脑卒中领域功能性近红外光谱技术研究的可视化分析

王海芳， 徐敏杰， 李颖， 雷筱菁， 常静玲

1.北京中医药大学东直门医院神经内科，北京市 100700；2.陕西中医药大学，陕西咸阳市 712046

0 引言

脑卒中包括缺血性脑卒中和出血性脑卒中，是全球范围内第二大死因，其发病率和致残率在全球范围内呈现不断上升的趋势，临床上亟需及早诊断并有效监测其发展过程[1-3]。功能性近红外光谱技术(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)能测量脑组织氧合状态，为脑卒中研究提供了新的视角[4]。

fNIRS 在脑卒中领域的研究主要集中在脑卒中诊断和监测[5]、康复评估[6]、观察脑区激活、脑网络功能性连接[7]以及血流重建研究和治疗效果评估等方面[8-9]。在脑卒中的诊断和监测方面，fNIRS 通过监测脑组织的氧合血红蛋白和去氧血红蛋白的浓度变化，评估脑卒中严重程度；同时，用于持续监测患者的脑血流动力学参数，实时跟踪病情变化[10]。康复评估是脑卒中患者治疗过程中的重要环节。fNIRS 通过监测康复过程中脑部的血氧水平变化，帮助医生制定个性化的康复计划，提高康复效率[11-12]。特定任务下，观察大脑特定区域激活，如双任务态前额叶激活、单双侧运动训练模式下有效脑网络差异性分析和静息态前额叶网络重组[13-16]，有助于了解不同任务下神经活动模式。fNIRS 用于研究血流在特定脑区的重建和重新分配情况，了解脑卒中后脑部如何重新分配血流以适应受损区域的功能丧失[17]。fNIRS 监测治疗干预(如物理治疗、运动疗法或脑刺激)对受损脑区的影响，通过比较治疗前后的脑区活跃性和血流动力学，评估治疗效果[18-19]。

本研究对fNIRS 在脑卒中领域的相关文献进行文献 计 量 分 析[20-21]， 采 用VOSviewer、 Scimago 和CiteSpace 软件绘制可视化图谱[22-23]，深入挖掘该领域的研究热点。

1 资料与方法

1.1 一般资料

检索Web of Science Core Collection (WoSCC)数据库(www.webof-science.com)，检索时限为建库至2023年7月12日。

检索式：(fNIRS OR functional near-infrared spectroscopy) AND (stroke OR cerebrovascular OR vascular accidents OR apoplexyintracerebral hemorrhage OR infarct OR cerebral haemorrhage)

共检索到文献381 篇，去除重复文献后纳入379篇。

1.2 数据处理与分析

以纯文本格式从WoSCC 数据库下载作者、出版来源、被引次数、摘要、关键词、国家/地区、机构以及引用的参考文献相关数据，人工检索补全缺失字段，确认纳入文献信息的完整性，查阅《医学主题词表》，采用规范化的词或词组规范合并同义词。

采用CiteSpace 6.2.R2、VOSviewer 1.6.19、Scimago Graphica 1.0.15 绘制脑卒中与fNIRS 研究的可视化图谱。

1.3 主要观察指标

①年度发文量与被引频次；②作者共现关系与聚类特点；③机构/国家发文量与共现关系；④期刊分布了解被引和施引联系；⑤关键词共现与聚类显示该领域研究热点分布；⑥关键词突显性识别该领域前沿热点；⑦关键词聚类时间线呈现研究主题与热点动态演进过程。

2 结果

2.1 年发文量与被引频次

建库至2023 年7 月共纳入379 篇文献。建库至1995 年，未找到相关主题的文章。从1996 年至2010年，每年的发文量仅为个位数(1998 年发文量为0)。2011 年至2017 年，发文量开始波动上升，年均增长率约为14.04%。从2018 年至2022 年，发文量呈现明显上升趋势，进入快速发展阶段，年均增速约为23.77%。见图1。其中，2021 年的年度被引频次达到高峰(1 662次)。

图1 相关文献年发文量和被引频次

2.2 作者和机构

379 篇文献涵盖1 787 位作者。发文量排名前5 的作者分别是Li Zengyong (17 篇)、Xu Gongcheng (14篇)、Huo Congcong (14 篇)、Li Wenhao (13 篇)和Birbaumer Niels (10 篇)。根据赖普斯定律，核心作者最低发文量N= 0.749Mmax(Mmax为最高产作者的发文量)。发文量达3即可确定为该领域的核心作者。根据本研究检索结果核心作者人数120位。

