功能性近紅外光譜技術的10年發(fā)展：CiteSpace知識圖譜可視化分析

1、功能性近紅外光譜技術的10年發(fā)展：CiteSpace知識圖譜可視化分析文章快速閱讀:數(shù)據(jù)可視化分析(CiteSpace)結(jié)果與分析文章特點一數(shù)據(jù)可視化分析(CiteSpace)結(jié)果與分析運用CiteSpace軟件對功能 性近紅外光譜技術進行可視 化分析，并預測研究熱點。在 Web of Science 中 檢索2010至今有關 功能性近紅外光譜技 術的英文文獻文題釋義：CiteSpace：是由來自德雷塞爾大學的陳超美教授研發(fā)的一款信息可視化的軟件，軟件利用尋徑網(wǎng)絡算法和共引分析理論，通過繪制多 元、分時、動態(tài)的可視化圖譜，以探索學科演化的潛在動力機制與學科發(fā)展的動態(tài)前沿。功能性近紅外光譜技術：

2、是利用近紅外光對人體組織的良好通透性，探測出散射后光源能量，通過計算氧合血紅蛋白濃度、脫氧血紅蛋 白濃度、總氧含量來反映大腦皮質(zhì)血流動力的變化，從而間接反映出腦各部區(qū)域的激活情況和功能變化。摘要背景：功能性近紅外光譜技術是一種新興的無創(chuàng)腦功能活動監(jiān)測手段，對于腦成像顯示出獨特的優(yōu)勢，屬于腦科學領域中新的研究熱 點。目的：以CiteSpace知識圖譜為基礎，對國際上功能性近紅外光譜技術相關研究文獻進行計量學分析、共現(xiàn)分析、共被引分析和聚類分 析，探索功能性近紅外光譜技術近10年研究概況和目前研究熱點，以期為未來研究提供一定指導。方法：以Web of Science中Science Citatio

3、n Index Expanded(SCI-E)收錄的2010至2020年間發(fā)表的相關文獻記錄為研究對象，利用CiteSpace軟 件分別以作者、國家和機構(gòu)、關鍵詞作為節(jié)點進行共現(xiàn)分析，對被引期刊、參考文獻進行共被引分析，并對關鍵詞進行聚類分析、動態(tài) 前沿演化分析。結(jié)果與結(jié)論：共納入相關文獻1 734篇；發(fā)文最多的作者以FALLGATTER AJ為代表；發(fā)文最多的國家為美國、日本、中國；發(fā)文最多的機 構(gòu)為蒂賓根大學、德雷塞爾大學、倫敦大學學院；預測從心理學和認知神經(jīng)科學角度出發(fā)，借助功能性近紅外光譜技術對不同腦區(qū)尤 其是額葉皮質(zhì)區(qū)的研究、利用功能性近紅外光譜技術對大腦相關各種機制的探索、功能性近

4、紅外光譜技術對嬰幼兒個體差異的檢測以及 與其他腦功能成像技術相結(jié)合所展開的研究仍舊是未來一段時間內(nèi)的熱點；運用CiteSpace對Web of Science中功能性近紅外光譜技術近 10年的研究進行文獻計量及可視化分析可知，功能性近紅外光譜技術發(fā)展較為迅速；此次研究相對直觀地揭示了可合作的研究者及機 構(gòu)，并對研究熱點進行了預測，為日后功能性近紅外光譜技術研究的選題、發(fā)展方向等提供了一定參考。關鍵詞：功能性近紅外光譜技術；認知；額葉；激活；CiteSpace；可視化分析；文獻計量學；知識圖譜縮略語：功能性近紅外光譜技術：functional near-infrared spectroscopy

5、，fNIRSDevelopment of functional near-infrared spectroscopy in recent 10 years: a visual analysis using CiteSpaceCorresponding author: Jin Rongjiang, MD, Professor, Chengdu University of Traditional Chinese Medicine, Chengdu 610075, Sichuan Province, ChinaAbstractBACKGROUND: Functional near-infrared

6、spectroscopy (fNIRS) is a new non-invasive monitoring method for brain activities. fNIRS shows unique advantages for brain imaging and belongs to a new research hotspot in the field of brain science.OBJECTIVE: Based on CiteSpace knowledge map, to conduct metrology, co-occurrence analysis, co-citatio

