RESEARCH
Peer reviewed scientific video journal
Video encyclopedia of advanced research methods
Visualizing science through experiment videos
EDUCATION
Video textbooks for undergraduate courses
Visual demonstrations of key scientific experiments
BUSINESS
Video textbooks for business education
OTHERS
Interactive video based quizzes for formative assessments
Products
RESEARCH
JoVE Journal
Peer reviewed scientific video journal
JoVE Encyclopedia of Experiments
Video encyclopedia of advanced research methods
EDUCATION
JoVE Core
Video textbooks for undergraduates
JoVE Science Education
Visual demonstrations of key scientific experiments
JoVE Lab Manual
Videos of experiments for undergraduate lab courses
BUSINESS
JoVE Business
Video textbooks for business education
Solutions
Language
German
Menu
Menu
Menu
Menu
A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.
Research Article
Wanting Chen1, Rui Chen1, Qinghua He1,2,3,4,5
1Faculty of Psychology,Southwest University, 2Key Laboratory of Cognition and Personality, Ministry of Education,Southwest University, 3Southwest University Branch, Collaborative Innovation Center of Assessment toward Basic Education Quality,Beijing Normal University, 4Key Laboratory of Mental Health, Institute of Psychology,Chinese Academy of Sciences, 5Chongqing Collaborative Innovation Center for Brain Science
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
Erratum Notice
Important: There has been an erratum issued for this article. View Erratum Notice
Retraction Notice
The article Assisted Selection of Biomarkers by Linear Discriminant Analysis Effect Size (LEfSe) in Microbiome Data (10.3791/61715) has been retracted by the journal upon the authors' request due to a conflict regarding the data and methodology. View Retraction Notice
Hier wird ein Protokoll vorgestellt, um eine höhere Genauigkeit bei der Bestimmung der Stimulationsposition zu erreichen, die einen 3D-Digitalisierer mit einer hochauflösenden transkraniellen Gleichstromstimulation kombiniert.
Die Fülle von neuroimaging Daten und die schnelle Entwicklung des maschinellen Lernens hat es möglich gemacht, Gehirnaktivierungsmuster zu untersuchen. Jedoch, kausale Beweise für Gehirnbereich Aktivierung führt zu einem Verhalten wird oft fehlen gelassen. Transkranielle Gleichstromstimulation (tDCS), die vorübergehend die kortikale Erregbarkeit und Aktivität des Gehirns verändern kann, ist ein nichtinvasives neurophysiologisches Werkzeug, das zur Untersuchung kausaler Zusammenhänge im menschlichen Gehirn verwendet wird. High-Definition transkranielle Gleichstromstimulation (HD-tDCS) ist eine nichtinvasive Hirnstimulationstechnik (NIBS), die im Vergleich zu herkömmlichen tDCS einen fokaleren Strom erzeugt. Traditionell wurde die Stimulationsposition grob über das 10-20 EEG-System bestimmt, da die Bestimmung präziser Stimulationspunkte schwierig sein kann. Dieses Protokoll verwendet einen 3D-Digitalisierer mit HD-tDCS, um die Genauigkeit bei der Bestimmung von Stimulationspunkten zu erhöhen. Die Methode wird mit einem 3D-Digitalisierer zur genaueren Lokalisierung von Stimulationspunkten in der rechten temporo-parietalen Kreuzung (rTPJ) demonstriert.
Transkranielle Gleichstromstimulation (tDCS) ist eine nichtinvasive Technik, die kortikale Erregbarkeit mit schwachen Gleichströmungen über der Kopfhaut moduliert. Es zielt darauf ab, Kausalität zwischen neuronaler Erregbarkeit und Verhalten bei gesunden Menschen zu etablieren1,2,3. Darüber hinaus ist tDCS als motorischer Neurorehabilitationswerkzeug weit verbreitet bei der Behandlung von Parkinson-Krankheit, Schlaganfall und Zerebralparese4. Vorhandene Beweise deuten darauf hin, dass traditionelle Pad-basierte tDCS Stromfluss durch eine relativ größere Gehirnregionerzeugt 5,6,7. High-Definition transkranielle Gleichstromstimulation (HD-tDCS), mit der mittleren Ringelektrode sitzt über einem Ziel kortikalen Bereich von vier Rücklaufelektroden8,9, erhöht die Focalität durch Umschreiben von vier Ringbereichen5,10. Darüber hinaus haben Veränderungen der Erregbarkeit des Gehirns, die durch HD-tDCS induziert werden, deutlich größere Größen und längere Dauern als die, die durch herkömmliche tDCS7,11erzeugt werden. Daher ist HD-tDCS weit verbreitet in der Forschung7,11.
