Ein Protokoll für robotergestützte neuronavigierte transkranielle Magnetstimulation, das auf individualisierte Gehirnnetzwerke bei bipolarer Störung abzielt

Zusammenfassung

In dieser Studie wird eine Methode zur Verbesserung der kognitiven Beeinträchtigung während der Remission der bipolaren Störung durch robotische neuronavigierte transkranielle Magnetstimulation vorgeschlagen.

Zusammenfassung

Die transkranielle Magnetstimulation (TMS) ist eine nicht-invasive Neuromodulationstechnik, die in der Lage ist, die kortikale Plastizität zu modulieren und zunehmend bei der Behandlung psychiatrischer Erkrankungen eingesetzt wird. Die konventionelle TMS zielt jedoch oft auf eine einzelne Gehirnregion ab und kann unter einer ungenauen Positionierung der Spirale leiden, was ihre therapeutische Wirksamkeit möglicherweise einschränkt. Die robotergestützte transkranielle Magnetstimulation (RNNMS) ist eine präzise TMS-Interventionsmodalität, die auf den strukturellen Magnetresonanztomographie-Daten (MRT) des menschlichen Gehirns basiert, um individualisierte Stimulationsziele zu formulieren und die Genauigkeit der Stimulation mit Hilfe der Roboterarmführung zu verbessern. Durch die Analyse der bildgebenden Bildgebung des Gehirns wählten wir ein Stimulationsziel basierend auf Gehirnregionen mit abnormaler funktioneller Konnektivität bei Patienten mit bipolarer Störung (BD) aus und passten Interventionsziele auf der Grundlage der strukturellen Magnetresonanz jedes Patienten an und verwendeten eine robotergestützte neuronavigierte TMS, um präzise in die entsprechenden Ziele der Patienten einzugreifen, um die Möglichkeit einer ineffektiven Stimulation aufgrund von Spulenverschiebung während des gesamten Interventionsprozesses zu verringern. wodurch sich die kognitiven Beeinträchtigungen der Patienten mit BD verbessern. Dieses Protokoll beschreibt unseren Ansatz zur gezielten Behandlung von Patienten auf der Grundlage ihrer Gehirnnetzwerkbilder und demonstriert im Detail das Verfahren zur Durchführung von robotischen neuronavigierten TMS-Eingriffen an Patienten.

Einleitung

Die repetitive transkranielle Magnetstimulation (rTMS) ist derzeit die am weitesten verbreitete nicht-invasive Neuromodulationstechnik zur Stimulation kortikaler Bereiche des Gehirns, hauptsächlich durch kurze Magnetfeldimpulse. Derzeit ist rTMS von der Food and Drug Administration (FDA) für die Behandlung von Major Depression (MDD) zugelassen. rTMS hat eine Ansprech- und Remissionsrate von < 50 % bzw. < 20 % bei MDD-Patienten, die nicht auf Medikamente ansprechen¹. Mehrere Studien zur TMS bei Depression bei bipolarer Störung (BD) haben eine positive Wirksamkeit erzielt, aber die Anzahl der Studien, die sich mit kognitiven Beeinträchtigungen bei BD befassen, ist gering und muss weiter erforscht werden².

Obwohl die Parameter der rTMS angepasst werden können, wie z. B. die Stelle, der Modus, die Frequenz, die Intensität und die Anzahl der Stimulationsimpulse, sind die Parametermuster, die in früheren Studien sowie in aktuellen klinischen Anwendungen meist verwendet wurden, festgelegter, wie z. B. die Wahl der 10-Hz-Stimulation des linken dorsolateralen präfrontalen Kortex (DLPFC), der Theta-Burst-Stimulation (TBS), und 1 Hz Stimulation des rechten DLPFC³. Die Auswahl der Stimulationsziele im Kortex ist ein wichtiger Faktor bei der transkraniellen Magnetstimulation (TMS), und die effektiven kortikalen Ziele können je nach Krankheit und Individuum variieren. Es wurde gezeigt, dass die Wirksamkeit von rTMS bei refraktärer Depression durch personalisierte Stimulation mit Neuronavigations-basiertem DLPFC⁴ signifikant verbessert werden kann, was auch auf die Bedeutung individualisierter Ziele für die TMS-Wirksamkeit hindeutet.