7、n analysis, cluster analysis of related international research, in order to explore the progress and hotspots of fNIRS research in the past 10 years, hoping to provide some guidance for future research.METHOD: The Web of Science was searched for relevant literature included in the Science Citation I

8、ndex Expanded from 2010 to 2020. Authors, countries, institutions and keywords were taken as nodes for co-occurrence analysis using CiteSpace software. Cited journals and references were used for co-citation analysis, and keywords were clustered and burst-analyzed.RESULTS AND CONCLUSION: A total of

9、1 734 papers were included. Fallgatter AJ was the representative of the high yield authors. The high yield countries were the United States, Japan and China. The high yield institutions were Eberhard Karls Universitat Tubingen, Drexel University and University College London. From the perspective of

10、 psychology and cognitive neuroscience, it is predicted that fNIRS research on the various mechanisms of different brain regions, especially the frontal cortex, fNIRS research on the detection of individual differences in i nfa nts and children, and research on fNIRS combined with other brain functi

11、onal imaging techniques are still hot topics in the future. CiteSpace-based visual analysis of fNIRS literature included in the Web of Science in the past 10 years indicates a rapid development of fNIRS technique. This study directly reveals the authors and institutions that can cooperate, and predi

12、cts the research focus of fNIRS, which provide references for future topic selection and research direction of fNIRS research.Keywords: functional near-infrared spectroscopy; cognition; frontal cortex; activation; CiteSpace; visual analysis; bibliometrics; mapping knowledge domainFunding: the Scienc

13、e and Technology Research Plan of Sichuan Province, No. 2019YFS0019 (to JRJ)How to cite this article: FAN J, ZENG LY, ZHONG DL, L! YX, TIAN YP, HUANG YJ, JIN RJ. Development of functional near-infrared spectroscopy in recent 10 years: a visual analysis using CiteSpace. Zhongguo Zuzhi Gongcheng Yanji

14、u. 2021;25(23):3711-3717.0 引言 Introduction功能性近紅外光譜技術(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)是一種新興的無創(chuàng)腦功能活動監(jiān)測手 段，因其空間分辨率優(yōu)于腦電，時間分辨率優(yōu)于磁共振，故 在康復領域中受到了廣泛的關注。JOBSISUI于1977年首次將 fNIRS用于觀察動物腦部血氧含量變化。fNIRS的原理是利用 近紅外光對人體組織的良好通透性，探測出散射后光源能量， 通過計算氧合血紅蛋白濃度、脫氧血紅蛋白濃度、總氧含量 來反映大腦皮質(zhì)血流動力的變化，從而間接反映出腦各部區(qū) 域的激活情況和功能變化

15、21o科學知識圖譜是以知識域為對象，同時定量、客觀、 真實、形象地顯示科學知識的發(fā)展進程與結(jié)構(gòu)關系的綜合性 圖像3，是文獻計量學具有前景的研究方式之一。CiteSpace 軟件是由來自德雷塞爾大學的陳超美教授研發(fā)的一款信息可 視化的軟件，軟件利用尋徑網(wǎng)絡算法和共引分析理論，通過 繪制多元、分時、動態(tài)的可視化圖譜，以探索學科演化的潛 在動力機制與學科發(fā)展的動態(tài)前沿，該軟件被全球眾多學者 所應用于醫(yī)學、教育、信息科學等諸多領域41o文章擬采用 CiteSpace軟件，以Web of Science數(shù)據(jù)庫作為文獻資料來源， 對國際上近10年來fNIRS相關研究進行梳理，分析該領域研 究熱點和發(fā)展趨勢

16、，并對潛在的研究熱點進行挖掘，以期為 該領域未來的相關研究提供選題參考及發(fā)展方向。1資料和方法 Data and methods1.1資料來源檢索人及檢索時間：第一作者在2020年1月進行檢索。檢索文獻時限：2010至2020年(檢索截止日期為2020- 01-17)。檢索數(shù)據(jù)庫：Web of Science核心合集數(shù)據(jù)庫，網(wǎng)址為： HYPERLINK . Web of Science 核心合集數(shù)據(jù) 庫是依據(jù)文獻計量學中的加菲爾德文獻集中定律，收錄了從 1900年至今全球12 400多種權威的、高影響力的學術期刊， 是獲取全球?qū)W術信息的重要數(shù)據(jù)庫。檢索途徑：主題詞檢索。檢索詞：“Functio

