功能性近红外光谱应用于康复领域的可视化分析

张宁， 杨远滨， 田浩林， 万梦莹

1.中国中医科学院望京医院康复一科，北京市 100102；2.北京体育大学运动医学与康复学院，北京市 100084

0 引言

功能成像是用于研究特定脑区的活动与特定行为状态的关系或与其他脑区活动的相互作用的无创功能性脑检测技术[1]。近年来，功能成像技术的进步为长时间准确检查大量受试者活体大脑提供了研究手段，为探索神经疾病的发生和发展做出了巨大贡献。

功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)是一种非侵入性的功能性神经成像模式[2]，是功能神经影像学研究领域一种较新的成像方式[3]。近20 年来，fNIRS 在多个医学领域的应用呈爆炸式增长[4]。fNIRS 基于人体的神经生理学和光学特性：神经元缺乏能量储存能力，与神经元相关的代谢活动增加需要葡萄糖和氧气的即时供应[5]。静息状态下，神经元具有相对恒定的氧提取分数，活动状态下局部氧提取分数增加，氧合血红蛋白(oxyhemoglobin,HbO2)和脱氧血红蛋白(deoxyhemoglobin, HHb)浓度增加[6]。人体组织对近红外光谱窗口(650～1 000 nm)中的光相对透明，根据皮质标测的方法，在头部大面积范围内以小源探测器发射和检测多个波长的光，利用HbO2和HHb 的差异吸收系数，测量HbO2和HHb 的相对变化，可以推断神经活动[7]。

CiteSpace 软件是信息可视化软件[8]，是一种交互式分析工具。通过文献计量学、可视化分析方法和数据挖掘算法的结合，可以实现科学图谱中的可视化[9]。CiteSpace 采用标准文献计量指标分析出版物、国家、机构、期刊、作者、被引参考文献和关键词的数量，可以识别研究热点和新兴趋势[10-11]。

1 资料与方法

1.1 数据采集

采用主题词方式检索Web of Science 核心合集。文献类型：Article 和Review。语言：英文。检索时间：2003年1月至2022年12月。

检索式： (rehabilitation OR habilitation) AND(functional near infrared spectroscopy OR fNIRS)

1.2 数据分析

采用CiteSpace 6.1.R6 依次从发文量、作者、国家/地区、机构、关键词、被引文献等方面对数据进行可视化分析，绘制相关知识图谱。不同图谱的节点代表作者、国家、机构或关键词等，根据节点调整阈值，节点的大小表示出现频次，连线表示各节点间的合作、共现或共被引关系，节点外圈表示中心性，代表该节点的影响力或一个领域的热点或转折点[12]。

2 结果

2.1 发文量

近10 年该领域的发文量总体呈上升趋势。其中，2017 年后发文量增长速率大幅提高，2018 年至2019年增长速度最快。见图1。

2.2 作者合作网络

选择“Author”节点进行分析，得到节点数N =356，连线数E = 523 的图谱。有8 名作者发文量≥ 5篇。发文量前5 位的作者依次为LI Zengyong (10 篇)、Kameswaran Mohan (8 篇)、 XU Gongcheng (8 篇)、HUO Congcong (8 篇)、LI Wenhao (6 篇)、XIE Hui (6篇)。发文作者彼此存在一定的团队合作和联系，少数为独立分散的节点。见图2。

图2 作者共现图

2.3 国家/地区

选择“Country”节点进行分析，得到节点数N =77，连线数E = 213的图谱。见图3。

图3 国家/地区共现图

发文量前5 位的国家依次为美国(194 篇)、德国(80篇)、中国(76篇)、英国(57篇)、瑞典(54篇)。中心性排名前5 位的国家依次为美国(0.28)、英国(0.21)、德国(0.19)、加拿大(0.17)、日本(0.14)。美国的发文量和中心性排名均靠前，表明其在该领域具有重要的地位。低频次和高中心性意味着该节点正在连接不同的合著者网络，高频次和低中心性意味着该节点在该领域的影响力有限[13]。我国的发文量虽然排名第3，但中心性为0.08，与其他国家/地区的合作相对较少，未形成完善的合作网络，这可能与国内该领域研究尚处于起步阶段有关。见表1。

表1 发文量前10的国家/地区

2.4 机构

选择“Institution”节点进行分析，得到节点数N = 332，连线数E = 289 的图谱。共有5 个机构发文量≥ 10篇。见表2。

表2 发文量前5的机构

2.5 共被引文献

科学文献的引用和共引用情况是研究前沿的知识基础[14]，高被引文献和高中心性文献反映该研究领域的研究热点和前沿。选择“Reference”进行分析，得到节点数N = 457，连线数E = 1 427的图谱。见图4。