Die nichtinvasive Hirnstimulation (NIBS) erfordert spezielle Methoden, um sicherzustellen, dass eine Stimulationsstelle in den Standard-MNI- und Talairach-Systemen12vorhanden ist. Neuronavigation ist eine Technik, die es ermöglicht, Wechselwirkungen zwischen transkraniellen Reizen und dem menschlichen Gehirn zu kartieren. Die Visualisierung und 3D-Bilddaten werden für eine präzise Stimulation verwendet. Sowohl bei tDCS als auch bei HD-tDCS ist eine gemeinsame Bewertung von Stimulationsstellen auf der Kopfhaut typischerweise das EEG 10-20 System13,14. Diese Messung ist weit verbreitet für die Platzierung der tDCS Pads und OptodeHalter für die funktionelle Nahinfrarotspektroskopie (fNIRS) in der Anfangsphase13,14,15.
Die Bestimmung der genauen Stimulationspunkte bei Verwendung des 10-20-Systems kann schwierig sein (z.B. in der temporo-parietalen Kreuzung [TPJ]). Der beste Weg, dies zu lösen, besteht darin, Strukturbilder von Teilnehmern mittels Magnetresonanztomographie (MRT) zu erhalten und dann die exakte Sondenposition zu erhalten, indem Zielpunkte mit Hilfe von Digitalisierungsprodukten15zu ihren Strukturbildern abgerechnet werden. MRT bietet eine gute räumliche Auflösung, ist aber teuer zu verwenden15,16,17. Darüber hinaus können einige Teilnehmer (z. B. teilnehmer mit Metallimplantaten, klaustrophobische Personen, Schwangere usw.) nicht MRT-Scannern unterzogen werden. Daher besteht ein dringender Bedarf an einem bequemen und effizienten Weg, um die oben genannten Einschränkungen zu überwinden und die Genauigkeit bei der Bestimmung von Stimulationspunkten zu erhöhen.
Dieses Protokoll verwendet einen 3D-Digitalisierer, um diese Einschränkungen zu überwinden. Im Vergleich zur MRT sind niedrige Kosten, einfache Anwendung und Portabilität die hauptwichtigsten Vorteile eines 3D-Digitalisierers. Es kombiniert fünf Bezugspunkte (z. B. Cz, Fpz, Oz, linker präauricularer Punkt und rechter präauricularer Punkt) von Individuen mit Standortinformationen der Zielstimulationspunkte. Dann erzeugt es eine 3D-Position von Elektroden auf dem Kopf des Subjekts und schätzt ihre kortikalen Positionen, indem es mit den riesigen Daten aus dem Strukturbild12,15passt. Diese probabilistische Registrierungsmethode ermöglicht die Darstellung transkranieller Kartierungsdaten im MNI-Koordinatensystem, ohne die Magnetresonanzbilder eines Subjekts aufzuzeichnen. Der Ansatz erzeugt anatomische automatische Etiketten und Brodmann-Bereiche11.
Der 3D-Digitalisierer, der verwendet wird, um Raumkoordinaten basierend auf den Daten aus Strukturbildern zu markieren, wurde zuerst verwendet, um die Position von Optoden in der fNIRS-Forschung18zu bestimmen. Für diejenigen, die HD-tDCS verwenden, bricht ein 3D-Digitalisierer die endlichen Stimulationspunkte des EEG 10-20 Systems. Der Abstand der vier Rücklaufelektroden und der Mittelelektrode ist flexibel und kann bei Bedarf eingestellt werden. Bei Verwendung des 3D-Digitizers mit diesem Protokoll wurden die Koordinaten des rTPJ ermittelt, was über das 10-20-System hinausgeht. Gezeigt werden auch die Verfahren zur Gezieltheit und Stimulierung der richtigen temporo-parietalen Kreuzung (rTPJ) des menschlichen Gehirns.
Das Protokoll entspricht den Richtlinien des Institutional Review Board der Southwest University.
1. Bestimmung der Stimulationsposition
2. Herstellung der Elektroden-Haltekappe
HINWEIS: Die folgenden Schritte sind in Abbildung 1dargestellt.
