Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) measures the functional activity of the cerebral cortex. The concentration changes of oxygenated (oxy-Hb) and deoxygenated hemoglobin (deoxy-Hb) can be detected and associated with activation of the cortex in the investigated area (neurovascular coupling). Recorded signals of hemodynamic responses may contain influences from physiological signals (systemic influences, physiological artifacts) which do not originate from the cerebral cortex activity. The physiological artifacts contain the blood pressure (BP), respiratory patterns, and the pulsation of the heart. In order to perform a comprehensive analysis of recorded fNIRS data, a proper correction of these physiological artifacts is necessary. This article introduces NICA – a novel toolbox for near-infrared spectroscopy calculations and analyses based on MATLAB. With NICA it is possible to process and visualize fNIRS data, including different signal processing methods for physiological artifact correction. The artifact correction methods used in this toolbox are common average reference (CAR), independent component analysis (ICA), and transfer function (TF) models. A practical example provides results from a study, where NICA was used for analyzing the measurement data, in order to demonstrate the signal processing steps and the physiological artifact correction. The toolbox was developed for fNIRS data recorded with the NIRScout 1624 measurement device and the corresponding recording software NIRStar.

中文翻译：

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NICA：用于近红外光谱计算和分析的新型工具箱

功能性近红外光谱 (fNIRS) 测量大脑皮层的功能活动。可以检测到氧合 (oxy-Hb) 和脱氧血红蛋白 (deoxy-Hb) 的浓度变化，并与研究区域（神经血管耦合）中皮层的激活相关联。记录的血流动力学反应信号可能包含生理信号的影响（全身影响、生理伪影），这些影响并非源自大脑皮层活动。生理伪影包含血压 (BP)、呼吸模式和心脏搏动。为了对记录的 fNIRS 数据进行全面分析，需要对这些生理伪影进行适当的校正。本文介绍了 NICA——一种基于 MATLAB 的近红外光谱计算和分析的新型工具箱。使用 NICA，可以处理和可视化 fNIRS 数据，包括用于生理伪影校正的不同信号处理方法。此工具箱中使用的伪影校正方法是公共平均参考 (CAR)、独立分量分析 (ICA) 和传递函数 (TF) 模型。一个实际示例提供了一项研究的结果，其中 NICA 用于分析测量数据，以演示信号处理步骤和生理伪影校正。该工具箱是为使用 NIRScout 1624 测量设备和相应的记录软件 NIRStar 记录的 fNIRS 数据而开发的。包括用于生理伪影校正的不同信号处理方法。此工具箱中使用的伪影校正方法是公共平均参考 (CAR)、独立分量分析 (ICA) 和传递函数 (TF) 模型。一个实际示例提供了一项研究的结果，其中 NICA 用于分析测量数据，以演示信号处理步骤和生理伪影校正。该工具箱是为使用 NIRScout 1624 测量设备和相应的记录软件 NIRStar 记录的 fNIRS 数据而开发的。包括用于生理伪影校正的不同信号处理方法。此工具箱中使用的伪影校正方法是公共平均参考 (CAR)、独立分量分析 (ICA) 和传递函数 (TF) 模型。一个实际示例提供了一项研究的结果，其中 NICA 用于分析测量数据，以演示信号处理步骤和生理伪影校正。该工具箱是为使用 NIRScout 1624 测量设备和相应的记录软件 NIRStar 记录的 fNIRS 数据而开发的。一个实际示例提供了一项研究的结果，其中 NICA 用于分析测量数据，以演示信号处理步骤和生理伪影校正。该工具箱是为使用 NIRScout 1624 测量设备和相应的记录软件 NIRStar 记录的 fNIRS 数据而开发的。一个实际示例提供了一项研究的结果，其中 NICA 用于分析测量数据，以演示信号处理步骤和生理伪影校正。该工具箱是为使用 NIRScout 1624 测量设备和相应的记录软件 NIRStar 记录的 fNIRS 数据而开发的。