在VOSviewer 中得到节点数297 的作者合作关系网，去除孤立点，聚合得出6 个聚类群。见图2。核心作者之间形成了以Li Zengyong、Lü Zeping、Li Wenhao、Wang Daifa、Xu Gongcheng、Zhao Haihong和Liu Qianying 等为代表的研究团队。将每个聚类群作者文章的关键词进行共现聚类分析，结果见表1。最常被引的前5 位作者分别是Li Zengyong、Li Wenhao、Huo Congcong、Dou Zulin 和Song Ying。综合分析高产、高被引作者且合作较多为Li Zengyong、Wang Yonghui和Xu Gongcheng。

表1 共现作者聚类分析表

图2 研究作者合作关系网

发文频次前5的机构分别是北京航空航天大学(19次)、中华人民共和国民政部(17次)、德国图宾根大学(15 次)、国家康复辅具研究中心(14 次)和山东大学(11次)。其中有4个机构位于中国，显示了中国在该领域研究的活跃度和贡献[24-27]。重要性排名前5 的机构分别为波士顿儿童医院、北京航空航天大学、弗赖堡大学、费城儿童医院和柏林理工学院[28-32]。这些机构在脑卒中领域内的研究活动和合作十分活跃。见图3和图4。

图3 研究机构合作关系网络

图4 研究机构合作趋势网络

2.3 国家/地区

根据共作发表文章的国家/地区，得到节点数49的共作关系网，排除孤立点后，45个国家共聚合得出12 个聚类群。采用Overlay Visualization，发文量前5依据时间趋势，最早是美国，中国近几年发文已超越其他国家，成为发文量第1 位的国家，共计104 次。其次是美国(99 次)、日本(58 次)、德国(41 次)、韩国(36次)。见图5。

图5 国家合作关系网络

采用Gephi 和Scimago Graphica 软件绘制国家合作关系世界网络地图更直观地展现国家间的合作关系(图6)。图中的每条曲线代表国家间合作的强度，发现有4 条主要合作流，分别是China-USA、USA-Germany、USA-Italy 和USA-Spain。综合分析，在国际合作中，美国仍然扮演着重要角色。

图6 国家合作关系世界网络图

2.4 学科期刊分析

双图叠加功能是将Citespace软件的图谱叠加到另一幅图谱之上，前者被称为迭加图，后者被称为底图[33]。双图叠加功能体现了被引文献和施引文献之间的知识流动(图7)。施引文献中，神经学、精神学和眼科学是3 个最主要的引文路径，表明这些学科在研究中有着较高的引用频率和关联性。当这些学科作为来源期刊时，对应的分子学、生物学和基因学是受到最多引用的类群，其Z值为5.08，反映了这些学科之间的紧密联系和高度引用率。其次，在图中左边的施引文献，医学、临床和神经病学是另外3 个主要的施引类群，位居第二。当这些学科作为来源期刊时，对应的心理学、教育学和社会学是次要的引用类群。根据WOS 的学科分类，展示了排名前10 的学科(图8)，其中神经科学数量最多，共188篇。

排名前10 的期刊分布情况列于表2，发文超过10篇研究文献的期刊有3 种，分别是Frontiers in Neurology(22 篇)、Frontiers in Human Neuroscience (16 篇)和Frontiers in Neuroscience (16 篇)。综合这些期刊发文占比，排名前10 的期刊总发文占比约为33.23%，并未超过50%。表明fNIRS 在脑卒中应用领域的研究文献相对分散，研究成果并未集中在少数期刊上。排名前10的期刊主要涉及的研究方向为神经科学、脑卒中和康复工程等方面，说明不同学者从不同的视角对fNIRS在脑卒中应用研究进行探索。在影响因子方面，排名前10 的期刊平均影响因子为4.6，其中个别期刊的影响因子高达8.8[34-35]。表明权威期刊对fNIRS 在脑卒中应用研究也给予了高度的关注。

表2 排名前10期刊分布

3 研究热点

3.1 关键词共现

通过对节点数为531 的关键词共现图进行分析，得到频次前10的关键词：fNIRS (201次)、脑卒中(193次)、近红外光谱(59 次)、康复治疗(48 次)、运动训练(35 次)、皮质激活(34 次)、脑电图(33 次)、脑功能连接性(30 次)、脑机接口(29 次)、前额叶皮质(27 次)[32-52]。见图9 和表3。这些关键词共聚合得出39 个类别，针对前10个聚类进行解析。

