1.NIRS_SPM
可以说是做fNIRS激活分析必用的一款开源工具包,该工具包由韩国KAIST的生物成像信号处理 (BISP) 实验室开发。NIRS_SPM基于SPM工具包和Matlab平台,可以识别目前主流fNIRS厂商设备采集的数据格式,它基于一般线性模型GLM对fNIRS进行激活分析和统计(一阶分析和组分析)。此外,NIRS_SPM还具有对数据的简单预处理(比如说滤波等)、通道的定位(如输出每个通道的MNI坐标等)、ROI分析、时间序列分析等功能,如图1。
网址:https://www.nitrc.org/projects/nirs_spm/

图1
2. Homer2
Homer2是一款基于MATLAB的工具包,是fNIRS数据的分析和显示的一个常用的免费开源平台,是由来自MGH-Martinos 生物医学成像中心和匹兹堡大学的多位学者联合开发的。该工具包用于分析fNIRS 数据以获得大脑激活的估计值和地形图。Homer2中包含有丰富的处理函数可以通过GUI界面灵活选择设置处理流,从而对fNIRS 数据进行预处理。单就运动伪迹去除就提供了多种常用的方法,如样条插值(Spline)、主成分分析(PCA)、小波分析(Wavelet)等。而且所有处理功能都可以在脚本级别访问,为使用者增加了额外的使用灵活性。该软件界面如图2左侧所示,图2右侧为块平均后依照光极排布画出的血氧动力学变化曲线。
网址:https://homer-fnirs.org/

图2
3. Homer3
Homer3属于上述介绍的Homer2的更新版,Homer2的官网目前已经不进行更新和维护了,官方推荐大家采用最新版的Homer软件即Homer3。与Homer2相比,Homer3软件GUI界面更加简洁,数据格式由Homer2的.nirs升级到.snirf等(更多介绍请参考Homer3的教程:https://github.com/BUNPC/Homer3/wiki)。但是不论是Homer3还是Homer2,其核心功能和函数是不变的,所以大家采用哪个版本的进行fNIRS数据处理都是认可的。不可否认的是,随着fNIRS处理技术的发展,Homer3中会加入更多的新功能,而Homer2由于不再更新,会逐渐过时。
网址:https://github.com/BUNPC/Homer3

图3
4. nirsLAB
nirsLAB是NIRx系统自带的一款fNIRs数据处理软件,界面如图4所示。用户可以依据实验要求创建特定的光极分布图,并按照需求进行数据处理,如伪迹滤除,批处理,块平均,脑连接分析,2D、3D的静态和动态脑激活图等。但是,该软件是专为NIRx系统开发的,对于其他设备的数据并不友好(请选择其他开源工具包)。
网址:https://nirx.net/nirslab-1

图4
5. FC-NIRS
FC-NIRS 是一款用于近红外光谱数据的功能连通性分析工具,该软件由北京师范大学开发设计。它的功能包括功能连接分析、可视化和网络分析,还具有信号质量控制和批处理功能。该工具包包含Homer,因此可以进行预处理,其界面如图5所示。
网址:https://www.nitrc.org/projects/fcnirs/
图5
6. fNIRSOFT
fNIRSOFT 是一个独立软件包,旨在通过图形用户界面和/或脚本(用于自动化)处理、分析和可视化功能性近红外光谱信号。该软件是一款付费软件,分为标准版和专业版。标准版具有基本的数据处理功能,如通过 GUI 进行时间可视化、基本降噪、预处理、时间序列分析和空间可视化等。而专业版额外增加了自动信号质量检查,消除饱和和有问题的通道,运动伪影去除算法,用于特征提取的高级信号处理算法,大脑表面图像上的大脑映射和可视化,具有阈值、动画(时间变化)或组/主题/条件平均值的左/右/背视图(图6)。
网址:https://www.biopac.com/product/fnirsoft-professional-edition/?attribute_pa_size=fnir-software-professional-edition

