在腦成像研究中，解析度和取樣率是一個經常被提及的概念，但解析度和取樣率有時候容易混淆。除此之外，取樣深度這個重要的概念卻很少被提及。因此，本篇隨筆主要內容是為闡述上述三者的概念以及相關聯絡。
概念的明晰
瞭解關係之前，首先需要明晰三者的定義概念，其中解析度僅會說明時間解析度，並不會對空間解析度進行過多的描述。
時間解析度：它指的是在腦成像中能夠區分兩個連續事件的最短時間間隔。它反映了成像技術對時間變化的敏感度。高時間解析度意味著能夠精確地捕捉大腦活動的快速變化，這是在研究大腦動力學時非常重要的。它的單位為秒（s）、毫秒（ms）或微妙（μs）等，用於表示系統區別兩個連續內容最小的時間間隔。在腦成像研究工具中，fMRI（功能性核磁共振成像）的時間解析度為1~2s。
取樣率：取樣率指的是每秒鐘對訊號進行取樣的次數，通常以赫茲（Hz）為單位。其中fMRI約為0.5Hz，EEG可達1000Hz，fNIRS市場上不乏存在100Hz取樣率的產品。
取樣深度：取樣深度，也稱為量化深度或位元深度（Bit Depth），是指每次取樣時使用的位元數，表示訊號振幅的精度。常見的取樣深度有 8 位、16 位、24 位等。對於一個具有 n 位取樣深度的系統，可以表示的振幅級別的數量為 2^n，其中 n 是取樣深度的位元位數，如24位的取樣深度便是指2^24的訊號振幅精度。
三者關係
-時間解析度與取樣率：取樣率決定了時間解析度，取樣率越高，時間解析度越好。高取樣率在單位時間內獲取更多的資訊，此時能夠更好地模擬現實實際的連續訊號，從而在連續事件之間的區分間隔會更短。
-取樣率與取樣深度：從概念中我們知道取樣率是時間維度上的，而取樣深度是振幅精度內容。我們以下圖為例。這是一段fMRI的BOLD訊號，橫座標為時間，縱座標為振幅。儘管我們從圖中看上去這個訊號是連續的，但實際並非如此。由於計算機系統設計本身的限制，計算機系統記錄的訊號不可能是連續的，這就意味著當我們對下圖的時間軸上某段訊號進行適當放大會發現它其實是一個個小點。此時，我們以1s作為單位之間，在這1s中小點的數量便是取樣率決定的，如在fMRI的0.5Hz取樣率，我們會在2s這個時間段上看到一個點。為了方便理解，我們將下圖中的BOLD訊號模擬為1Hz的取樣率，每秒上有一個數值點。
與橫座標時間軸上類似，縱座標也存在精度問題。在24位取樣深度的系統中，它的動態範圍為224，即16,777,216。這意味著我收集到的腦活動訊號的縱座標可以取得16777216個離散數值，這遠比28大的多。由此可知更高位的取樣深度代表著具有更寬的動態範圍，更好的容納性，能夠更收集更為全面的腦訊號。
說得那麼複雜，其實簡單總結下就是取樣率決定了橫座標上每次收集資料的時間間隔，取樣深度決定了這些資料收集後資料放置的振幅。從表現上來看，取樣率越高，橫座標上的資料投影越密集；取樣深度越高，縱座標的資料投影越密集。