17、nal near-infrared spectroscopy OR fNIRS。 檢索文獻量：1 953篇文獻。1.2研究方法 將文獻記錄命名為download_.txt并以全紀錄 和引用的參考文獻、純文本的格式下載并導入CiteSpace V軟 件。將主題來源設置為全部，時區(qū)范圍設置為2010至2020年, 時區(qū)選擇設置為1年，Top N per slice為50，即選擇被引用 量占前50的文獻納入可視化網(wǎng)絡中進行分析，突出重要文 獻，其余閾值均為默認值，剪切方式采用Pathfinder。分別 以作者、國家、研究機構(gòu)、關鍵詞作為節(jié)點進行共現(xiàn)分析， 對關鍵詞進行聚類分析和動態(tài)前沿演化分析，并以

18、被引期刊 為節(jié)點繪制共被引圖譜，進而分析fNIRS目前的研究熱點。2 結(jié)果 Results2.1文獻計量學分析截止至2020-01-17，經(jīng)去重處理后獲 得文獻記錄1 734條，近10年來年均發(fā)文量約192篇。其中 2020年發(fā)文量的統(tǒng)計時間為2020-01-01/17，并非一整年發(fā) 文量的完整統(tǒng)計，不具有代表性，因此未將2020年的發(fā)文 數(shù)量納入年均發(fā)文量的計算，也未將2020年的發(fā)文數(shù)量與 被引頻次畫入趨勢圖中。雖然在2010年發(fā)文量較少，但近 10年發(fā)文量、被引頻次總體呈逐年上升趨勢，見圖1。2.2作者可視化分析以作者為節(jié)點運行CiteSpace，得到 節(jié)點數(shù)為552，連線數(shù)為1 119

19、的作者合作關系圖譜，見圖 2。其中每一個節(jié)點代表一位作者，節(jié)點越大代表該作者發(fā) 文量越多，節(jié)點連線代表作者間的聯(lián)系或合作關系，作者間 的連線多少、顏色、粗細分別表示作者間合作密切程度、發(fā) 生合作的初始年代以及合作發(fā)表論文的頻次。結(jié)果發(fā)現(xiàn)： 發(fā)文頻次前三的作者分別為FALLGATTER AJ 58次、EHLIS AC 45次、IZZETOGLU M 33次。通常情況下研究者用中介中心 度來測節(jié)點在網(wǎng)絡中的重要性，以此來發(fā)現(xiàn)和衡量某重要 節(jié)點。中心度排名第一的為BRIGADOI S，中心度為0.17； 第二的為 HAEUSSINGER FB、BOAS DA、TSUZUKI D、KATURA T、H

20、AMILTON A、SATO H，中心度都為0.08；第三的為DAN圖注：年發(fā)文量與 被引頻次整體呈增 長趨勢，表明研究 熱度逐年上升圖圖注：年發(fā)文量與 被引頻次整體呈增 長趨勢，表明研究 熱度逐年上升圖11功能性近紅外光譜研究年發(fā)文量與文獻引用數(shù)量趨勢圖Figure 1 | Trend chart of the annual number of publications and citationsrelated to functional near-infrared spectroscopyI和TACHTSIDIS I,中心度都為0.06。2.3國家可視化分析 以國家為節(jié)點運行CiteSpa

21、ce,得到 節(jié)點數(shù)為35,連線數(shù)為102的國家合作關系圖譜，見圖3。 發(fā)文頻次排名前三的國家分別是美國463次、日本221次、 中國203次 中心度前三的國家分別是英國0.61、美國0.33、 法國0.21?？梢钥闯觯祟I域中影響力較大的國家集中在 歐美等發(fā)達國家。中國的發(fā)文量雖高但是中心度小影響力 不足。2.4機構(gòu)可視化分析以機構(gòu)為節(jié)點運行CiteSpace,得到節(jié) 點數(shù)為302,連線數(shù)為471的機構(gòu)合作關系圖譜，見圖4。 節(jié)點為年輪狀，每一個節(jié)點代表一個研究機構(gòu)，節(jié)點的大 小代表該機構(gòu)發(fā)文量的多少，標簽字號的大小代表中心度 的高低5,節(jié)點間的連線代表研究機構(gòu)間的共現(xiàn)關系，連線 粗細代表機構(gòu)