表3 关键词频次前30

图9 关键词共现聚类图

聚类1 是围绕干预类型和方法，主要包括经颅直流电刺激、重复经颅磁刺激、经颅聚焦超声刺激等非侵入性脑刺激及作业疗法和个性化疗法。

聚类2是围绕疾病类型和诊断方法，涉及脑卒中、癫痫、偏头痛等疾病和功能磁共振成像(functional magenetic resonance imaging, fMRI)、正电子发射断层扫描、脑电图、肌电图等诊断方法。

聚类3是围绕实验任务类型和征象，涉及注意力、方块测试、运动意图、运动表征等。

聚类4是围绕脑血流动力学病因，涉及动脉血压、脑侧支循环、心脏手术、心肺分流等影响脑血流动力学功能的因素。

聚类5 是围绕辅助刺激激活模式，涉及兴奋性、近红外小波变换、脉搏波幅等模式。

聚类6 是围绕脑血管压力和映射相关，涉及氧合血红蛋白、经颅多普勒超声、短暂性脑缺血发作等。

聚类7 是围绕信号采集和转换，涉及脑电图、脑磁图、fNIRS等数据采集分析。

聚类8 是围绕感觉运动区受损，涉及肌萎缩、纤维肌痛、瘫痪等感觉运动功能损伤相关研究。

聚类9是围绕神经可塑性，涉及神经生物标志物、体内荧光成像和光遗传学等与神经可塑性相关的研究。

聚类10 是围绕氧摄取代谢率，涉及癌症、脑灌注、新生儿脑缺氧等与氧摄取代谢率相关的研究。

这些关键词的频次和共现情况显示，fNIRS 应用于脑卒中研究聚焦于两个关键领域：康复训练模式设计和脑区激活与网络连接算法。脑卒中后患者康复训练模式综合运用多种技术，采用单侧或双侧运动任务的设计，结合脑电图和fNIRS 技术来监测大脑电活动和血流变化；同时，通过虚拟现实技术实现多感官交互训练。探索脑卒中患者康复过程中脑区激活与网络连接算法，如双任务模式下认知和运动区域激活情况，运用动态贝叶斯推理计算不同大脑区域间的网络连接性。网络分析利用模拟信号替代生物信号，全局指标(如加权聚类系数、全局效率、小世界性)和局部指标(如节点度、中介中心性、局部效率)用于描述网络特性，融合多模式数据分析和多感官训练策略[15,53-55]。

3.2 研究演变

主题研究可视化见图10。该领域主要围绕两大主题。首先，基于神经影像、神经电生理等探索脑卒中的脑损伤病理机制，其次是围绕神经心理等领域探索人类的认知活动和行为的神经生理机制。

图10 关键词共现热力图

fNIRS 和fMRI 网络连接研究揭示脑卒中损伤机制，主要包括血流变化和氧合水平下降，引起受损脑区的功能异常致受损区域氧合降低，进而干扰其与其他脑区的连接性和协调性。通过测量神经元电活动的脑电图揭示，损伤脑区的脑电活动异常，影响与其他脑区的有效通信和同步[56-60]。

围绕神经心理等认知功能研究，助力解析神经康复和脑机接口技术监测脑区活动变化，评估记忆、学习、执行等神经功能，并为脑机接口技术提供实时反馈信号，为康复评估提供重要支持[61-67]。情绪和情感研究探究不同情绪状态下脑区活动，揭示情感处理的神经基础。以非侵入性和便捷性，用于研究婴幼儿和儿童发育过程中脑功能的变化和发展轨迹。此外，揭示人类在社会互动和情感处理中的脑功能变化等[68-75]。

本研究通过Citespace 软件的Bursts 检测算法得到关键词热点演化图谱，即关键词突现，共生成该领域突现强度前10的关键词，具体突现强度和热点持续时间见表4。

