美国 NIRx 便携式近红外脑功能成像系统 NIRSport

NIRSport 是 NIRx 的便携式多通道 fNIRS 成像系统，已停售并由 NIRSport2 替代。系统构成：主机、LED 光源与探测器探头、NIRScap 测量帽、控制计算机。 通过贴附头皮的时分复用连续波 LED 与主动式硅光电二极管，测量皮质氧合、脱氧与总血红蛋白变化。 8 光源/8 探测器（串联 16/16，64-128 通道），760/850 nm，优于 1 pW NEP，60 dBopt，2.5-62.5 Hz，4 位 TTL 触发。 应用：脑机接口与神经反馈、超扫描、婴幼儿研究、运动研究、康复，以及 fNIRS 与 EEG/fMRI/TMS/tDCS 联用。 标配：NIRStar、nirsLAB、NAVI 软件，NIRScap 测量帽、背包、便携箱、触发线缆、平板电脑、底座。选配：遥控触发、触发分线器、fMRI/TMS 模块、平头与钝头探头、动物 NIRS 模块。 NIRx 声明该系统未获 FDA 批准，不是医疗器械，仅供经伦理审查批准的研究使用。

仪器信息

品牌NIRx
型号NIRSport
分类近红外脑功能成像系统
仪器编码united-states-nirx-portable-fnirs-imaging-system-nirsport
在售状态停售
地区来源美国
更新时间2026-10-10
研究领域认知神经科学、神经康复、脑机接口、功能神经影像学

