1、在探索认知神经科学的神秘领域，近红外光谱脑功能成像技术（fNIRS）正崭露头角，凭借其独特的优势，为理解大脑的动态活动提供了一扇新窗口。这项技术通过测量头皮下血红蛋白浓度变化，揭示神经元活动的微妙变化，其核心原理在于光密度变化与血流与神经元之间的微妙耦合。
2、fNIRS是一种利用近红外光无创测量含氧血红蛋白（HbO2）和脱氧血红蛋白（HHb）浓度的新技术。 近红外脑功能成像原理 功能性近红外光谱（fNIRS）是一种新技术，利用近红外光非侵入性测量人脑组织中含氧血红蛋白（HbO2）和脱氧血红蛋白（HHb）的浓度，或它们相对于基线周期的典型变化（ΔHbO2）和（ΔHHb）。
3、接着，fMRI/（功能性磁共振成像）以其无创特性，通过监测血液流动的变化，深入研究大脑皮层的活动，成为了神经生理学和心理学研究的得力助手，它在早期疾病诊断和精神疾病研究中的作用不容忽视，如精神分裂症和抑郁症的早期识别。
4、慧创近红外情绪识别技术：跨学科应用与新发现/ 近红外光谱技术（fNIRS）凭借其无创性、便携性和生态效度，成为了情绪识别研究中不可或缺的工具。慧创的fNIRS设备凭借其高通道数、全脑覆盖的特性，以及超微光和超静音设计，为情绪研究提供了卓越的平台，能够在自然环境中捕捉到高质量的脑功能活动数据。
5、在社会互动的复杂网络中，超扫描技术如同明灯，照亮了我们理解大脑在合作与创新中的奥秘。它聚焦于多脑同步现象，通过先进的技术手段，如功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（eEG）和近红外光谱成像（fNIRS），揭示了大脑网络化信息处理的动态变化。
超扫描技术超越了单一大脑的界限，通过同时测量多个大脑的活动，揭示出在互动中信息交流的细微动态。它关注频率和相位的细微变化，通过相关分析和相干分析，捕捉到循环相关系数和相位锁值这些关键指标，展现大脑间的耦合程度。
“这种三维超声波处理技术，采用并行计算即时分析大量的声音反射波，非常迅速地生产图像，使外科医生能够在屏幕上从任何角度观看一整颗跳动的心脏。这台多用途机器能够加快诊断速度，增加诊断的精确性，并且可帮助医生不做外科手术的情况下，较以前大大增加对人的心脏了解。
提供最多元化的超高频传感器，有标准件也可根据您需要特别定制。同时我们还提供技术服务，可根据您特定应用为您优化分辨率和对比度。所有透镜都经过传感器校准来验证分辨率，以确保性能最佳。超高频传感器可以提供高达7微米的分辨率。右侧的图像可以证明传感器的极佳分辨率。
此外，超声波扫描术也用于妇科检查，它可以帮助医生有效地把生长在乳房或卵巢的恶性组织分辨出来。超声波扫描术的两个重要分支-多普勒超声波扫描术和立体超声波成像技术，更扩大了超声波在医学上的用途。多普勒超声波扫描术已应用了颇长的时间，这技术利用了波动的多普勒效应。
超声波在医学方面应用非常广泛，可以对物品进行杀菌消毒。 4，超声除螨 科研人员发现，螨虫的听觉神经系统很脆弱，对特定频率的超声非常敏感，针对螨虫的这种生理特性，已有科技公司的研究人员开发出了超声波除螨仪。
1、许多研究已经同时和连续使用fNIRS与fMRI设备探索了运动执行（ME）诱导的初级运动区（M1）激活。我们知道只有一项研究探索了从SMA和前运动皮层捕获MI诱导大脑活动的fNIRS敏感性。作者使用基于激光的时间分辨fNIRS（TR-fNIRS），而不是更常见的基于二极管的连续波fNIRS（CW-fNIRS）技术，认为TR-fNIRS可能提供更好的深度灵敏度。
2、fNIRS是一种利用近红外光无创测量含氧血红蛋白（HbO2）和脱氧血红蛋白（HHb）浓度的新技术。 近红外脑功能成像原理 功能性近红外光谱（fNIRS）是一种新技术，利用近红外光非侵入性测量人脑组织中含氧血红蛋白（HbO2）和脱氧血红蛋白（HHb）的浓度，或它们相对于基线周期的典型变化（ΔHbO2）和（ΔHHb）。
慧创近红外情绪识别技术：跨学科应用与新发现/ 近红外光谱技术（fNIRS）凭借其无创性、便携性和生态效度，成为了情绪识别研究中不可或缺的工具。慧创的fNIRS设备凭借其高通道数、全脑覆盖的特性，以及超微光和超静音设计，为情绪研究提供了卓越的平台，能够在自然环境中捕捉到高质量的脑功能活动数据。
OVTK是OpenViBE Tool Kit的缩写，是一种基于开源软件的脑机接口系统开发平台。OVTK提供了一套完整的软件框架和工具，可以实现脑机接口应用程序的开发和测试。它被广泛应用于各种研究和商业领域，例如心理学、神经科学、计算机科学和健康研究等。OVTK具有很多优点和特点。
⑶安哥拉紫檀安哥拉紫檀英文名称“Pterocarpus angolensis D。C”，又称“非洲紫檀木”，穆尼加称之为安哥拉（Muniga、Girassonde）；莫桑比克称之为Ambila；赞比亚、津巴布韦称之为Mukwa、Muninga；Kiaat、 南非称之为KajatKajaatenhout； 坦桑尼亚则把他叫做Mninga。
iLoot团队拾取物品提醒插件，可以在聊天框中显示你的团队中的谁摸了Boss和小怪的尸体，每摸一次都会提示你。
深度学习技术在自闭症谱系障碍（ASD）的神经成像诊断与康复领域正崭露头角，展现出前所未有的潜力。它通过整合神经成像，如结构和功能磁共振成像（MRI和fMRI），揭示大脑的复杂结构和功能信息，从而为ASD的诊断提供了新视角。
Scientific Reports （ 379 ）：有无自闭症谱系障碍的儿童在摇摆同步任务中的运动和皮层激活：一项 fNIRS 研究 自闭症谱系障碍（ASD）儿童在模仿和人际同步（IPS）等社交嵌入动作方面存在困难。然而，其背后相关的运动特征和潜在的神经机制尚不清楚。
也就是说，健康大脑中所描述的FC的空间分布——或功能结构——在几乎每一种临床疾病中都能找到（尽管描述FC缺失的罕见病例报告还有待进一步证实。例如，AD患者、肌萎缩侧索硬化症、神经性疼痛、自闭症谱系障碍（ASD），精神分裂症（SZ），甚至在植物人状态下。
