fNIRS如何与脑电多模态同步？

 fNIRS（功能性近红外光谱成像）与EEG（脑电图）多模态同步的核心是实现时间轴对齐与数据协同采集，结合两者分别反映的脑代谢信号与神经电信号，互补揭示“神经活动-代谢耦合”过程，为脑功能研究提供更全面的信息。其实现需把控设备兼容、参数校准、实验控制、数据后处理四大核心环节，核心逻辑与关键要点如下：

① 同步的基础是保障设备硬件兼容，核心目标是建立统一的触发信号与数据传输链路。常见方式分为两类：一是硬件触发，通过触发线将fNIRS、EEG与刺激呈现设备串联，由刺激设备发送统一电触发信号确保采集起始同步，稳定性高；二是软件同步，无线设备通过统一实验控制软件连接至同一电脑，依托时间戳机制实现数据对齐，灵活性强，适合自然行为场景。无论哪种方式，均需确保触发信号参数匹配设备要求。

② 硬件链路搭建后，需通过参数设置与预实验保障同步精度。核心要点包括：一是采样率协同，fNIRS建议设置为50–100 Hz，与EEG采样率（256–1024 Hz）匹配，减少对齐误差；二是触发参数统一，明确触发极性、延迟等规则，避免设备响应差异导致时间差；三是预实验验证，通过连续触发信号测试同步精度，确保时间差≤1ms，若偏移过大需排查设备或参数问题。

③ 实验过程中需避免同步失效，核心是做好刺激控制与信号监测。一方面，实验刺激需由单一设备输出，确保触发信号与刺激呈现完全同步，保障“刺激-采集”时间链路完整；另一方面，需实时监测两类设备的信号质量，fNIRS重点关注基线稳定性与探头接触状态，EEG重点监测电极阻抗与伪影，发现异常及时暂停调整，避免同步数据缺失。

④ 原始数据可能存在微小时间偏移，需通过后处理实现精准对齐与融合。核心步骤包括：一是基于触发信号对齐，以高时间分辨率的EEG触发时间为基准，对fNIRS数据进行平移校正；二是时间尺度标准化，若采样率不同，需通过插值或降采样统一尺度，避免信号失真；三是融合分析，可从时间维度关联神经电活动与代谢活动时序，从空间维度定位特定电信号对应的脑区，或通过联合特征构建模型提升认知状态识别精度。

⑤ 同步过程中常见问题及应对核心：一是同步偏移过大，多由触发延迟、驱动异常或网络不稳导致，需检查连接、更新驱动，必要时改用硬件触发；二是信号相互干扰，主要是fNIRS对EEG的电磁干扰，需选用屏蔽探头帽、保持电极与探头间距，或通过滤波剔除干扰；三是数据缺失/不同步，需提前检查设备续航与连接稳定性，设置数据自动保存备份。