技术参数

共 87 条规格记录

光源-探测器配置变体8 光源 / 8 探测器（64 数据通道）与 16 光源 / 16 探测器（128 数据通道）两种配置
产品状态已停售（厂商宣告告别 NIRSport1）
官方替代型号NIRSport2
测量对象组织血液中氧合血红蛋白与脱氧血红蛋白的相对浓度变化
光谱测量技术连续波（CW）双波长近红外漫射层析测量
光源照明方式时分复用扫描式照明多个目标位置
波长区分方式两个波长同时发射，通过在低 kHz 频段以不同频率调制与解调加以区分
探测器耦合方式有源光学传感器直接贴附于皮肤，无需光纤束耦合
增益控制方式多个光学探测通道并行读出，各通道采用自适应增益切换以最大化动态测量范围
动态增益切换范围10^5
三维深度分辨能力支持
多距离探头阵列支持支持
数据通道数64（8 光源 / 8 探测器配置）
最大数据通道数最多 128（16 光源 / 16 探测器串联（tandem）配置）
光源数量8（时分复用）
最大光源数量最多 16（两台系统串联（tandem）配置）
探测器数量8（并行数字解调）
最大探测器数量最多 16（两台系统串联（tandem）配置）
光源器件类型LED
光源波长760 nm、850 nm（频率编码）
光源输出功率5 mW / 波长
探测器器件类型硅光电二极管（Si Photodiode）
探测灵敏度优于 1 pW NEP
动态范围>50 dBopt
采样率2.5–62.5 Hz
光源复用率62.5 Hz /（光源数 + 2）
主机通信接口USB 2.0
触发输入通道数4 路
触发输入信号电平TTL / CMOS 兼容电平
触发输入有效边沿上升沿（低到高跳变）触发
触发输入连接器形式IDC 带护罩针座，双排，2.0 mm 间距，10 针矩形连接器
触发输入最小脉冲宽度至少 10 ms
触发输入最小脉冲间隔至少 200 ms
触发输入隔离方式光学隔离，具过压保护与施密特触发比较器电路
触发线缆长度2.5 m
触发线缆接口形式PC 并口 25 针 sub-D 母头转 10 针矩形连接器
光源连接器形式20 针 source 连接器
探测器连接器形式14 针 Detector 连接器
设备直流供电电压15–21 VDC
功耗39 VA（最大）
供电相数单相
电池类型三芯锂离子可充电电池
电池续航时间>8 小时（满电连续工作）
充电方式经后面板电源连接器外接电源适配器充电；外接电源接入时内部供电自动由电池切换为外部电源
保护接地要求外壳无永久性保护接地连接；随机配备医用级电源
电源线规格三芯电缆（零线、火线、保护地线），每芯截面积不小于 1 mm²，仪器端采用 IEC C13 连接器
配套头帽NIRScaps 头帽，可完全定制，适配各年龄段，支持多模态（随机附带）
标准配置清单NIRScaps、背包、便携箱、触发线缆、平板电脑、系统/平板底板
可选配件清单Remote-Control Trigger、Active Trigger Splitter
可选配件清单Flat-Tipped Probes、Blunt-Tipped Probes
可选配件清单fMRI/TMS Modules、Animal NIRS Module、BCI/Neurofeedback Module
光纤最小弯曲半径应避免小于 2 cm 的弯曲半径（光纤探头）
超扫描功能最多 2 组独立的双侧 8 光源 / 8 探测器阵列，可同时测量两名被试
配套数据采集软件NIRStar（随机附带）
地形成像分析软件nirsLAB（随机附带）
断层成像分析软件NAVI（随机附带）
刺激呈现软件NIRStim（内置于 NIRStar）
数据文件格式开放数据格式
实时数据流接口提供实时数据流软件开发工具包（NIRx API）
脑机接口与神经反馈功能仅选配支持（需加配 NIRStar 选配模块）
在线信号质量监测功能支持
三维光极位置配准功能支持
可编程光源照明模式功能支持
激活结果显示方式2D、3D 与 MNI 显示
自动硬件诊断功能支持
多模态兼容性EEG、tDCS、眼动追踪、运动追踪；加配模块后兼容 fMRI、TMS
外形尺寸165 mm × 105 mm × 37 mm（宽×长×高）
整机重量660 g
工作温度范围10 °C–40 °C
存储与运输温度范围-15 °C–+70 °C
工作相对湿度范围20%–80% 相对湿度（非冷凝）
工作环境气压范围700 hPa–1060 hPa
使用环境限制仅限室内使用；不得在易燃麻醉剂环境或手术室内使用
运行方式连续运行
外壳清洁方法用湿布擦拭，可辅以温和肥皂或玻璃清洁剂，不得使用溶剂，使用前须完全干燥
探头清洁与消毒方法与皮肤接触的光纤探头端用稀释至 70% 的异丙醇擦拭消毒
光学表面禁用清洁剂禁止使用乙醇、甲醇或丙酮清洁光纤光学表面
探头与头帽灭菌方法光纤不适用高压蒸汽灭菌；光纤 / LED 探头与织物帽适用冷气体灭菌
探头浸液限制探头不得浸入水、异丙醇或任何其他液体
废弃处置要求不得作为生活垃圾处置，须联系制造商获取处置信息
电磁兼容标准DIN EN 61326-1、DINE EN 61326-2-1
激光安全等级Laser Class I（眼安全）
易燃麻醉气体环境适用性不适用于与空气、氧气或氧化亚氮形成的易燃麻醉剂混合气体环境
预期用途用于人脑血流灌注动力学的无创经颅近红外光谱（NIRS）测量，为科研仪器
用途限制非医疗器械，不得用于诊断、治疗或生命体征监测；系统硬件与 NIRStar 控制软件均未获 FDA 批准，仅限研究用途，对人体测量前须获 IRB 批准
适用受试人群健康与患病的成人、儿童及动物
操作人员资格要求须由医师及医学专业人员使用；不得由无资质人员或无法阅读理解用户手册者使用