3. 3D Digitizer Messung
4. Datenkonvertierung und räumliche Registrierung
5. Stimulation
6. Nachstimulation
Mit den vorgestellten Methoden wurden die Koordinaten des rTPJ ermittelt, was Stimulationspunkte jenseits des 10-20-Systems erfordert. Zunächst sollte der Umfang der Kopfform dem tatsächlichen Kopf ähnlich sein. Hier betrug die Länge der Nasion zur Eintreibung der Kopfform 36 cm, und die Länge zwischen dem bilateralen Präauricular betrug 37 cm.
Die Schritte zur Herstellung der Elektrodenkappe leiten die Messpositionen des 10-20-Systems. Hier wurden Nz, Iz, Cz, Fpz, Oz, Pz, T8, T7, C4, P8, O2, P4, C6, P6 und CP6 ermittelt. Die ungefähre Position des RTPJ (etwa der Mittelpunkt zwischen CP6 und P6) wurde auf der Kopfhaut gefunden. Der Abstand zwischen den zentralen und peripheren Elektroden sollte anhand experimenteller Ziele angepasst werden. Frühere Forschungen ergaben Radiuswerte von 3,5 bis 7,5 cm11,14,30. Bei unterschiedlichen Radiuswerten können DC-Intensität und Stimulationsdauer unterschiedliche elektrische Feldstärken erzeugen. In diesem Protokoll wurde der Abstand zwischen allen Rücklaufelektroden und der zentralen aktiven Elektrode auf 3,5 cm festgelegt.
Mehrere wichtige Bezugspunkte auf der Badekappe wurden beibehalten, darunter Fpz, Cz, Oz, T8 und C4. Der Scheitelpunkt auf der Kopfhaut wurde vor der Stimulation lokalisiert, und es ist wichtig, dass der Cz-Punkt auf der Kappe genau mit dem Scheitelpunkt übereinstimmt. Sobald die Kappe in Position ist, sollte sich die Kappe nicht bewegen. Nach der Digitalisierung wurden eine .mat-Datei und zwei .csv-Dateien (d. h. sub01_origin.csv, die die Koordinateninformationen der Referenz [mit der Betreffnummer 01] enthielt), erhalten, während sub01_others.csv die Koordinateninformationen der fünf Zielpersonen [mit Betreffnummer 01)].
Drei .txt Dateien wurden nach Derdatenkonvertierung und räumlicher Registrierung erhalten. In der Digitizer-Software gibt es Sender, Detektor (Empfänger) und Kanaloptionen, um die Anforderungen von fNIRS-Experimenten zu erfüllen. Die Koordinatendaten des Senders, Detektors oder Kanals sollten identisch sein. Aufgrund von Laborpersonalfähigkeiten, Stifthaltegesten usw. können jedoch kleine Betriebsfehler auftreten.
Mit der eigenständigen Registrierungsfunktion NIRS-SPM generiert die räumliche Registrierungsfunktion MNI-Koordinaten. Die Zahlen in der ersten Zeile in Tabelle 1 stellen die Reihenfolge im Digitizer dar. In diesem Protokoll sind die Daten von Nummer fünf die Positionsinformationen über die Mittelelektrode. In Brodmann-Gebieten (BA) wurden das anatomische Etikett und seine Nummer erhalten. Die Zahl nach jeder Zeile gibt den Prozentsatz der Überlappung an. Bei anatomischen automatischen Etiketten (AAL) wurden die anatomische Beschriftung und der Prozentsatz der Überlappung ermittelt. Um Messfehler zu reduzieren, wurde der Durchschnittswert von drei Datenpunkten aus den letzten MNI-Koordinaten der fünf Elektroden berechnet. Was AAL und BA betrifft, stellt der Wert einen Prozentsatz der Überlappung mit der Großhirnrinde dar. Alle Möglichkeiten wurden zu endgültigen Daten zusammengefasst (Tabelle 1).
Nach den Daten von MNI-Koordinaten, AAL und BA muss die Schwimmkappe, wenn die Differenz zwischen dem Wert und dem Zielwert zu groß ist, an die relative Position der Istwerte von X, Y, Z und des Zielwerts angepasst werden, wie in den Abschnitten 2–411,14,30,31erläutert.