表4 关键词突现强度和热点持续时间

1996 年至2013 年，主要集中在使用近红外光谱对大鼠进行一氧化氮合酶抑制和局灶性脑缺血围梗死期进行脑血流监测。1997 年至2011 年，研究重点转向血氧水平依赖性fMRI 对脑卒中患者进行功能性血流动力学监测。2009 年至2015 年，研究主要集中在功能性电刺激诱发大脑皮质可塑性研究。2011 年至2015 年，主要聚焦于fNIRS 技术在平衡康复等疗法中的实时神经反馈成像研究。2018 年至2019 年，研究焦点逐渐转向运动康复结合非侵入性脑刺激治疗，着重研究特定脑区激活，并关注前额叶皮质。2017年至2023年，研究领域开始探索脑机接口技术在双重任务模式下恢复认知功能，并以此为基础多时点动态评估神经突触可塑性的研究。通过Citespace 软件选择Timezone 作为分析节点，生成关键词时间线图(图11)，该图描述了关键词随时间变化而产生、快速发展、发展趋势等变化情况。

3.3 研究趋势与热点

通过研究趋势分析，可以观察到fNIRS 在脑卒中领域的研究重点随时间而变化。研究初期阶段，设备采用光电二极管作为光学探测器，且通道数低于30通道，应用在脑缺血再灌注过程中结合光学血管造影剂的定期脉冲注射，以实现连续监测[54]。随着技术不断进步，设备改进为激光光源、约50个通道的雪崩二极管和分频技术，研究方案运用单一任务状态，如肢体运动或吞咽，同时应用经颅直流电刺激来诱导皮质活动，在额叶区域进行更为精细的检测研究[76]。

近期研究重点不断拓展，包括设备优化超微光和三波长技术，采用超百通道全脑检测，借助3D 定位和分时采集技术，以及搭载NirScan 和NirSmart 标配的数据分析软件，实现低于35分贝的超静音[77]。研究方向涵盖双任务实验范式、多模态刺激以及脑机接口技术应用，如在双任务运动执行中，皮质激活呈现脑卒中患者优先满足身体需求，而健康受试者更偏向满足认知需求[78]；视觉、听觉刺激与虚拟现实技术相结合，可显著提升脑区激活强度和相关性，特别是与视觉和听觉反馈相关的情况[65,79]；借助脑机接口技术直接修复运动感知功能，如通过使用Utah阵列电极，使瘫痪患者能够用意念控制机械臂进行握手、饮水、进食等动作[80]。

预测未来fNIRS 在脑卒中领域主要围绕以下3 个方向：基于单一任务-双重任务-多重任务的融合，并结合虚拟现实[81]，探索同类损伤脑区激活的共性与个性差异，渐进式地提供认知挑战和刺激，构建一种动态康复训练模式；探索多模态数据融合分析算法，将来自多种神经影像数据源的信息融合[82]，提供客观、精准的脑网络连接信息；植入式脑机接口的开发包括安全性、神经信号的精准性和稳定性、神经调控的精度，以及如何应对环境和生理噪声等是当前研究的焦点和难点。

本研究仅限于WoSCC 数据库中已发表的文章，其他数据库和未发表的研究或正在进行的研究可能未能被完全包括在分析中，存在一定程度的信息遗漏。未来可以考虑整合更多数据源，如临床试验注册信息和国际会议摘要等。

文献的引用次数和影响因子等指标是衡量其质量和影响力的重要标准。未来的研究可以结合引文网络分析，探究fNIRS 在脑卒中领域内具有较高学术影响力的文章和学者，发现一些可能被忽略但具有潜力的研究方向。

4 结论

近年来，fNIRS 在脑卒中领域的研究取得了一定的成就。尤其是在同类损伤脑区激活特征研究方面具有重大突破，同时结合中西医内科治疗、物理疗法以及康复训练协同治疗探索脑卒中患者的干预效果。未来不同地区和研究团队之间的学术合作有待进一步加强，迫切需要探索多模态数据融合分析算法，以提供准确的计量脑网络激活和连接信息，以便更深入地理解脑卒中后认知相关的神经活动。仍需不断完善认知评估方法，确保更全面评估脑卒中后认知障碍的症状和进展。积极探索并研究新的治疗技术，以提高脑卒中后认知障碍患者的生活质量，为机制研究和治疗方法提供更多的创新思路和机会。

脑卒中领域的fNIRS 研究前景广阔，仍需解决一些方法学和协作方面的挑战。加强国际合作，整合多样化的数据来源，并深入评估研究成果的质量和影响力，将有助于推动这一领域的进一步发展，为脑卒中患者提供更有效的治疗和康复方法。

利益冲突声明：所有作者声明不存在利益冲突。