相关实验室

以下机构来自本仪器关联论文的作者署名，不代表已确认采购或持有该仪器。

奥斯陆城市大学

地区：挪威

署名作者：哈伦·汗、佩曼·米尔塔赫里

研究方向：脑机接口、功能性近红外光谱、开放获取、运动想象

关联论文 1 篇

美国伊利诺伊州芝加哥，芝加哥大学

地区：美国

署名作者：高珊、梁远昌

研究方向：功能近红外光谱、功能磁共振成像、功能对齐、电影观看

关联论文 1 篇

苏黎世大学

地区：瑞士

署名作者：胡贝图斯·J·A·范赫德尔、安雅·古特

研究方向：神经可塑性、功能近红外光谱、儿科神经康复、Andago®机器人减重步行装置

关联论文 1 篇

实验方法

研究方向：自然电影观看范式下的fNIRS记录及全脑fMRI动态的跨模态预测、儿童神经系统患者机器人辅助步行中辅助运动区与前额叶皮层的血流动力学反应、面向fNIRS脑机接口的下肢运动想象解码、自然任务与认知任务中的前额叶皮层血流动力学

电影观看自然范式下的前额叶fNIRS记录与全脑fMRI活动跨模态预测实验

方法说明：使用NIRSport2无线近红外脑功能成像系统在被试观看BBC《神探夏洛克》48分钟片段时记录前额叶皮层血氧信号，并结合公开的、观看同一影片的fMRI数据集，通过对齐共同刺激下的神经响应，建立由前额叶fNIRS信号预测全脑fMRI活动的自适应主成分回归模型，检验模型在跨被试、跨刺激条件下的泛化能力，以及预测信号对被试间功能连接与语义信息的保留程度。

实验仪器：NIRSport2无线近红外脑功能成像系统 NIRSport2

实验步骤

  1. 被试招募与准备

    说明：招募30名健康被试（最终纳入29名，15名女性、13名男性、1名非二元性别，平均年龄19.69岁），说明实验流程并签署知情同意书。

    关键点：排除数据质量不合格的被试，保证样本同质性

  2. fNIRS光极布置

    说明：按照UI 10/10国际定位系统放置8个光源与7个探测器，形成覆盖前额叶皮层的20个通道。

    关键点：光极位置须与UI 10/10定位系统对应，以便与fMRI脑区对齐

  3. 电影观看任务采集

    说明：被试观看BBC《神探夏洛克》第一集48分钟片段，分两个run采集，NIRSport2以10.1725 Hz采样率、760/850 nm双波长连续记录。

    关键点：保持刺激与公开fMRI数据集完全一致，以实现跨模态时间对齐

  4. fNIRS信号预处理

    说明：在MATLAB中基于Homer2进行血流动力学延迟校正、坏通道剔除、0.005–0.5 Hz带通滤波以及基于目标主成分分析的运动伪迹去除。

    关键点：带通滤波去除生理噪声，tPCA去除运动伪迹

  5. 跨模态预测模型训练与验证

    说明：分别对fNIRS与fMRI数据做PCA提取解释90%方差的主成分，用线性回归由fNIRS主成分预测fMRI主成分，采用留一被试交叉验证并在另一半影片上测试。