22、間的關聯(lián)程度，節(jié)點年輪的顏色為藍色時表 示較早的年份，為紅色時表示最近的年份。在fNIRS研究領 域涉及的機構(gòu)較多，發(fā)文頻次排名前三的機構(gòu)是蒂賓根大 學(UnivTubinggen)71 次、德雷塞爾大學(Drexel Univ)68 次、 倫敦大學學院(UCL)60次。中心度前三的機構(gòu)是倫敦大學學 院(UCL)0.38、帕多瓦大學(Padua Univ)0.L7、蒙特利爾大學 (Montreal Univ)0.16。2.5期刊可視化分析在CiteSpace中得到節(jié)點數(shù)為90,連線 數(shù)為256的期刊共被引圖譜，見圖5。每個節(jié)點代表一個期 刊，節(jié)點越大，表示期刊被引用次數(shù)越多。發(fā)文頻次前四的 期

23、刊是NEUROIMAGE1 371次、PLOS ONE696次、HUM BRAIN MAPP696 次、J BIOMED OPT668 次。中 心度前四的是NEUROIMAGE0.75、CEREB CORTEX0.15、 NEUROSCI LETT 0.14、NEUROPSYCHOLOGIA 0.14。2.6被引文獻共被引分析 文獻共被引是指2篇文獻共同出 現(xiàn)在了第3篇施引文獻的參考目錄中，則這2篇文獻形成共 被引關系。通過共被引頻次和中心度兩個指標可在一定程度 上量化參考文獻的學術影響力。在CiteSpace得到節(jié)點數(shù)為 328,連線數(shù)為860的文獻共被引圖譜，見圖6。其中頻次/ 中心都排名

24、前五的被引文獻分別見表1, 2。2.7關鍵詞可視化分析2.7.1關鍵詞共現(xiàn)分析關鍵詞是文章內(nèi)容的濃縮和提取，能 很好地反映出文獻的主題和內(nèi)容。關鍵詞的共現(xiàn)分析是通 過關鍵詞與關鍵詞之間的共現(xiàn)關系來描述某一學術領域內(nèi)部表1I功能性近紅外光譜相關文獻被引頻次排名前五的被引文獻Table 1 | Top five most cited literatures related to functional near-infrared spectroscopy排名第一作者年份題目被引頻次1FERRARI M2012A brief review on the history of human functio

25、nal near-infrared spectroscopy (fNIRS) development and fields of application1612522SCHOLKMANNF2014A review on continuous wave functional near-infrared spectroscopy and imaging instrumentation and methodology1712033HUPPERT TJ2009HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectr

26、oscopy of the brain1811624CUI X2011A quantitative comparison of NIRS and fMRI across multiple cognitive tasks1911595CHUL J2009NIRS-SPM: Statistical parametric mapping for near-infrared spectroscopy10153表2I功能性近紅外光譜相關文獻中心度排名前五的被引文獻Table 2 | Top five literature with the highest centrality related to fu

27、nctional near-infrared spectroscopy排名第一作者年份題目中心度1ABDELNOUR AF2009Real-time imaging of human brain function by 0.28 near-infrared spectroscopy using an adaptive general linear model112HUPPERT TJ2006A temporal comparison of BOLD, ASL, andNIRS hemodynamic responses to motor stimuli in adult humans120.2

28、03HUPPERT TJ2009HomER: a review of time-series analysis methods for near-infrared spectroscopy of the brain80.144STEINBRINK J2006Illuminating the BOLD signal: combined fMRI- fNIRS studies11310.135LLOYD-FOX S2010I lluminating the developing brain: the past, present and future of functional near infra

29、red spectroscopy140.12組成關系及其結(jié)構(gòu)，以關鍵詞為節(jié)點對其進行共現(xiàn)分析，選 擇Pathfinder進行剪切，運行CiteSpace軟件得到圖7。圖譜 中共有192個節(jié)點，712條連接線。圖中每一個十字節(jié)點代 表一個關鍵詞，節(jié)點大小代表著關鍵詞出現(xiàn)的頻次，節(jié)點越 大說明頻次越高。連線代表兩個關鍵詞共現(xiàn)在同一篇文獻中， 連線越粗代表共現(xiàn)越強。中心度和頻次高的關鍵詞代表研究 熱點。從圖譜可以看出，除去與檢索策略相關的檢索詞外， 頻次前五的關鍵詞是激活(activation)330次、功能性磁共 振成像263次、前額葉皮質(zhì)(prefrontal cortex)250次、大腦 (b

