Analisi del segnale nello spazio dei canali e ricostruzione di immagini da dati misurati con la spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso: un confronto applicativo

Functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS) is a non-invasive neuroimaging technique that uses light in the near-infrared range to monitor changes in cortical blood oxygenation, providing valuable insights into brain activity. In recent years, fNIRS has gained popularity due to its portability, relatively low cost, and ability to be used in non-clinical environments, expanding research opportunities in fields such as psychology, neurological rehabilitation, and sports sciences. Traditionally, fNIRS data analysis has been conducted in channel space, where changes in light absorption are measured between pairs of sources and detectors placed on the scalp. Although this approach is simple and straightforward, it has limitations in terms of spatial resolution and the ability to accurately localize activated cortical areas. The diffuse propagation of light in biological tissues results in measurements being influenced by signals from adjacent cortical regions, reducing the spatial specificity of the analysis. To overcome these limitations, Diffuse Optical Tomography (DOT) has emerged as an advanced technique that allows the reconstruction of three-dimensional images of cerebral hemodynamic changes. DOT uses a dense array of optodes and solves an inverse problem to reconstruct the spatial distribution of tissue optical properties, significantly improving spatial resolution and the ability to accurately localize cortical activations. The scientific community generally acknowledges DOT as a better choice than channel-based analysis for many applications, thanks to its higher accuracy in localizing active areas. However, there are situations where the channel-based approach may still be preferable. For instance, when computational resources are limited or when a quicker, less complex data analysis is required, channel-space analysis can offer practical advantages. Additionally, in contexts where fine spatial resolution is not critical, or when studying diffuse cortical phenomena, the channel-based approach may be adequate. This thesis aims to conduct an applied comparison between channel-space signal analysis and image reconstruction using DOT, evaluating their performance in terms of sensitivity, specificity, and the ability to localize brain activation associated with motor tasks. Specifically, the study will investigate whether and how the two approaches differ in detecting hemodynamic changes during the execution of motor tasks of varying complexity, such as hand squeezing and object grasping. Although DOT is generally considered superior in terms of spatial resolution and accuracy, the channel-based approach remains widely used, particularly for its simplicity and lower computational requirements. A direct comparison between the two methods can provide valuable insights into when one approach should be favored over the other, considering specific experimental needs and practical limitations. This thesis will present the fundamental principles of fNIRS and DOT, the data preprocessing methodologies, and the analysis techniques used in both approaches. Subsequently, the experiments conducted will be described, including details about participants, assigned motor tasks, and data acquisition procedures. Finally, the obtained results will be discussed, highlighting the differences between the two methods and analyzing possible causes for such differences. This study aims to contribute to a better understanding of the strengths and limitations of channel-based analysis and DOT within the scope of fNIRS research.

La spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS) è una tecnica di neuroimaging non invasiva che utilizza la luce nel range del vicino infrarosso per monitorare le variazioni nell'ossigenazione del sangue corticale, fornendo informazioni preziose sull'attività cerebrale. Negli ultimi anni, l'fNIRS ha guadagnato popolarità grazie alla sua portabilità, al costo relativamente basso e alla capacità di essere utilizzata in ambienti non clinici, ampliando le possibilità di ricerca in campi come la psicologia, la riabilitazione neurologica e le scienze dello sport. Tradizionalmente, l'analisi dei dati fNIRS è stata condotta nello spazio dei canali, dove le variazioni di assorbimento della luce sono misurate tra coppie di sorgenti e detector posizionate sul cuoio capelluto. Questo approccio, sebbene semplice e diretto, presenta limitazioni in termini di risoluzione spaziale e capacità di localizzare con precisione le aree corticali attivate. La propagazione diffusa della luce nei tessuti biologici comporta che le misurazioni siano influenzate da segnali provenienti da regioni corticali adiacenti, riducendo la specificità spaziale dell'analisi. Per superare queste limitazioni, è emersa la Tomografia Ottica Diffusa (DOT), una tecnica avanzata che consente la ricostruzione di immagini tridimensionali delle variazioni emodinamiche cerebrali. La DOT utilizza un array denso di optodi e risolve un problema inverso per ricostruire la distribuzione spaziale delle proprietà ottiche dei tessuti, migliorando significativamente la risoluzione spaziale e la capacità di localizzare con precisione le attivazioni corticali. La comunità scientifica, in generale, riconosce la DOT come una scelta migliore rispetto all'analisi channel-based per molte applicazioni, grazie alla sua maggiore accuratezza nella localizzazione delle aree attive. Tuttavia, ci sono situazioni in cui l'approccio channel-based potrebbe essere ancora preferibile. Ad esempio, quando le risorse computazionali sono limitate, o quando si richiede un'analisi rapida e meno complessa dei dati, l'analisi nello spazio dei canali può offrire vantaggi pratici. Inoltre, in contesti dove la risoluzione spaziale fine non è critica, o quando si studiano fenomeni corticali diffusi, l'approccio channel-based può risultare adeguato. Questa tesi si propone di confrontare in modo applicativo l'analisi del segnale nello spazio dei canali e la ricostruzione di immagini mediante DOT, valutandone le prestazioni in termini di sensibilità, specificità e capacità di localizzare l'attivazione cerebrale associata a compiti motori. In particolare, si intende investigare se e come i due approcci differiscono nel rilevare le variazioni emodinamiche durante l'esecuzione di compiti motori di diversa complessità, come la compressione della mano (squeezing) e presa di un oggetto (grasping). Nonostante la DOT sia generalmente considerata superiore in termini di risoluzione spaziale e accuratezza, l'approccio channel-based rimane ampiamente utilizzato, soprattutto per la sua semplicità e minori requisiti computazionali. Un confronto diretto tra i due metodi può fornire indicazioni preziose su quando sia opportuno adottare uno piuttosto che l'altro, considerando le specifiche esigenze sperimentali e le limitazioni pratiche. In questa tesi verranno presentati i principi fondamentali dell'fNIRS e della DOT, le metodologie di pre-elaborazione dei dati, e le tecniche di analisi utilizzate in entrambi gli approcci. Successivamente, verranno descritti gli esperimenti condotti, includendo dettagli sui partecipanti, i compiti motori assegnati e le modalità di acquisizione dei dati. Infine, saranno discussi i risultati ottenuti, evidenziando le differenze tra i due metodi e analizzando le possibili cause di tali differenze. Questo studio mira a contribuire alla comprensione delle potenzialità e dei limiti dell'analisi channel-based e della DOT nell'ambito dell'fNIRS.