Abbildung 1: Schritte zum Erstellen der Halteelektrodenkappe. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 2: 3D-Digitalisierer. Der 3D-Digitalisierer ist eine kostengünstige Lösung für die 3D-Digitalisierung. Es ist ein Dual-Sensor-Motion-Tracker. Die Quelle ist ein magnetischer Sender, der ein elektromagnetisches Dipolfeld aussendet. Der Sensor ist ein Empfänger, der das Feld erkennt. Der Stift ermöglicht eine genaue Bestimmung von X-, Y- und Z-Datenpunkten. Das Steuerfeld stellt eine Verbindung zum Computer her und überträgt Daten. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Abbildung 3: Notwendige Materialien für die Stimulation. Zu diesen Materialien gehören ein tDCS-Gerät, ein 4x1-Mehrkanal-Stimulationsadapter, vier 9-V-Batterien, fünf Ag/AgCI-Natriumringelektroden, fünf HD-Kunststoffgehäuse und deren kappen, elektrisch leitfähiges Gel, eine Spritze, ein Standardbandmaß und eine Schwimmkappe. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||||||||||||
| MNI | X | Y | Z | X | Y | Z | X | Y | Z | X | Y | Z | X | Y | Z | |
| Channel | 43 | -89 | 13 | 46 | -64 | 54 | 71 | -29 | 25 | 64 | -56 | -16 | 60 | -66 | 24 | |
| Transmit | 42 | -89 | 18 | 42 | -67 | 55 | 71 | -32 | 27 | 64 | -57 | -16 | 60 | -66 | 24 | |
| Receiver | 43 | -89 | 16 | 45 | -67 | 54 | 71 | -31 | 27 | 65 | -58 | -12 | 58 | -69 | 22 | |
| Mean | 42.7 | -89 | 15.7 | 44.3 | -66 | 54.3 | 71 | -30.7 | 26.3 | 64.3 | -57 | -14.7 | 59.3 | -67 | 23.3 | |
| BA | Channel | 18 - Visual Association Cortex (V2), 0.27823 | 7-Somatosensory Association Cortex, 0.27876 | 2 –Primary Somatosensory Cortex, 0.41667 | 20 - Inferior Temporal gyrus, 0.089606 | 21 - Middle Temporal gyrus, 0.0072464 | ||||||||||
| 19 - V3, 0.72177 | 39 - Angular gyrus, part of Wernicke's area, 0.53982 | 22 - Superior Temporal Gyrus, 0.28086 | 37 - Fusiform gyrus, 0.91039 | 22 - Superior Temporal Gyrus, 0.17391 | ||||||||||||
| 40 - Supramarginal gyrus part of Wernicke's area, 0.18142 | 40 - Supramarginal gyrus part of Wernicke's area, 0.19136 | 37 - Fusiform gyrus, 0.07971 | ||||||||||||||
| 48 - Retrosubicular area, 0.11111 | 39 - Angular gyrus, part of Wernicke's area, 0.73913 | |||||||||||||||
| Transmit | 18 - Visual Association Cortex (V2), 0.15936 | 7 - Somatosensory Association Cortex, 0.57466 | 2 - Primary Somatosensory Cortex, 0.38871 | 20 - Inferior Temporal gyrus, 0.035842 | 21 - Middle Temporal gyrus, 0.0072464 | |||||||||||
| 19 - V3, 0.84064 | 39 - Angular gyrus, part of Wernicke's area, 0.34389 | 22 - Superior Temporal Gyrus, 0.15674 | 37 - Fusiform gyrus, 0.96416 | 22 - Superior Temporal Gyrus, 0.17391 | ||||||||||||
| 40 - Supramarginal gyrus part of Wernicke's area, 0.081448 | 40 - Supramarginal gyrus part of Wernicke's area, 0.31034 | 37 - Fusiform gyrus, 0.07971 | ||||||||||||||
| 48 - Retrosubicular area, 0.1442 | 39 - Angular gyrus, part of Wernicke's area, 0.73913 | |||||||||||||||
| Receiver | 18 - Visual Association Cortex (V2), 0.21514 | 7 - Somatosensory Association Cortex, 0.42601 | 2 - Primary Somatosensory Cortex, 0.44025 | 20 - Inferior Temporal gyrus, 0.0071429 | 19 - V3, 0.0036101 | |||||||||||