30、rain)246次、皮質(zhì)(cortex)178次。關鍵詞共現(xiàn)中心度前五 依次是前額葉皮質(zhì)(prefrontal cortex)0.11、嬰幼兒(infant)0.11、 激活(activation)0.10、大腦激活(brain activation)0.10、血流 量(blood flow)0.10、系統(tǒng)(system)0.09、氧化(oxygenation)0.09、 認知(perception)0.09、步態(tài)(gait)0.08、皮質(zhì)(cortex)0.07、 兒童(children)0.07、注意(attention)0.07、視覺皮質(zhì)(visual cortex)0.07。通常認為中

31、心度大于0.1的節(jié)點在網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)中 的位置比較重要，在知識結(jié)構(gòu)的演變中具有重要意義16。根 據(jù)關鍵詞的引用頻次及中心度綜合分析可知，此領域研究的 熱點關鍵詞為大腦激活、磁共振成像技術、系統(tǒng)、前額葉皮質(zhì)、 嬰幼兒、血流量、認知、步態(tài)等。2.7.2關鍵詞聚類分析關鍵詞聚類分析有助于發(fā)現(xiàn)研究領域表3I功能性近紅外光譜研究主要聚類及其包含關鍵詞Table 3 I The main clusters of functional near-infrared spectroscopy research and their keywords聚類ID節(jié)點數(shù)剪切標簽包含的關鍵詞值0380.473運動想像運動執(zhí)行、氧

32、合血紅蛋白、前運動皮質(zhì)、靜息 狀態(tài)、嬰兒語音處理、心理準備、工作記憶、 大腦發(fā)育、血流動力學模型、神經(jīng)影像學、反饋、 可靠性、神經(jīng)康復、情緒、神經(jīng)血管耦合等1290.522平衡步態(tài)、共濟失調(diào)、腦卒中、輕度認知障礙、功 能恢復、老年人、步行障礙、運動障礙、功能 連接、語義處理、創(chuàng)傷性腦損傷、深部腦刺激、 雙重任務、認知任務、軀體感覺障礙等2230.635靜息狀態(tài)功能連接、語言、持續(xù)時間、注意力分散、低 頻波動、腦氧合變化、運動皮質(zhì)、興奮性、多 動癥、大腦側(cè)化、動作執(zhí)行、獨立成分分析、 干擾、步態(tài)、大腦激活等3230.555聽覺皮質(zhì)語音感知、言語辨別、新生兒記憶、偏側(cè)性、 音樂、睡眠、神經(jīng)反應、理

33、解、發(fā)育綜合征、 文字處理、聽覺、學習、干擾、人機界面、團 隊協(xié)作等4230.540超掃描認知神經(jīng)科學、連接性、皮質(zhì)網(wǎng)絡、神經(jīng)影像學、 信號處理方法、邊緣人格障礙、言語記憶、前 額葉皮質(zhì)、多模態(tài)成像方法、同步、經(jīng)顱直流 電刺激、步態(tài)、腦血流動力學、平衡、任務等5180.735重測信度獨立成分分析、皮質(zhì)、認知障礙、生物醫(yī)學數(shù) 據(jù)分析、視覺工作記憶、顳上溝、語音閱讀、 情緒、顳中回、視覺恢復、經(jīng)顱神經(jīng)影像學、 時間分辨成像、下額葉皮質(zhì)、大腦激活、腦電 圖等6160.546彌漫性光 學斷層掃 描分辨率、學齡前兒童、生物醫(yī)學光學、醫(yī)學成 像、圖像質(zhì)量、成像系統(tǒng)、磁共振成像、近紅 外光譜成像、光學成像、

