Motion artifacts are a significant source of noise in many functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) experiments. Despite this, there is no well-established method for their removal. Instead, functional trials of fNIRS data containing a motion artifact are often rejected completely. However, in most experimental circumstances the number of trials is limited, and multiple motion artifacts are common, particularly in challenging populations. Many methods have been proposed recently to correct for motion artifacts, including principle component analysis, spline interpolation, Kalman filtering, wavelet filtering and correlation-based signal improvement. The performance of different techniques has been often compared in simulations, but only rarely has it been assessed on real functional data. Here, we compare the performance of these motion correction techniques on real functional data acquired during a cognitive task, which required the participant to speak aloud, leading to a low-frequency, low-amplitude motion artifact that is correlated with the hemodynamic response. To compare the efficacy of these methods, objective metrics related to the physiology of the hemodynamic response have been derived. Our results show that it is always better to correct for motion artifacts than reject trials, and that wavelet filtering is the most effective approach to correcting this type of artifact, reducing the area under the curve where the artifact is present in 93% of the cases. Our results therefore support previous studies that have shown wavelet filtering to be the most promising and powerful technique for the correction of motion artifacts in fNIRS data. The analyses performed here can serve as a guide for others to objectively test the impact of different motion correction algorithms and therefore select the most appropriate for the analysis of their own fNIRS experiment.

Near-infrared spectroscopy (NIRS) is susceptible to signal artifacts caused by relative motion between NIRS optical fibers and the scalp. These artifacts can be very damaging to the utility of functional NIRS, particularly in challenging subject groups where motion can be unavoidable. A number of approaches to the removal of motion artifacts from NIRS data have been suggested. In this paper we systematically compare the utility of a variety of published NIRS motion correction techniques using a simulated functional activation signal added to 20 real NIRS datasets which contain motion artifacts. Principle component analysis, spline interpolation, wavelet analysis, and Kalman filtering approaches are compared to one another and to standard approaches using the accuracy of the recovered, simulated hemodynamic response function (HRF). Each of the four motion correction techniques we tested yields a significant reduction in the mean-squared error (MSE) and significant increase in the contrast-to-noise ratio (CNR) of the recovered HRF when compared to no correction and compared to a process of rejecting motion-contaminated trials. Spline interpolation produces the largest average reduction in MSE (55%) while wavelet analysis produces the highest average increase in CNR (39%). On the basis of this analysis, we recommend the routine application of motion correction techniques (particularly spline interpolation or wavelet analysis) to minimize the impact of motion artifacts on functional NIRS data.

Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is an optical imaging method that is used to noninvasively measure cerebral hemoglobin concentration changes induced by brain activation. Using structural guidance in fNIRS research enhances interpretation of results and facilitates making comparisons between studies. AtlasViewer is an open-source software package we have developed that incorporates multiple spatial registration tools to enable structural guidance in the interpretation of fNIRS studies. We introduce the reader to the layout of the AtlasViewer graphical user interface, the folder structure, and user files required in the creation of fNIRS probes containing sources and detectors registered to desired locations on the head, evaluating probe fabrication error and intersubject probe placement variability, and different procedures for estimating measurement sensitivity to different brain regions as well as image reconstruction performance. Further, we detail how AtlasViewer provides a generic head atlas for guiding interpretation of fNIRS results, but also permits users to provide subject-specific head anatomies to interpret their results. We anticipate that AtlasViewer will be a valuable tool in improving the anatomical interpretation of fNIRS studies.

Although fecal-oral transmission of avian influenza viruses (AIV) via contaminated water represents a recognized mechanism for transmission within wild waterfowl populations, little is known about viral persistence in this medium. In order to provide initial data on persistence of H5 and H7 AIVs in water, we evaluated eight wild-type low-pathogenicity H5 and H7 AIVs isolated from species representing the two major influenza reservoirs (Anseriformes and Charadriiformes). In addition, the persistence of two highly pathogenic avian influenza (HPAI) H5N1 viruses from Asia was examined to provide some insight into the potential for these viruses to be transmitted and maintained in the environments of wild bird populations. Viruses were tested at two temperatures (17 C and 28 C) and three salinity levels (0, 15, and 30 parts per thousand sea salt). The wild-type H5 and H7 AIV persistence data to date indicate the following: 1) that H5 and H7 AIVs can persist for extended periods of time in water, with a duration of infectivity comparable to AIVs of other subtypes; 2) that the persistence of H5 and H7 AIVs is inversely proportional to temperature and salinity of water; and 3) that a significant interaction exists between the effects of temperature and salinity on the persistence of AIV, with the effect of salinity more prominent at lower temperatures. Results from the two HPAI H5N1 viruses from Asia indicate that these viruses did not persist as long as the wild-type AIVs.