    关键点：训练集与测试集使用不同影片片段与不同被试，检验跨被试、跨刺激泛化

  6. 预测结果评估

    说明：计算122个脑区预测时间序列与真实fMRI的相关性，评估被试间功能连接模式复现情况，并用语义编码模型检验预测信号是否保留电影叙事的语义信息。

    关键点：以被试间功能连接与语义编码作为预测质量的附加指标

实验数据

前额叶氧合/脱氧血红蛋白浓度时间序列

数据来源：NIRSport2系统20个通道的760/850 nm光强信号经修正Beer-Lambert定律转换

实验样本：29名被试、两个run、20通道、10.1725 Hz采样的HbO/HbR时间序列

数据呈现：通道级时间序列曲线、前额叶通道布局图

全脑fMRI预测时间序列

数据来源：自适应主成分回归模型由fNIRS主成分预测得到

实验样本：122个脑区中66个脑区的预测BOLD时间序列显著优于零假设

数据呈现：脑区预测准确度脑图、默认模式网络与控制网络的预测相关性柱状图

被试间功能连接矩阵与语义编码得分

数据来源：预测BOLD信号与真实fMRI信号的被试间相关及语义编码模型

实验样本：预测信号在背内侧前额叶与语言网络等区域保留电影语义信息

数据呈现：功能连接矩阵热图、语义编码准确度脑图

方法关联论文：基于观影期间前额叶功能近红外光谱信号预测全脑神经动态

儿童神经系统患者机器人辅助减重步行与跑步机步行中辅助运动区及前额叶皮层血流动力学反应的fNIRS测量实验

方法说明：使用NIRSport 8x8无线近红外脑功能成像系统，在13名患有神经系统步态障碍的儿童与青少年分别在Andago机器人减重步行装置和跑步机上步行时，测量辅助运动区（SMA）和前额叶皮层（PFC）的氧合/脱氧血红蛋白浓度变化，采用22个长距离通道和8个短距离通道的光极布置，通过10次20秒步行试次的组块设计比较两种步行条件下的皮层激活差异，并评估fNIRS在儿科神经康复中的实用性与可接受性。

实验仪器：NIRSport 8x8无线近红外脑功能成像系统 NIRSport 8x8；Andago机器人减重步行训练装置 Andago；跑步机

实验步骤

  1. 被试招募与熟悉训练

    说明：招募13名8.0–15.7岁神经系统步态障碍患儿（2名女孩、11名男孩），第一次会话熟悉Andago和跑步机行走。

    关键点：保证两种步行条件下减重水平和步速相当，步速上限3.2 km/h

  2. fNIRS光极布置与佩戴

    说明：依据国际10/20系统并借助fOLD工具箱确定光极位置，布置覆盖PFC与SMA的22个长距离通道和8个短距离通道，记录佩戴所需时间。

    关键点：使用短距离通道以回归浅层头皮血流干扰，中位佩戴时间28分钟

  3. 步行任务采集

    说明：NIRSport以760/850 nm双波长、7.81 Hz采样率记录，被试按随机顺序在Andago和跑步机上各完成10次连续20秒步行，每次步行前有10–20秒随机静息，试次间休息1分钟。

    关键点：组块设计，静息时长随机化以避免预期效应

  4. 信号预处理

    说明：在nirsLAB和MATLAB中通过修正Beer-Lambert定律转换浓度，应用MARA运动伪迹去除、Savitzky-Golay带通滤波、线性去趋势和短通道回归。

    关键点：按fNIRS分析最新推荐流程处理，重点去除步行运动伪迹

  5. 统计分析与分类

    说明：采用非参数Wilcoxon符号秩检验比较两种条件下HbO变化，计算效应量r，并将每位被试归为典型、非典型或不确定反应类型。

    关键点：逐被试判别血流动力学反应类型，量化个体间变异

  6. 实用性与可接受性评估

    说明：记录技术问题、佩戴时间并使用问卷评估被试对fNIRS的接受度。

    关键点：关注儿童患者的不适感和佩戴耗时

实验数据

SMA与PFC氧合/脱氧血红蛋白浓度变化

数据来源：NIRSport 8x8系统22个长距离通道和8个短距离通道记录的光强信号转换

实验样本：典型反应被试在Andago步行时SMA激活显著高于跑步机步行（r=0.91，n=4），PFC激活亦增高（r=0.62，n=3）

数据呈现：各被试HbO/HbR时间进程曲线、条件间效应量对比图

fNIRS佩戴时间与可接受性问卷

数据来源：实验现场计时与被试问卷

实验样本：中位佩戴时间28分钟；问卷显示接受度高，个别被试报告疼痛感

数据呈现：佩戴时间分布图、问卷得分汇总表

方法关联论文：年轻神经系统患者机器人辅助减重地面步行中的前额叶皮层与辅助运动区激活：一项fNIRS预实验研究

下肢膝关节与踝关节运动想象的fNIRS脑机接口数据采集实验

方法说明：使用NIRSport2无线近红外脑功能成像系统，在22名被试（含1名膝上截肢者）进行右腿、左腿及双腿的踝关节跖屈/背屈和膝关节屈/伸运动想象任务时，采集运动皮层的血氧信号。按EEG 10-20系统布置8个光源和8个探测器形成20个通道，采用5秒任务、10秒休息的组块范式并重复3次，经带通滤波、修正Beer-Lambert定律转换和标准化后构建结构化、预处理完成的开放数据集，用于下肢康复与外骨骼控制的脑机接口算法开发。