34、有效連接性、數(shù)字跨 度、腦網(wǎng)絡、嬰兒發(fā)育、感覺運動皮質(zhì)、腦功 能測量等7150.710焦慮抑郁、警惕、認知努力、壓力、動機、情緒、 恐懼、可塑性、心理負荷、氧合變化、注意保 持、精神分裂癥、認知再評價、情緒調(diào)節(jié)、認 知神經(jīng)科學等850.925中國數(shù)字化人體空間敏感性分布、散射、大腦功能血紅蛋白、 腦組織、誘發(fā)電位、運動偽影、事件相關電位、空間注意、頻率、脫氧血紅蛋白、額葉激活、 視覺刺激、言語流利性任務、大腦功能、腦血 流量等的分布情況和科學前沿。關鍵詞共現(xiàn)圖譜生成后，通過LLR 方法對關鍵詞進行聚類分析，圖譜中每個色塊代表一個聚類， 最大的聚類以#0標記。通過LLR聚類方式命名，共形成了 9

35、 個關鍵詞聚類標簽，見圖8。圖譜中Modularity表示網(wǎng)絡模 塊度，其值為0.419 4 0.3,表明網(wǎng)絡模塊結(jié)構(gòu)較為顯著， 聚類效果良好17，Mean Silhouette表示平均輪廓值，其值為 0.512 8 0.5,表明聚類間同質(zhì)性較好，此次聚類為高效的18， 主要聚類中包含的具體關鍵詞見表3。通過關鍵詞的聚類結(jié) 果發(fā)現(xiàn)，聚類的內(nèi)容多集中在利用fNIRS來測定個體在不同 狀態(tài)下腦區(qū)的變化。2.7.3關鍵詞動態(tài)前沿演化圖譜Citespace的時區(qū)視圖（Time Zone）側(cè)重從時間維度上來反映研究前沿的演進軌跡，將關 鍵詞共現(xiàn)知識圖譜轉(zhuǎn)換為Time Zone時區(qū)視圖，進一步分析 fNI

36、RS研究領域的熱點歷史演變情況和前沿，見圖9。時區(qū)視 圖是由一系列表示時區(qū)的條形區(qū)域組成，時區(qū)按時間順序從 左向右排列，越靠近左下角，表示出現(xiàn)的時間越早，反之， 出現(xiàn)于右上角表示出現(xiàn)的時間越近，節(jié)點出現(xiàn)的時區(qū)為該關 鍵詞首次出現(xiàn)的年份，圖中關鍵詞字體越大，表示關鍵詞出 現(xiàn)頻次越多，連線表示兩關鍵詞在同一篇文獻的共現(xiàn)關系， 連線越多，表示關鍵詞之間的相互作用越緊密。根據(jù)關鍵詞 的時區(qū)視圖，可以發(fā)現(xiàn)fNIRS研究大致可分為兩個階段：第 一階段（2010至2013年）是關鍵詞集中出現(xiàn)的時間段，這一 時期主要的關鍵詞有前額葉皮質(zhì)，大腦激活，功能性磁共振, 腦電，嬰兒，干擾，分辨率，可塑性，認知，語言，

37、腦卒中， 認知神經(jīng)科學，刺激，康復”等，表明這個階段的研究以提 高fNIRS分辨率、降低噪聲干擾、將fNIRS結(jié)合功能性磁共振、 腦電等其他腦功能成像技術來檢測不同人群在任務刺激下大 腦激活為重點。第二階段（2014至2020年）的主要關鍵詞是 “腦機接口，執(zhí)行功能，一致性，性別差異，機制，經(jīng)顱磁 刺激，恢復，抑郁，個體差異，神經(jīng)科學，聯(lián)系”等，表明 此階段的研究熱點逐漸演化為對執(zhí)行功能、腦機接口、與腦 相關的各種機制的研究。但研究熱點較分散，未形成較為高 頻的關鍵詞。3 討論 DiscussionfNIRS作為一種新興的腦功能活動監(jiān)測手段，憑借其無 創(chuàng)、便攜、對實驗室要求低、以及對大腦成像具

38、有較好的時 間和空間分辨率可以實時準確地反映大腦皮質(zhì)的神經(jīng)功能活 動，得到了越來越多的關注。3.1發(fā)文量分析 近10年間，fNIRS領域年均發(fā)文量約為192 篇，年發(fā)文量整體呈穩(wěn)定增長趨勢，研究熱度逐年上升， fNIRS日益成為一個重要的研究領域，該領域發(fā)文量的迅速 增長可能與近年來腦科學領域的研究熱度上升有關。3.2作者分析研究者之間相互合作交流較為緊密，以作者 BRIGADOI S為中心的合作交流與中心性較高的作者BOAS DA、HAMILTON A、TACHTSIDIS I 等均有合作，其在 fNIRS 領 域的研究主要側(cè)重于借助fNIRS來測量個體在完成不同認知 任務時前額葉皮質(zhì)血流動