图6
7. NAP
NAP是一个用于降噪和统计推断的 Matlab 工具包,是免费的。该框架针对 NIRS 的噪声特性进行了定制。并将该课题组的研究成果纳入工具包,如消除定位投影偏差。想进一步了解的小伙伴可以到提供的网址连接进行下载,页面上有相关文献介绍可供参考。
网址: https://www.lcneuro.org/analytic/blog-post-title-two-4llw5
8. NeuroDOT_Beta
NeuroDOT_Beta是一个可扩展的免费Matlab 工具箱,与Matlab2015版兼容,由美国石溪大学计算神经诊断实验室开发。该工具箱包含 4 个文件夹:Data、Documentation、Functions和 Support_Files。打开下面的网址链接可以打开网页界面,如图7所示。在Documentation文件夹中,可获取找到用户手册和概述、预处理和重建教程,提供在 NeuroDOT Beta 中使用 fNIRS 数据所需的所有基本信息。此外,Documentation/Scripts 文件夹中的脚本涵盖了教程中的相关材料,为使用者提供帮助。该工具包的所有脚本和函数都可以在Matlab使用help命令查阅。
网址: https://github.com/WUSTL-ORL/NeuroDOT_Beta

图7
9. Nirstorm
Nirstorm属于大名鼎鼎的Brainstorm工具包的一款免费开源插件,Brainstorm工具包主要用于EEG/MEG的溯源分析,但是借助如Nirstorm可以用于fNIRS数据的分析。该软件具有滤波、降噪、运动矫正、MBLL、窗口平均,使用GLM进行统计分析等多种功能。(如图8)
网址:https://github.com/Nirstorm/nirstorm

图8
10. NIRS-KIT
NIRS-KIT是由北京师范大学朱朝喆老师团队研发的一款开源软件,于2019年首次发布。该软件支持任务态和静息态的fNIRS数据分析。主要包括的功能有:数据准备、数据检查、预处理、个体水平分析、群主水平分析和结果可视化,其主界面如图9所示。
网址: https://www.nitrc.org/frs/?group_id=1423

图9
11. Fieldtrip
Fieldtrip是基于MATLAB 的免费开源工具箱,由 Donders 大脑、认知和行为研究所与合作机构共同开发。该工具箱可以包括用于对NIRS、MEG、EEG数据进行分析,可以依据使用者实验需要创建光极分布,数据预处理和伪迹矫正。但该软件没有GUI界面,需要用户具有一定的编程基础,工具箱结构图如图10(Oostenveld R., et al.2011.)所示。
网址: https://www.fieldtriptoolbox.org/download/

图10
12. AtlasViewer
一般与Homer2/Homer3结合使用,该插件主要功能是便于对使用Homer2/Homer3处理的 fNIRS 数据结果进行解剖学解释。AtlasViewer 是一个开源的基于Matlab的软件包,它结合了多种空间配准工具,可以设置fNIRS的光源和探测器的位置,在解释 fNIRS 研究时提供结构指导。可以在Homer2/Homer3的网站上可以直接下载,里面也有相应教程。
网址:https://homer-fnirs.org/
http://openfnirs.org/software/homer/

图11
13. NIRS-Toolbox
NIRS-Toolbox由美国匹兹堡大学Huppert实验室开发,但是这个工具包用的人比较少,也没有很好的教程。
网址:https://bitbucket.org/huppertt/nirs-toolbox/src/master/

图12
14.fOLD
该工具箱主要用于fNIRS中光源和探测器的定位,其允许基于五种分割方法的解剖标志进行光极排列;也可以加载MRI数据(NIfTI 或 ANALYZE)作为fNIRS 光极位置的模板。
网址:https://github.com/nirx/fOLD-public

图13
15. PHOEBE
PHOEBE(Placeing Headgear Optodes Efficiently Before Experiment) 是一款基于MATLAB的开源工具包,具有GUI界面,可实时测量和显示 fNIRS 光极与受试者头皮之间的光耦合。PHOEBE 的主要目标是帮助实验者以高效的方式优化 fNIRS 光极的信号质量。

图14
网址:https://bitbucket.org/lpollonini/phoebe/wiki/Home
16. fOSA-SPM
一款基于SPM的用于分析fNIRS数据的开源工具包,功能类似于NIRS_SPM,可以进行数据导入、简单预处理和基于GLM的统计推断。

图15
参考文献:Koh P H , DE Glaser, Flandin G , et al.Functional optical signal analysis: a software tool for near-infraredspectroscopy data processing incorporating statistical parametric mapping[J].Journal of Biomedical Optics, 2007, 12(6):064010.
17.其他工具包
除了上述介绍的fNIRS工具包,还有一些其他不太常用的,大家如感兴趣可以打开如下链接进行研究:
ICNNA,网址:http://hamlyn.doc.ic.ac.uk/icnna/
NIRFAST,网址:https://milab.host.dartmouth.edu/nirfast/

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