Mit der Entwicklung der funktionellen Neurobildgebung wurde in Studien und Analysen einer Reihe von psychiatrischen Symptomen festgestellt, dass Veränderungen in der Aktivität bestimmter Gehirnregionen, die beispielsweise mit Halluzinationen, Angstzuständen und Depressionen verbunden sind, das Potenzial haben, als therapeutische Ziele für diese Symptome zu dienen⁵. Darüber hinaus sind die stimulierenden Wirkungen der TMS nicht auf den stimulierten Bereich beschränkt, sondern können auch Gehirnregionen betreffen, die von der Stimulationsstelle entfernt sind, indem sie die funktionelle Konnektivität zwischen den Gehirnregionen^{modulieren 6}. Im Gegensatz dazu kann die funktionelle Konnektivität innerhalb und zwischen den Ruhezustandsnetzwerken des Gehirns auch in neuropsychiatrischen Krankheitszuständen verändert sein⁷, und diese veränderten Gehirnnetzwerke können nach einer Verbesserung des Zustands eine teilweise Normalisierung erfahren ^8,9. Die Wahl des DLPFC als Ziel für konventionelle TMS-Targeting-Techniken und die Tatsache, dass verschiedene Regionen innerhalb des DLPFC auf verschiedene verteilte Gehirnnetzwerke¹⁰ abgebildet werden, dürfte auch die Variabilität des Behandlungsansprechens zwischen verschiedenen Patienten bei konventioneller TMS offenbaren. Die Identifizierung von rTMS-Zielen auf der Grundlage der Konnektivität zwischen verschiedenen Gehirnregionen kann einen individuelleren Ansatz bieten¹¹. Zum Beispiel lokalisierte eine Studie die DLPFC-Koordinate, die am stärksten mit dem subgenualen cingulären Kortex (SGC) korrelierte, und nutzte Neuronavigation, um die Reaktion auf Antidepressiva zu optimieren¹². Auf der einen Seite folgen die aktuellen klinischen Interventionen für BD-Patienten immer noch größtenteils den traditionellen Zielen der MDD, und auf der anderen Seite konzentrieren sich die bestehenden Protokolle mehr auf Stimmungssymptome bei BD-Patienten und sind weniger auf die Ziele der kognitiven Beeinträchtigung bei BD untersucht, so dass eine weitere Erforschung der entsprechenden Ziele noch erforderlich ist.

Neben der Wahl des Zielortes hängt die Fähigkeit der TMS, eine den Erwartungen entsprechende Reizintensität zu erreichen, auch eng damit zusammen, ob sie außerhalb des Ziels liegt oder nicht. Es wurde festgestellt, dass elastische Kappen, die zum Platzieren von Spulen positioniert sind, kortikale Ziele mit signifikant geringerer Stimulation erreichen, wobei einige Personen nur 48,6 % des erwarteten elektrischen Zielfeldes erhalten, während die gezielte Stimulation der Neuronavigation eine genauere und präzisere Lokalisierung des TMS erreicht, um das kortikale Zielniveau mit der erwarteten Stimulationsintensität zu erzeugen¹³. Während der Behandlung kann sich manchmal die Kopfhaltung des Patienten¹⁴ bewegen, was ebenfalls zu einer Diskrepanz zwischen dem tatsächlichen Stimulationsziel und der erwarteten Zielposition führen kann, wodurch die erwartete Stimulationsintensität¹³ nicht erreicht wird. Der Einsatz von robotischer Neuronavigation kann während TMS-Interventionen kalibriert werden und die Stimulationsposition so genau wie möglich halten, aber die Wirksamkeit von Interventionen bei bipolarer Depression in dieser Modalität muss noch weiter erforscht werden.

In diesem Artikel beschreiben wir eine sichere, vielversprechende und präzisere Modalität der transkraniellen Magnetfeldtherapie, die auf funktionellen Konnektivitätsnetzwerken basiert, um Ziele für eine Intervention unter Verwendung von robotischer Neuronavigation mit transkranieller Magnetstimulation zu identifizieren, um kognitive Beeinträchtigungen bei Patienten mit bipolarer Störung zu verbessern.