39、力學的變化進而對其可能的機制進 行研究19-21、利用fNIRS間接對神經(jīng)元代謝活動進行檢測及對 fNIRS數(shù)據(jù)中運動偽影校正的研究等22-25，其團隊的研究結(jié)果 對fNIRS研究領域和未來的發(fā)展產(chǎn)生了一定的影響。3.3國家分析 美國和英國是fNIRS研究中影響力較大的國 家，與各國間均有交流合作關系。其中，美國、英國、日本、 中國及法國的交流尤為密切。美國的研究方向多集中于降 低fNIRS噪聲的方法、fNIRS用于腦-計算機接口的可行性研 究以及嬰幼兒大腦皮質(zhì)血流動力學的相關研究等25-30;發(fā)文 頻次和中心度較高的英國、美國和日本在fNIRS的研究中處 于較為重要的地位，而且都是發(fā)達國家，

40、這表明在一定程度 上發(fā)達國家引領著fNIRS的發(fā)展。而中國的發(fā)文量雖然為第 三，但是中國與其他國家的合作不緊密而且中心度較小僅為 0.06，需要進一步加強國際間的交流與合作。3.4機構(gòu)分析研究機構(gòu)多為發(fā)達國家的綜合性大學，高產(chǎn) 機構(gòu)一一蒂賓根大學與中心度較高的機構(gòu)一一倫敦大學學 院之間聯(lián)系緊密，機構(gòu)間的相互合作有利于該領域的發(fā)展及 更多科研成果的出現(xiàn)。相比國外研究機構(gòu)，國內(nèi)在fNIRS研 究中的高產(chǎn)機構(gòu)為北京師范大學，發(fā)文頻次為50,其研究方 向側(cè)重于靜息態(tài)腦功能連接的fNIRS和功能性磁共振成像技 術定量比較與評估氣以及利用fNIRS對工作記憶任務下 多動癥兒童腦區(qū)血氧含量變化的研究等卻。此

41、外，結(jié)合作 者分析可發(fā)現(xiàn)影響力相對較大的研究者BRIGADOI S與發(fā)文頻 次較多的FALLGATTER AJ和EHLIS AC均來自德國蒂賓根大學， 這也是蒂賓根大學成為該領域高產(chǎn)機構(gòu)的原因之一。3.5期刊與被引文獻共被引分析NEUROIMAGE雜志的發(fā) 文頻次和中心度均較高，是fNIRS領域中最具影響力的期刊， 其IF值為5.812，被引文獻頻次前五和中心度前五的文獻中有 70%的文獻均被該期刊所收錄，并且此刊與PLOS ONEHUM BRAIN MAPPJ BIOMED OPT等期刊間均有不同程度的合作, 推動了 fNIRS研究成果的相互交流，其發(fā)表的相關文章反映了 該研究領域的基礎，如

42、2012年所刊登的對fNIRS發(fā)展和應用 領域進行綜述的文章以252的被引頻次成為該領域引用次數(shù) 最高的文獻，為fNIRS的深入研究奠定了基礎，其所關注點代 表了該領域前進的研究方向，為后來的研究人員提供重要的 參考價值和研究方向。被引頻次及中心度排在前五的文獻， 其研究內(nèi)容主要集中在fNIRS的發(fā)展、fNIRS和功能性磁共振 的定量比較、功能性磁共振與fNIRS相結(jié)合來探索血氧水平依 賴信號與腦血流動力學之間的關系及利用fNIRS對嬰幼兒這一 特殊群體展開的提高fNIRS有效性的研究等。3.6關鍵詞的共現(xiàn)、聚類及動態(tài)前沿演化綜合分析此次研 究的關鍵詞共現(xiàn)分析的結(jié)果表明，通過fNIRS來檢測個