| 19 - V3, 0.78486 | 39 - Angular gyrus, part of Wernicke's area, 0.51121 | 22 - Superior Temporal Gyrus, 0.14151 | 37 - Fusiform gyrus, 0.99286 | 22 - Superior Temporal Gyrus, 0.054152 | ||||||||||||
| 40 - Supramarginal gyrus part of Wernicke's area, 0.06278 | 40 - Supramarginal gyrus part of Wernicke's area, 0.28302 | 37 - Fusiform gyrus, 0.12274 | ||||||||||||||
| 48 - Retrosubicular area, 0.13522 | 39 - Angular gyrus, part of Wernicke's area, 0.81949 | |||||||||||||||
| AAL | Channel | Occipital_Mid_R, 1 | Parietal_Sup_R, 0.030973 | SupraMarginal_R, 0.65741 | Temporal_Mid_R, 0.039427 | Occipital_Mid_R, 0.13406 | ||||||||||
| Parietal_Inf_R, 0.31416 Angular_R, 0.65487 | Temporal_Sup_R, 0.34259 | Temporal_Inf_R, 0.93907 | Angular_R, 0.33696 | |||||||||||||
| Cerebelum_Crus1_R,0.021505 | Temporal_Sup_R,0.032609 | |||||||||||||||
| Temporal_Mid_R, 0.49638 | ||||||||||||||||
| Transmit | Occipital_Mid_R, 1 | Parietal_Sup_R, 0.20814 | SupraMarginal_R, 0.74922 | Temporal_Mid_R, 0.032258 | Occipital_Mid_R, 0.13406 | |||||||||||
| Parietal_Inf_R, 0.20362 | Temporal_Sup_R, 0.25078 | Temporal_Inf_R, 0.94265 | Angular_R, 0.33696 | |||||||||||||
| Angular_R, 0.58824 | Cerebelum_Crus1_R, 0.02509 | Temporal_Sup_R,0.032609 | ||||||||||||||
| Temporal_Mid_R, 0.49638 | ||||||||||||||||
| Receiver | Occipital_Mid_R, 1 | Parietal_Sup_R, 0.044843 | SupraMarginal_R, 0.7673 | Temporal_Mid_R, 0.11429 | Occipital_Mid_R, 0.22022 | |||||||||||
| Parietal_Inf_R, 0.20179 | Temporal_Sup_R, 0.2327 | Temporal_Inf_R, 0.88571 | Angular_R, 0.15523 | |||||||||||||
| Angular_R, 0.75336 | Temporal_Mid_R, 0.62455 |
Tabelle 1: Lokalisierung von Stimulationen im Hirnbereich. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle anzuzeigen (Rechtsklick zum Herunterladen).
Ergänzende Datei. Bitte klicken Sie hier, um diese Datei anzuzeigen (Rechtsklick zum Herunterladen).
Die Autoren haben nichts zu verraten.
Hier wird ein Protokoll vorgestellt, um eine höhere Genauigkeit bei der Bestimmung der Stimulationsposition zu erreichen, die einen 3D-Digitalisierer mit einer hochauflösenden transkraniellen Gleichstromstimulation kombiniert.
Diese Studie wurde von der National Natural Science Foundation of China (31972906), Entrepreneurship and Innovation Program for Chongqing Overseas Returned Scholars (cx2017049), Fundamental Research Funds for Central Universities (SWU1809003), Open Forschungsfonds des Schlüssellabors für psychische Gesundheit, Institut für Psychologie, Chinesische Akademie der Wissenschaften (KLMH2019K05), Forschungsinnovationsprojekte von Graduate Student in Chongqing (CYS19117) und der Forschungsprogrammfonds der Collaborative Innovation Assessment Center for Basic Education Quality an der Beijing Normal University (2016-06-014-BZK01, SCSM-2016A2-15003 und JCXQ-C-LA-1). Wir danken Prof. Ofir Turel für seine Vorschläge zum frühen Entwurf dieses Manuskripts.
| 1X1 Transkranieller DC-Stimulator mit niedriger Intensität | Soterix Medical | 1300A | |
| 3-dimensionaler Polhemus-Patriot Digitizer | POLHEMUS | 1A0453-001 | PATRIOT Systemkomponente |
| 4X1 Mehrkanal-Stimulationsschnittstelle | Soterix Medical | 4X1-C3 | |
| Dell Desktop-Computer | Dell | CRFC4J2 | Master-Computer zum Ausführen der 3D-Digitizer-Anwendung |