Protokoll

Diese Studie wurde von der Ethikkommission des First Affiliated Hospital, Zhejiang University School of Medicine, in Übereinstimmung mit der Deklaration von Helsinki geprüft und genehmigt, und diese Studie wurde im chinesischen Register für klinische Studien (http://www.chictr.org.cn/enIndex.aspx) unter der Registrierungsnummer ChiCTR2000030675 registriert. Hier wurden die Patienten aus der psychiatrischen Ambulanz des First Affiliated Hospital der Zhejiang University School of Medicine rekrutiert. Alle Teilnehmer wurden gründlich über den Zweck, die Verfahren, die potenziellen Risiken und den Nutzen der Studie informiert, und vor der Teilnahme wurde eine schriftliche Einverständniserklärung eingeholt.

1 Teilnehmer, Teilnahmeberechtigung und Randomisierung

1. Einschlusskriterien: Schließen Sie Patienten ein, die die folgenden Kriterien erfüllen:
   1. Patienten im Alter von 16 bis 65 Jahren.
   2. Patienten, bei denen laut dem Mini-International Neuropsychiatry Interview (MINI) von einem Psychiater eine BD diagnostiziert wird.
   3. Patienten, die eine stabile Medikation einnehmen.
   4. Patienten mit einer Young Mania Rating Scale (YMRS)-Punktzahl von ≤ 6,¹⁵ und 17 Punkten der Hamilton Depression Rating Scale (HDRS-17) erreichen ≤ 7 Punkte.
   5. Patienten, die sich länger als drei Monate in klinischer Remission befinden¹⁶.
   6. Patienten mit selbstberichteten kognitiven Beeinträchtigungen und Wahrnehmungsdefiziten mit einem selbstberichteten Fragebogen zu kognitiven Störungen und Wahrnehmungsdefiziten-Depression (PDQ-D) ≥ 17,^{17, 18}.
   7. Patienten, die Rechtshänder sind.
   8. Patienten, die über eine mindestens 9-jährige Ausbildung verfügen.
2. Ausschlusskriterien: Ausschließen Sie Patienten, die die folgenden Erkrankungen haben:
   1. Patienten, die eine Komorbidität mit einer anderen psychischen Störung haben, wie sie im Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fifth Edition (DSM-5) definiert ist.
   2. Patienten mit schweren neurologischen Erkrankungen wie Epilepsie oder Schädel-Hirn-Trauma in der Vorgeschichte.
   3. Patienten mit erheblichen und instabilen Erkrankungen.
   4. Patienten, die in der Vergangenheit Drogen- oder Alkoholmissbrauch hatten.
   5. Schwangere oder stillende Frauen.
   6. Patienten mit generalisierter Farbenblindheit, Hypochromie oder Hörbehinderung.
   7. Patienten, die derzeit Medikamente mit Antidepressiva, Anticholinergika und anderen Medikamenten einnehmen.
   8. Patienten mit anderen Erkrankungen.
   9. Patienten, die sich keiner Magnetresonanztomographie (MRT) unterziehen können oder Kontraindikationen für rTMS haben.
3. Randomisierung und Verschleierung der Allokation
   1. Generieren Sie mit einem Computerprogramm eine Zufallszahlenfolge, um Patienten aktiven oder Schein-rTMS-Gruppen zuzuweisen.
   2. Bereiten Sie die Randomisierungssequenz vor und bewahren Sie sie bei einem unabhängigen Forscher auf, der nicht an der Rekrutierung, Bewertung oder Behandlung beteiligt ist.
   3. Verbergen Sie die Gruppenzuordnung mit versiegelten, undurchsichtigen Umschlägen und öffnen Sie den Umschlag nur zum Zeitpunkt des Eingriffs.
   4. Halten Sie die Verblindung während der gesamten Studie aufrecht, so dass sowohl die Patienten als auch die behandelnden/bewertenden Forscher sich der Behandlungszuordnung nicht bewusst sind.
   5. Weisen Sie die Patienten an, ihre Behandlung nicht mit anderen Teilnehmern zu besprechen.