实验仪器：NIRSport2无线近红外脑功能成像系统 NIRSport2

实验步骤

  1. 被试筛选与知情同意

    说明：纳入21名健康被试（12男9女，平均年龄24±2.1岁）和1名膝上截肢男性被试，排除心血管与神经系统疾病，实验前3小时禁烟禁咖啡因，签署知情同意书。

    关键点：伦理批准号AU/EA/2021/03/003，控制咖啡因与尼古丁对血流动力学的影响

  2. 光极布置

    说明：按国际EEG 10-20系统在运动皮层上布置8个光源和8个探测器，使用光极固定架保持3 cm源-探距，形成20个生理通道。

    关键点：固定3 cm源-探距以保证探测深度一致

  3. 运动想象范式执行

    说明：开始45秒静息基线，随后进行5秒踝关节跖屈想象、10秒休息、5秒踝关节背屈想象，循环3次后再静息45秒；膝关节屈/伸采用相同流程，分别针对右腿、左腿和双腿。

    关键点：10秒休息使血流动力学信号回到基线，任务与休息交替的组块设计

  4. 信号采集

    说明：NIRSport2以760 nm和850 nm双波长、10.1725 Hz采样率记录光强信号。

    关键点：双波长连续采样，保证HbO与HbR的可分离性

  5. 数据预处理

    说明：应用四阶Butterworth带通滤波（0.01–0.3 Hz），通过Satori 2.0软件基于修正Beer-Lambert定律转换为ΔHbO和ΔHbR，进行Z变换标准化和基线归零。

    关键点：带通滤波去除心跳、呼吸和漂移，标准化便于跨被试比较

  6. 数据集整理与发布

    说明：按被试、任务类型和试次组织数据，以标准化格式开放共享，供分类算法与BCI开发使用。

    关键点：结构清晰、格式统一的开放数据集

实验数据

运动皮层ΔHbO/ΔHbR浓度变化时间序列

数据来源：NIRSport2系统20个通道760/850 nm光强信号经修正Beer-Lambert定律转换

实验样本：22名被试在踝关节跖屈/背屈及膝关节屈/伸运动想象期间的20通道HbO/HbR时间序列，每种任务3个试次

数据呈现：通道级时间进程曲线、任务与休息期平均血流动力学响应图、运动皮层通道布局图

实验事件标记

数据来源：实验范式软件记录的任务开始/结束时间戳

实验样本：45秒基线、5秒任务、10秒休息交替的事件序列

数据呈现：事件时间轴图

方法关联论文：下肢膝关节与踝关节运动想象任务的开放获取fNIRS数据集

主要部件

暂未收录主要部件

相关论文

共 3 篇；当前显示第 1 页

基于观影期间前额叶功能近红外光谱信号预测全脑神经动态

原文题名：Predicting whole-brain neural dynamics from prefrontal cortex functional near-infrared spectroscopy signal during movie-watching

发表年份：2025

作者：高珊；赖利·纳什；香农·伯恩斯；梁远昌

刊源：Social Cognitive and Affective Neuroscience

DOI 10.1093/scan/nsaf043
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摘要 · 中文整理：功能近红外光谱（fNIRS）为无创测量神经活动提供了一种相对功能磁共振成像（fMRI）更便携、成本更低的替代方案。然而 fNIRS 的测量仅限于靠近头皮的皮层区域，无法覆盖重要的内侧与深部脑区。本文提出一个预测模型，将观影过程中的前额叶 fNIRS 信号映射为全脑 fMRI 活动。通过把神经反应对齐到共同的视听刺激上，该方法利用两种成像模态之间共享的动态特性，将 fNIRS 信号映射到更广泛的神经活动模式。我们对被试进行了 fNIRS 扫描，并使用了观看同一电视剧集的被试的公开 fMRI 数据集。模型在剧集前半段上训练，并在观看后半段的留出被试上测试，以评估跨个体与跨刺激的泛化能力。模型显著预测了 122 个脑区中 66 个脑区的 fMRI 时程，其中包括 fNIRS 本身无法触及的区域；模型还复现了被试间功能连接模式，并保留了关于影片内容的语义信息。模型可泛化到来自另一部电视剧的独立数据集，表明其捕捉到了跨刺激稳健的跨模态映射关系。我们公开的模型使研究者能够在自然主义任务中，从局部 fNIRS 数据推断更广泛的神经动态。

