Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is widely used in brain science. The sensitivity and signal-to-noise ratio (SNR) are core parameters during the measurement. However, previous studies have not systematically analyzed the parameters in whole-brain measurements which limits its further improvement. In this paper, a noise model was established, including electronic noise, shot noise and speckle noise. Considering different brain regions and different source-detector(S-D) separation, a Monte Carlo simulation tool was utilized to simulate the photons migration inside a realistic human-brain template (Colin27). Based on the simulation, we analyzed the light fluence-rate distribution, detection-sensitivity, noise composition and SNR. The results show that sensitivity is positively correlated with S-D separations and the parietal region has the lowest sensitivity. In terms of noise, the equivalent noise power in different brain regions were consistent, and the noise proportions varied greatly under different S-D conditions and the SNR decreased by about 45 dB in the S-D range 10 mm∼45 mm. Based on the results, a fNIRS system optimization strategy is proposed and in our simulation conditions, we suggest an optimal S-D in frontal, temporal, parietal and occipital lobes are 30 mm, 25 mm, 30 mm, 30 mm respectively. The systematical analysis method will contribute to guiding the optimal design of the fNIRS system.

中文翻译：

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基于 Colin27 脑模板的结合灵敏度和 SNR 的 fNIRS 测量系统分析

功能近红外光谱 (fNIRS) 广泛应用于脑科学。灵敏度和信噪比 (SNR) 是测量过程中的核心参数。然而，之前的研究没有系统地分析全脑测量中的参数，这限制了其进一步改进。本文建立了噪声模型，包括电子噪声、散粒噪声和散斑噪声。考虑到不同的大脑区域和不同的源检测器（SD）分离，使用蒙特卡罗模拟工具来模拟真实人脑模板（Colin27）内的光子迁移。在仿真的基础上，我们分析了光通量率分布、检测灵敏度、噪声成分和信噪比。结果表明，灵敏度与 SD 分离呈正相关，顶叶区域的灵敏度最低。在噪声方面，不同脑区的等效噪声功率是一致的，不同SD条件下噪声比例差异很大，在SD范围10mm～45mm内信噪比下降约45dB。基于结果，提出了 fNIRS 系统优化策略，在我们的模拟条件下，我们建议额叶、颞叶、顶叶和枕叶的最佳 SD 分别为 30 毫米、25 毫米、30 毫米、30 毫米。系统分析方法将有助于指导 fNIRS 系统的优化设计。不同标清条件下噪声比例变化很大，在标清10～45mm范围内信噪比下降约45dB。基于结果，提出了 fNIRS 系统优化策略，在我们的模拟条件下，我们建议额叶、颞叶、顶叶和枕叶的最佳 SD 分别为 30 毫米、25 毫米、30 毫米、30 毫米。系统分析方法将有助于指导 fNIRS 系统的优化设计。不同标清条件下噪声比例变化很大，在标清10～45mm范围内信噪比下降约45dB。基于结果，提出了 fNIRS 系统优化策略，在我们的模拟条件下，我们建议额叶、颞叶、顶叶和枕叶的最佳 SD 分别为 30 毫米、25 毫米、30 毫米、30 毫米。系统分析方法将有助于指导 fNIRS 系统的优化设计。