Altered complexity in resting-state fNIRS signal in autism: a multiscale entropy approach

功能近红外光谱 功能连接 静息状态功能磁共振成像 复杂性指数 相关性 样本熵 自闭症 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 心理学 自闭症谱系障碍 神经科学 认知 数学 发展心理学 前额叶皮质 算法 布尔函数 几何学
作者
Tingzhen Zhang,Huang Wen,Xiaoyin Wu,Weiting Sun,Fang Lin,Huiwen Sun,Jun Li
出处
期刊:Physiological Measurement [IOP Publishing]
卷期号:42 (8): 085004-085004 被引量:11
标识
DOI:10.1088/1361-6579/ac184d
摘要

Objective.Feature extraction and recognition in brain signal processing is of great significance for understanding the neurological mechanism of autism spectrum disorder (ASD). Resting-state (RS) functional near-infrared spectroscopy measurement provides a way to investigate the possible alteration in ASD-related complexity of resting-state (RS) functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) signals and to explore the relationship between brain functional connectivity and complexity.Approach.Using the multiscale entropy (MSE) of fNIRS signals recorded from the bilateral temporal lobes (TLs) on 25 children with ASD and 22 typical development (TD) children, the pattern of brain complexity was assessed for both the ASD and TD groups.Main results.The quantitative analysis of MSE revealed the increased complexity in RS-fNIRS in children with ASD, particularly in the left temporal lobe. The complexity in the RS signal and resting state functional connectivity (RSFC) were also observed to exhibit negative correlation in the medium magnitude.Significance.These results indicated that the MSE might serve as a novel measure for RS-fNIRS signals in characterizing and understanding ASD.
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