The application of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) in the neurosciences has been expanding over the last 40 years. Today, it is addressing a wide range of applications within different populations and utilizes a great variety of experimental paradigms. With the rapid growth and the diversification of research methods, some inconsistencies are appearing in the way in which methods are presented, which can make the interpretation and replication of studies unnecessarily challenging. The Society for Functional Near-Infrared Spectroscopy has thus been motivated to organize a representative (but not exhaustive) group of leaders in the field to build a consensus on the best practices for describing the methods utilized in fNIRS studies. Our paper has been designed to provide guidelines to help enhance the reliability, repeatability, and traceability of reported fNIRS studies and encourage best practices throughout the community. A checklist is provided to guide authors in the preparation of their manuscripts and to assist reviewers when evaluating fNIRS papers.

In recent years, it has been demonstrated that using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) channels with short separations to explicitly sample extra-cerebral tissues can provide a significant improvement in the accuracy and reliability of fNIRS measurements. The aim of these short-separation channels is to measure the same superficial hemodynamics observed by standard fNIRS channels while also being insensitive to the brain. We use Monte Carlo simulations of photon transport in anatomically informed multilayer models to determine the optimum source-detector distance for short-separation channels in adult and newborn populations. We present a look-up plot that provides (for an acceptable value of short-separation channel brain sensitivity relative to standard channel brain sensitivity) the optimum short-separation distance. Though values vary across the scalp, when the acceptable ratio of the short-separation channel brain sensitivity to standard channel brain sensitivity is set at 5%, the optimum short-separation distance is 8.4 mm in the typical adult and 2.15 mm in the term-age infant.

Abstract Topographic cortical maps are essential for spatial localisation of sensory stimulation and generation of appropriate task-related motor responses. Somatosensation and nociception are finely mapped and aligned in the adult somatosensory (S1) cortex, but in infancy, when pain behaviour is disorganised and poorly directed, nociceptive maps may be less refined. We compared the topographic pattern of S1 activation following noxious (clinically required heel lance) and innocuous (touch) mechanical stimulation of the same skin region in newborn infants (n=32) using multi-optode functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Signal to noise ratio and overall activation area did not differ with stimulus modality. Within S1 cortex, touch and lance of the heel elicit localised, partially overlapping increases in oxygenated haemoglobin (HbO), but while touch activation was restricted to the heel area, lance activation extended into cortical hand regions. The data reveals a widespread cortical nociceptive map in infant S1, consistent with their poorly directed pain behaviour.

Subject-specific finite element models of knee joint contact mechanics are used in assessment of interventions and disease states. Cartilage thickness distribution is one factor influencing the distribution of pressure. Precision of cartilage geometry capture varies between imaging protocols. This work evaluated the cartilage thickness distribution precision needed for contact mechanics prediction in models of the tibiofemoral joint by comparing model outputs to experimental measurements for three cadaveric specimens. Models with location-specific cartilage thickness were compared to those with a uniform thickness, for a fixed relative orientation of the femur and tibia and with tibial freedom of movement. Under constrained conditions, the advantage of including location-specific cartilage thickness was clear. Models with location-specific thickness predicted the proportion of force through each condyle with an average error of 5% (compared to 27% with uniform thickness) and predicted the experimental contact area with an error of 21 mm 2 (compared to 98 mm 2 with uniform thickness). With tibial freedom, the advantage of location-specific cartilage thickness not clear. The attempt to allow three degrees of relative freedom at the tibiofemoral joint resulted in a high degree of experimental and computational uncertainty. It is therefore recommended that researchers avoid this level of freedom. This work provides some evidence that highly constrained conditions make tibiofemoral contact mechanics predictions more sensitive to cartilage thickness and should perhaps be avoided in studies where the means to generate subject-specific cartilage thickness are not available.

Western Amazonia hosts the highest bird diversity in the world, yet in many regional indigenous territories, biodiversity remains poorly known to science. Between 2004 and 2020, we conducted research with members of 10 indigenous Aguaruna communities in four regions of the northern Peruvian Amazon, recording a total of 427 bird species, including eight wintering Nearctic migratory species. Past studies suggested that unique Aguaruna names exist for the majority of bird species present, and this hypothesis was a focus of our research. We identified unique Aguaruna names for ~38% (161) of bird species documented and generic (shared) Aguaruna names for an additional ~31% (132) of bird species documented; the remaining ~31% (134) of bird species documented had no known Aguaruna name. Avian family membership was a significant predictor of whether a bird species had a unique Aguaruna name. Avian families in which a majority of species had unique Aguaruna names included parrots (Psittacidae), manakins (Pipridae), and nightjars (Caprimulgidae), comprising many conspicuous species in terms of their appearance, vocalizations, and/or behavior. Avian families in which a majority of species had no Aguaruna name included ovenbirds and woodcreepers (Furnariidae), tyrant flycatchers (Tyrannidae), and hummingbirds (Trochilidae), comprising many small, cryptic, forest interior species. Collaborative research on avian ecology together with studies of indigenous names and knowledge offers a basis on which to increase conservation engagement with indigenous people.