使用具有高清晰度颅内直接电流刺激的 3D 数字化仪确定刺激位置
December 20th, 2019
这里介绍的是一个协议，以实现更高的精度，在确定刺激位置结合3D数字化仪与高清颅内直流刺激。
该方法采用10-10系统克服了颅内直流刺激电极放置的局限性，提高了该方法的准确性和可重复性。该技术的主要优点是成本低、应用简单、可移植性强。此方法适合与其他技术（例如功能近红外光谱学）一起使用，以验证感兴趣的特定大脑区域的位置。
如果您熟悉 10-10 系统的比例要求，此技术非常简单。演示程序将是陈宇吕，一个研究生。要准备一个电极保持帽，在头部上放置一个游泳帽，并测量鼻塞和内子之间的距离。
若要本地化顶点，请使用外观标记来标记鼻和 inion 之间距离的中点，并测量前点之间的距离。标记前点的中点。两个中点相交的点是顶点。
根据 10-10 系统，找到 CP6 和 P6，并标记这些点相交的适当中点，称为头皮上正确的节奏交汇点。然后根据目标调整四个返回电极的半径。并标记盖上的中心和返回电极位置。
要获得 3D 数字化器测量，请使用金属扫描仪确认 3D 数字化环境是否无金属。将泳帽放在主体的头上，并使用帽上的参考标记将泳帽与头皮位置的国际 10-10 系统对齐。盖已到位时，使用 USB 接口将 3D 数字化器连接到计算机，并确认数字化软件是否可用并准备就绪。
将源放在主体前面，将传感器的弹性绳索系在主体的头部周围。在数字化软件中，确认 3D 数字化器系统正在与软件通信，并使用手写笔和 10 厘米标尺长度记录零分和十分位以确认手写笔的准确性。在软件中，显示两个记录点之间的距离。
然后收集参考点、中心电极和四个返回电极的位置数据。为满足功能近红外光谱实验的要求，选择并保存发射机探测器和通道选项。要启动刺激，请将充满电的电池安装到设备中，并连接传统的颅内直流刺激装置和四个一个刺激适配器。
将五个银氯化物中心环形电极的电缆连接到四个适配器输出电缆上的匹配接收器。并测量主题的头部。将塑料装置盖放在主体的头上，并将五个塑料高清外壳嵌入游泳帽中。
找到主题的顶点 FPZ 和 OZ，并调整盖上的参考，使其与头皮位置的国际 10-10 系统对齐。盖到位后，使用 3D 数字化器收集受刺激大脑区域的位置数据。接下来，使用塑料注射器的端子通过塑料外壳的开口小心地分离头发，直到头皮暴露，用导电凝胶覆盖暴露的皮肤。
在设备上，打开四个一个多通道刺激适配器并设置质量值。确认默认设置为扫描，然后按模式选择按钮。从扫描切换通过，然后按极性按钮选择，中心阳极或阴极。
调整传统颅内直流刺激装置上的设置，包括刺激持续时间、强度和假条件设置，并按下放松杆以切换到全电流。一旦一切设置完成，按启动按钮启动刺激。D.C将上升，直到达到目标电流，然后计时器将显示剩余时间。
在刺激结束时，缓慢转动操纵杆，将电流调整为零，然后关闭电源。打开塑料盖，从外壳上取下银或氯化银烧结环电极，然后取下游泳盖。然后清洁仪器，并为主体提供清洁头发的材料。
利用近红外光谱统计参数映射独立寄生函数，空间寄生函数生成MNI坐标。为了减少测量误差，计算了五个电极最终MNI坐标中三个数据点的平均值。在布罗德曼地区，获得解剖标签及其编号。
每行之后的数字表示重叠的百分比。在解剖自动标签中，获得解剖标签和重叠百分比。对于 Broadman 区域和解剖自动标签，该值表示与大脑皮层重叠的百分比。
请务必确保源和传感器在 3D 数字化测量期间都未移动。此过程可用于思维定位或研究大脑功能所需的任何其他定位。该技术还可用于个性化大脑刺激的精确定位。
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概述
本文介绍了一种将3D数字化仪与高分辨率经颅直流电刺激（tDCS）结合的协议，以提高刺激位置确定的准确性。该方法整合了10-10电极放置系统，提高了可重复性，并适合与其他技术如功能性近红外光谱结合使用。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 神经模拟
- 电生理学
背景
- 经颅直流电刺激（tDCS）通常受到电极放置精度的限制。
- 高分辨率tDCS可以改善脑刺激技术的空间靶向。
- 3D数字化允许基于标准化系统精确定位电极。
- 该方法可以通过与功能性成像技术的整合提供互补数据。
研究目的
- 提高tDCS中电极放置的准确性和可重复性。
- 提供一个经济、便携的脑刺激定位解决方案。
- 为研究和治疗目的促进精确的脑刺激。
使用的方法
- 该研究利用3D数字化系统结合tDCS来精确确定刺激位置。
- 它采用10-10电极放置系统来识别特定的脑区域。
- 步骤包括准备电极帽，定位解剖学标志，以及记录位置数据。
- 在确认电极放置准确性后，使用配置好的tDCS设备启动刺激。
主要结果
- 该协议允许精确识别刺激位置，提高干预的准确性。
- 3D数字化的使用最大限度地减少了与电极放置相关的测量误差。
- 结果显示脑刺激应用的空间分辨率得到增强。
- 通过与大脑皮层区域的系统性重叠测量验证了该方法。
结论
- 本研究展示了一种通过提高电极放置精度来改善tDCS有效性的新方法。
- 与3D数字化技术的整合有助于个性化的脑刺激策略。
- 总的来说，该方法对于研究中理解和操纵神经元机制具有重要意义。
常见问题
Executive Industry Relevance
Accurate targeting of brain regions is critical for establishing causal links between neural activity and behavior in neuroscience research. This protocol enhances the precision of high-definition transcranial direct current stimulation (HD-tDCS) by integrating 3D digitization with the 10-10 electrode placement system, improving reproducibility and reducing variability in stimulation targeting. The approach supports mechanistic de-risking in target validation by enabling more reliable interrogation of cortical excitability and its behavioral consequences.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables precise interrogation of specific cortical targets such as the right temporo-parietal junction to test causal roles in cognitive functions.
- Operational Value: Improves reproducibility of stimulation targeting across experiments, reducing noise in behavioral readouts.