图4 共被引文献网络图

被引频次和中心性排名前5 位的文献分别见表3和表4。Yang 等[15]的综述被引频次最多。Naseer 等[16]的综述在该领域具有较高影响力。脑机接口(braincomputer interface, BCI)可利用大脑活动控制计算机和其他外部设备，是功能障碍个体实现交流和执行功能的有效途径[17]。近年来BCI 与fNIRS 结合，在临床康复中发挥重要作用[18-23]。

表3 共被引频次排名前5的文献

表4 共被引中心性排名前5的文献

2.6 关键词

2.6.1 共现分析

高频关键词在一定程度上代表该领域的研究热点，关键词的中心性在一定程度上代表该节点与其他节点的相关性，中心性越大，关键词引用率越高，在该研究领域影响力越大[32-34]。选择“Keyword”为节点进行共现分析，得到节点数N = 353，连线数E = 2 104的图谱。见图5。

图5 关键词共现图

除去与检索策略相关的主题词，如rehabilitation、function near-infrared spectrometry 等，共 有67 个 关 键词频次≥ 10 次，共现频次排名前5 的关键词依次为儿童(84 次)、恢复(52 次)、结果(50 次)、脑卒中(42 次)、激活(41 次)，中心性排名前5 的关键词依次为儿童(0.14)、生活质量(0.12)、青少年(0.12)、表 现(0.11)、老年人(0.09)。可以看出，本领域的热点关键词为皮质激活、功能表现与功能恢复、脑卒中、儿童及青少年、老年人等。其中，“儿童”“脑卒中”“老年人”“青少年”是被引频次和中心性较高的关键词，这可能与fNIRS 应用于特殊人群皮质监测的潜在优势有关。由于特殊人群耐受性差，活动不易控制，传统的神经成像技术往往难以实施监测。而fNIRS 对环境要求低、便携易操作，能更广泛地应用于康复人群。

2.6.2 聚类分析

聚类分析可以识别出主题领域显著的概念结构，反映突出的模式和新兴的主题趋势，加深对研究热点、新兴主题趋势预期增长时间和各类主题如何适应全球知识图景的理解[35-36]。采用对数似然比算法对关键词进行聚类分析，共形成7 个聚类标签，代表7 个不同的研究热点。

聚类模块值(简称Q 值)衡量集群划分的质量，平均轮廓值(silhouette，简称S 值)衡量集群结构的质量，两者是评判图谱绘制效果的依据。Q 值一般在0～1 之间，Q ＞ 0.3 提示聚类结构划分显著，聚类效果较好。S 的取值范围为-1～1，S ＞ 0.7 提示聚类效率高，S ＞0.5 可认为聚类合理[37]。图谱分析显示，S = 0.793 9，表明聚类间同质性较好，聚类效率较高。见表5。

表5 关键词聚类

2.6.3 突现分析

对关键词进行突现分析，共得到25个突现词。突现强度排在前列的关键词包括早期干预、言语知觉、脑瘫、可塑性、脊髓损伤、物理治疗、视觉反馈、帕金森病等，说明fNIRS 应用于神经康复尤其是物理治疗及言语治疗领域是近10 年的研究热点。早期干预、可塑性等从2013年开始持续至今，未来可能仍是研究趋势。见图6。

图6 关键词突现图

3 讨论

自上世纪90年代起，功能性磁共振成像(functional magnetic resonance imaging, fMRI)以其非侵入性和少辐射在脑功能定位领域占据了重要地位，成为无创测量大脑功能的首要方法。但由于其成本较高，占地面积较大，数据采集和分析专业性较强，限制了其在更多康复领域中的应用。fNIRS和fMRI都是基于神经血管信号推断氧代谢，进而推断大脑活动的神经成像技术，两者测量结果高度一致。且fNIRS 组件轻且坚固耐用，光纤适合任何头部位置和姿势，无需约束或镇静，采样率、采集时间均高于fMRI，限制性、成本、噪声、运动伪影均低于fMRI，且兼容起搏器等植入设备，具有其他神经成像技术不可比拟的优势[38-41]。

近10年关于fNIRS应用于康复领域的研究总体呈上升趋势，且自2017 年起发文量增长速率大幅提高，这可能与fNIRS 技术的持续改进有关，还可能与康复需求的迅速增加有关。在国家和地区方面，美国的发文量和中心性排名均为第1，表明美国在该研究领域处于领先地位。中国的发文量排名第3，中心性排名第10，表明国内该领域研究需要加强国际合作。