原文摘要：Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) offers a portable, cost-effective alternative to functional magnetic resonance imaging (fMRI) for noninvasively measuring neural activity. However, fNIRS measurements are limited to cortical regions near the scalp, missing important medial and deeper brain areas. We introduce a predictive model that maps prefrontal fNIRS signals to whole-brain fMRI activity during movie-watching. By aligning neural responses to a common audiovisual stimulus, our approach leverages shared dynamics across imaging modalities to map fNIRS signals to broader neural activity patterns. We scanned participants with fNIRS and utilized a publicly available fMRI dataset of participants watching the same TV episode. The model was trained on the first half of the episode and tested on a held-out participant watching the second half to assess cross-individual and cross-stimulus generalizability. The model significantly predicted fMRI time courses in 66 out of 122 brain regions, including areas otherwise inaccessible to fNIRS. It also replicated intersubject functional connectivity patterns and retained semantic information about the movie content. The model generalized to an independent dataset from a different TV series, suggesting it captures robust cross-modal mappings across stimuli. Our publicly available models enable researchers to infer broader neural dynamics from localized fNIRS data during naturalistic tasks.

关键词：功能近红外光谱、功能磁共振成像、功能对齐、电影观看、语义分析

研究目标：解决fNIRS只能测量靠近头皮的皮层区域、无法获取内侧与深部脑区活动的局限，探索能否利用前额叶fNIRS信号推断全脑fMRI水平的神经动态。

主要结论：基于共同电影刺激对齐的跨模态预测模型可由前额叶fNIRS信号显著预测122个脑区中66个脑区的fMRI时间序列，复现被试间功能连接模式并保留电影语义信息，且能泛化到不同电视剧的独立数据集，表明可在自然任务中由局部fNIRS推断更广泛的脑活动。

创新点：首次提出利用自然刺激下的共享神经动态，将局部前额叶fNIRS信号跨模态映射到全脑fMRI活动，并通过跨被试、跨刺激的严格验证和公开模型，为便携式神经成像在真实场景中的应用提供新途径。

后续建议：扩大fNIRS覆盖范围至颞叶、顶叶等区域以提高预测精度；在同一批被试上同步或分别采集fNIRS与fMRI以减少个体差异带来的误差；引入非线性或深度学习模型替代线性回归以捕捉更复杂的跨模态关系；在更多类型的自然刺激（如社交互动、听觉叙事）中验证模型的泛化能力；加入短距离通道回归以进一步去除头皮血流等浅层生理噪声

APA 引文：Gao, S., Nash, R., Burns, S., & Leong, Y. C. (2025). Predicting whole-brain neural dynamics from prefrontal cortex functional near-infrared spectroscopy signal during movie-watching. Social Cognitive and Affective Neuroscience, 20(1), nsaf043. https://doi.org/10.1093/scan/nsaf043

仪器引用：fNIRS data were collected using a NIRSport2 fNIRS device (NIRx Medical Technologies) with a sampling rate of 10.1725 Hz at wavelengths of 760 and 850 nm. The fNIRS device layout consisted of 20 channels composed of 8 source optodes and 7 detector optodes using the unambiguously illustrated (UI) 10/10 external position system.