43、體完 成不同任務時相關腦區(qū)的激活情況為當前熱點。近些年來的 研究通常是將大腦劃分為額葉、顳葉、頂葉、枕葉等區(qū)域進 行分區(qū)研究，其中借助fNIRS對個體在不同認知任務情況下 前額葉皮質(zhì)區(qū)血流動力學變化的研究較多35，表明fNIRS對 額葉與認知功能相關的研究具有一定的優(yōu)勢性。通過關鍵詞 聚類分析顯示部分研究借助fNIRS來探測與平衡相關的運動 訓練對大腦可塑性的影響以及相應腦區(qū)氧合功能調(diào)節(jié)與執(zhí)行 功能的改善情況3氣此外，在fNIRS的研究中通常會將個 體在靜息狀態(tài)下所測得的fNIRS數(shù)據(jù)與個體在任務狀態(tài)下所 得數(shù)據(jù)形成對照，以此對任務狀態(tài)下腦區(qū)的激活情況進行判 斷38391o在心理學與認知神經(jīng)科

44、學領域中，利用fNIRS來檢 測不同研究對象在學習與記憶、情緒、注意力、語言、空間 知覺、決策、思維等任務狀態(tài)下展現(xiàn)出了較好的優(yōu)勢。由于 fNIRS技術的無創(chuàng)和操作簡便，能較容易地應用于嬰幼兒, 目前在嬰幼兒fNIRS研究中主要側(cè)重于對儀器設計、探針開 發(fā)、方案優(yōu)化、數(shù)據(jù)分析和解釋等方面，但是還沒有標準化 的方法來分析多通道系統(tǒng)的數(shù)據(jù)網(wǎng)。關鍵詞動態(tài)前沿演化 分析顯示fNIRS研究大致分為兩個階段，關于fNIRS的研究 多側(cè)重于以下幾方面：如借助fNIRS來探測腦卒中或抑郁癥 患者在任務狀態(tài)下腦區(qū)的激活情況，通過對fNIRS所得數(shù)據(jù) 進行分析從而研究促使疾病康復的可能因素，利用fNIRS對 大腦

45、相關的各種機制進行探索，借助fNIRS對抑郁癥患者進 行診斷以及評價其治療效果等。對于fNIRS的研究從19世紀70年代就已經(jīng)出現(xiàn)了，研 究熱度逐年增加，21世紀開始出現(xiàn)突增。根據(jù)關鍵詞的共現(xiàn)、 聚類及動態(tài)前沿演化綜合分析現(xiàn)熱點關鍵詞為大腦激活、磁 共振成像技術、前額葉皮質(zhì)、腦卒中、嬰幼兒、抑郁癥、康 復等，預測從心理學和認知神經(jīng)科學角度出發(fā)借助fNIRS對 不同腦區(qū)尤其是額葉皮質(zhì)區(qū)的研究、利用fNIRS對大腦相關 的各種機制探索、fNIRS技術對嬰幼兒個體差異的檢測以及 與其他腦功能成像技術相結(jié)合所展開的研究仍舊是未來一段 時間內(nèi)的熱點。在fNIRS領域中早期主要是對fNIRS的成像 原理、

46、降噪方法以及數(shù)據(jù)采集和處理方法的研究42431，而近 些年來研究者們廣泛將fNIRS用于實時監(jiān)測大腦活動的變化， 以此反映出不同任務情況下不同腦區(qū)的激活情況，從而對腦 神經(jīng)的可能機制進行研究44-46。因此，fNIRS是一種較為理 想的腦成像研究工具，3.7局限性 此次研究利用CiteSpace軟件，分析概述了 fNIRS領域的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，但仍存在一定局限性。 此次研究僅對Web of Science單個數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)的采集處 理，這可能會在一定程度上造成結(jié)果偏倚，因此對該領域的 概述還存在一定局限性，需進一步完善。3.8結(jié)論 此文創(chuàng)新點在于首次應用CiteSpace對2010至 2020年Web of Science核心集收錄的fNIRS相關文獻記錄 進行了計量學和可視化分析。fNIRS發(fā)展較為迅速，從心理 學和認知神經(jīng)科學角度出發(fā)借助fNIRS對不同腦區(qū)尤其是 額葉皮質(zhì)區(qū)的研究、利用fNIRS對大腦相關的各種機制探索、 fNIRS技術對嬰幼兒個體差異的檢測以及與其他腦功能成像 技術相結(jié)合所展開的研究仍舊是未來一段時間內(nèi)的熱點。 研究者可以利用fNIRS無創(chuàng)、便攜等優(yōu)點對不同疾病展開 深入的探索，有望在不同領域中取得重大突破。此次研究