关键词的聚类分析表明，fNIRS 在康复领域的应用涉及物理治疗、言语治疗、作业治疗以及手术前后的预康复和早期康复治疗，主要集中于6 大主题：脑卒中患者运动功能障碍康复、认知功能障碍康复、听力及言语功能障碍康复、脑瘫儿童功能障碍康复、重症心肺康复功能监测和慢性疾病长期康复护理。其中，fNIRS 应用于脑卒中患者康复治疗效果评估和功能恢复机制的研究占据了相当大的比重，特别是在监测脑卒中患者执行肢体运动任务、平衡任务以及不同步行模式下的大脑激活情况。

关键词的共现分析表明，脑卒中患者是该领域的主要研究对象，步态是该领域的高频研究内容，前额叶皮质和运动皮质特别是初级运动皮质是研究的高频脑区，运动执行功能研究是该类研究的热点方向。前额叶皮质与动作表现和执行密切相关，负责协调肌肉骨骼运动与眼动、逻辑推理和言语交流[42]。初级运动皮质是运动皮质层次结构的基础，负责基本肌肉骨骼运动的表现和执行。前额叶皮质和初级运动皮质位置相对浅表，与步行、平衡等运动功能高度相关，其激活程度因步行能力、步行速度、认知状态、疾病、人群以及康复干预等而异，还可作为跌倒风险的预测因素[43]。Lim 等[44]发现，脑卒中患者在步行过程中患侧前额叶皮质过度激活。Song等[45]发现，优势侧偏瘫患者在上肢康复训练过程中患侧初级运动皮质和初级感觉皮质间的静息态功能连接代偿性增强，而非优势侧偏瘫患者并未出现类似现象。

运动表象是该领域研究的高频认知-行为训练模式。运动表象是动作表现在工作记忆中内部再现而没有任何明显输出的活动过程[46]。研究表明，脑卒中后排练心理复杂运动任务的能力得以保留[47]，重复或排练想象中的运动动作有助于增强脑卒中后运动恢复的认知策略[48]。可视化分析结果表明，基于fNIRS，BCI等神经反馈的运动表象疗法(motor imagery therapy,MIT)是该主题的研究热点和发展方向。Dai等[49]发现，MIT 在促进患者上肢功能康复的疗效以及改善脑组织血氧方面均优于单纯的常规运动康复。研究发现，在健康受试者中，特别是在BCI 表现较差的受试者中，长期基于运动表象的BCI 训练对大脑皮质的激活明显增强，局部特异性激活增加[50]。

针刺是fNIRS 应用于中医康复领域的高频研究方向。Huo 等[51]基于fNIRS 的研究发现，脑卒中患者针刺状态下双侧前额叶和运动皮质的激活程度均高于静息态，且运动功能评分与fNIRS 相关信号强度显著相关，提示针刺对脑卒中患者运动功能和神经可塑性调节均有效果。

fMRI 是最常与fNIRS 比较或联用的神经成像技术。近年来，将fNIRS与fMRI、脑电图、正电子发射断层成像等其他神经成像技术相结合应用于临床实践和科学研究成为一大热点。Liang 等[52]基于脑卒中患者踝背屈的脑电图和fNIRS 特征，构建了与平衡功能相关的回归预测模型，可用于预防脑卒中患者由平衡功能障碍引起的二次伤害。Collett 等[53]采用fNIRS 和fMRI 研究发现，单任务和双任务跑步机步行训练对健康受试者的大脑皮质均有显著激活作用，双任务训练对步行困难的个体改善作用不显著。fNIRS 的多模态联用在一定程度上解决了fNIRS 空间分辨率不高、存在血氧延迟效应、难以探测深部脑区等问题，预测未来可能有更多研究者使用fNIRS 与其他神经成像技术相结合的研究方法。

本研究数据来源单一，可能存在文献检索不全导致结果出现偏倚。由于fNIRS 应用于康复领域的相关文献数量较少，无法对具体分支进行可视化分析。

4 结论

fNIRS应用于康复领域相关研究的热度逐年上升。作者之间虽然形成一定的团队合作，但我国尚未形成完善的合作网络，尤其缺乏国际合作。未来需要加强机构间合作，关注fNIRS 技术的多模态联用在脑卒中等神经疾患功能康复领域的研究。

利益冲突声明：所有作者声明不存在利益冲突。