- Predictive Value: Increases confidence that observed behavioral changes are due to intended neuromodulation rather than off-target effects.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Provides a standardized, quantifiable method for electrode placement that can be integrated with functional readouts like fNIRS.
- Operational Value: Supports assay standardization by minimizing variability in stimulation location across users and sessions.
- Scalability: The low-cost, portable setup allows for deployment across multiple lab sites or testing environments.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Enables consistent targeting of human-relevant cortical regions, supporting cross-species extrapolation of neuromodulation effects.
- Mechanistic De-risking: Reduces ambiguity in target engagement, strengthening the causal inference chain from stimulation to behavioral outcome.
- Predictive Confidence: Enhances reliability of preclinical models used to screen neuromodulatory interventions.
Pipeline & Workflow Integration
The method fits within the discovery biology workflow by improving the precision of neuromodulation tools used to validate targets and pathways before lead identification.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by enabling accurate, repeatable stimulation of defined cortical areas to assess causal contributions to behavior.
- Assay Readiness: Generates quantifiable spatial data (e.g., MNI coordinates, Brodmann area overlap) that can be correlated with functional imaging or behavioral outputs.
- Analytics: Produces standardized electrode position metrics that allow comparison across conditions, subjects, or experimental batches.
- Translational Research: Facilitates alignment with imaging biomarkers by enabling precise co-registration of stimulation sites with functional data.
- Enterprise Reuse: Represents a reusable platform capability for any study requiring precise, repeatable neuromodulation targeting.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases target validation confidence by improving spatial precision and reducing off-target stimulation effects.
- Operational Value: Enhances reproducibility and standardization of neuromodulation procedures across users and sites.
- Strategic Value: Supports better go/no-go decisions in target validation by reducing biological noise from inaccurate stimulation.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of targets based on more reliable causal evidence from neuromodulation studies.
Implementation Considerations
- Requires familiarity with the 10-10 electrode placement system and anatomical landmark identification.
- Dependent on access to a 3D digitizer system and compatible software for spatial data capture.
- Necessitates a metal-free environment to ensure accurate digitizer measurements.
- Requires training to properly align the electrode cap with reference points and maintain sensor stability during recording.
- Limited to external scalp targets; cannot directly stimulate deep brain structures without computational modeling.