下肢膝关节与踝关节运动想象任务的开放获取fNIRS数据集

原文题名：Open-access fNIRS dataset for motor imagery of lower-limb knee and ankle joint tasks

发表年份：2025

作者：哈伦·汗；哈马德·纳齐尔；哈姆扎·沙比尔·明哈斯；努曼·纳西尔；佩曼·米尔塔赫里

刊源：Frontiers in Robotics and AI

DOI 10.3389/frobt.2025.1695169
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摘要 · 中文整理：总之，我们提出了一个聚焦于踝关节和膝关节下肢运动想象任务的结构化、预处理完成的fNIRS数据集。该数据集采集自22名被试，可支持面向康复与辅助技术的实时脑机接口应用的开发。其标准化格式、清晰的组织结构以及对下肢运动想象任务的侧重，使其成为研究者推进解码算法、改进运动功能恢复策略和优化脑机接口驱动外骨骼系统设计的宝贵资源。

原文摘要：In summary, we present a structured and preprocessed fNIRS dataset focused on lower limb motor imagery tasks involving the ankle and knee joints. Collected from 22 participants, this dataset supports the development of real-time BCI applications for rehabilitation and assistive technologies. Its standardized format, clear organization, and emphasis on lower limb MI tasks make it a valuable resource for researchers aiming to advance decoding algorithms, improve motor function restoration strategies, and enhance the design of BCI-driven exoskeleton systems.

关键词：脑机接口、功能性近红外光谱、开放获取、运动想象、数据集

研究目标：解决下肢运动想象fNIRS公开数据稀缺的问题，为面向下肢康复和外骨骼控制的脑机接口解码算法开发提供标准化、预处理完成的数据资源。

主要结论：构建并公开了22名被试踝关节和膝关节运动想象的结构化fNIRS数据集，可支持实时BCI应用开发，但样本量有限，可能无法充分反映更大或更多样化人群的变异性。

创新点：首次针对下肢踝关节和膝关节的细分运动想象任务（含右腿、左腿、双腿及一名截肢被试）构建开放获取的fNIRS数据集，并提供标准化预处理流程与清晰的数据组织。

后续建议：扩大样本量并纳入更多截肢或运动障碍患者以提高数据代表性；同步采集EEG形成多模态数据集以提升下肢运动想象解码精度；增加短距离通道以去除浅层生理噪声；提供基线分类结果和评估协议以便算法横向比较；开展多会话采集以评估信号的跨天稳定性

APA 引文：Khan, H., Nazeer, H., Minhas, H. S., Naseer, N., & Mirtaheri, P. (2025). Open-access fNIRS dataset for motor imagery of lower-limb knee and ankle joint tasks. Frontiers in Robotics and AI, 12, 1695169. https://doi.org/10.3389/frobt.2025.1695169

仪器引用：Brain signals were recorded using the NIRSport2 system (NIRx Medical Technologies, Germany) using 760 nm and 850 nm wavelengths at a sampling rate of 10.1725 Hz.

使用资料与操作视频

神经反馈实验平台-Neurofeedback

简介：Real time afternoons Neurofeedback is no invasive imaging methods and probably a new treatment strategy compared,with fMRI it is less sensitive to movement patients user friendly much cheaper.The established Neurofeedback experimental platform.consists of three parts,first they are acquisition and transmission,second only data processing and feedback third experimenter interface。

发布时间：2020-03-04T09:29:18Z

NIRScout fNIRS神经成像系统

简介：Watch a less than 60-second NIRScap setup with the NIRScout fNIRS neuroimaging system.

发布时间：2020-03-04T07:00:02Z

fNIRS - NIRscoutX超扫描

简介：This video shows the NIRScout Extended near-infrared spectroscopy imaging system, by NIRx Medical Technologies, and its components. The system is the highest-density NIRS imager available today, with up to 64-source and 32-detector configurations available. In addition, it can use both LED and Laser source illuminators.

发布时间：2020-03-04T06:41:34Z

fNIRS超扫描-专业小提琴手

简介：Beautiful music is made between these violinists playing together while being measured from the same fNIRS system from NIRx (NIRScout). For more information on multi-subject, and other versatile fNIRS systems check out www.nirx.net. This is a pilot study done within an ongoing technical-scientific collaboration with the Federal University of ABC (UFABC), São Bernardo do Campo, Brazil

发布时间：2020-03-04T06:20:51Z