2 Aufnahme von Magnetresonanzbildern

HINWEIS: Machen Sie nach der Aufnahme eine strukturelle und funktionelle MRT, um die Bildgebungsdaten bereitzustellen, die für die individuelle Zielauswahl in den folgenden Schritten erforderlich sind. Die Bildgebung wurde im First Affiliated Hospital der Zhejiang University School of Medicine mit einem 3,0-Telsa-Scanner mit einer Standard-Vollkopfspule durchgeführt.

1. Bitten Sie die Teilnehmer, mit geschlossenen Augen auf dem Rücken zu liegen. Positionieren Sie Schaumstoffpolster, um Bewegungen zu minimieren, und stellen Sie Ohrstöpsel zur Geräuschreduzierung bereit.
2. Erfassen Sie hochauflösende anatomische 3D-Bilder mit einer magnetisierungspräparierten MPRAGE-Sequenz (Rapid Acquisition Gradient Echo) mit T1-gewichtetem Kontrast.
3. Stellen Sie die Erfassungsparameter wie folgt ein: TR = 7,1 ms; TE = 2,9 ms; Sichtfeld = 260 x 260 mm²; Matrix = 256 × 256; Anzahl der Scheiben = 146; Dicke der Scheibe = 1 mm; Flip-Winkel = 8°
4. Erhalten Sie eine planare Echobildgebung (EPI) im Ruhezustand mit: TR 1800 ms; TE 30 ms; Sichtfeld 240 x 240 mm²; Spalt 0,8 mm; Matrix 64 × 64; 28 Scheiben; 4 mm Dicke; Geben Sie die Lauflänge (Zeitpunkte) an.

3 Individuelle Zielauswahl auf Basis der MRT

HINWEIS: Unter Verwendung der erfassten MRT-Daten wird die fMRT vorverarbeitet und eine Seed-basierte funktionelle Konnektivität abgeleitet, um die Stimulationszielkoordinate zu bestimmen und dann das individualisierte Strukturmodell für die Neuronavigation zu generieren.

1. Vorverarbeitung von fMRT-Daten:
   1. Vorverarbeitung von fMRT-Daten mit der DPABI-Plattform (Version 8.2).
   2. Führen Sie eine Konvertierung von DICOM in NIfTI durch.
   3. Verwerfen Sie die anfänglichen 10 Zeitpunkte und richten Sie die Kopfbewegung neu aus, um Teilnehmer mit einer Verschiebung von > 1,5 mm oder einer Drehung > 1,5° in eine beliebige Richtung (x, y oder z) auszuschließen.
   4. Richten Sie die T1-gewichteten und funktionellen Bilder auf die vordere Kommissur aus. Registrieren Sie das T1-Image gemeinsam mit den funktionalen Images.
   5. Segmentieren Sie das T1-Bild und normalisieren Sie die segmentierten Bilder mit DARTEL auf den Standardbereich des Montreal Neurological Institute (MNI).
   6. Wenden Sie die Transformationsparameter auf die Funktionsbilder an und regressieren Sie 24 Kopfbewegungskovariaten (Friston-24).
   7. Führen Sie ein Resampling der Funktionsbilder auf eine Voxelgröße von 3 mm x 3 mm x 3 mm durch.
   8. Glätten Sie die neu berechneten Bilder räumlich mit einem Gaußschen Kernel mit einer vollen Breite bei halbem Maximum (FWHM) von 4 mm, der ausgewählt wurde, um die räumliche Spezifität relativ kleiner ROIs wie ACC und V1 zu erhalten und gleichzeitig das Signal-Rausch-Verhältnis zu verbessern.
   9. Entfernen Sie Signale der Zerebrospinalflüssigkeit und der weißen Substanz durch Regressionsanalyse. Bandpassfilterung der Zeitreihen zwischen 0,01 und 0,1 Hz.
   10. Entfernen Sie Zeitpunkte mit übermäßiger Bewegung gemäß den vordefinierten Schwellenwerten.
2. Bestimmen Sie die Koordinaten des Zielpunktes entsprechend der funktionalen Verbindung:
   1. Definieren Sie die Region of Interest (ROI) des anterioren cingulären Kortex (ACC) als eine Kugel mit einem Radius von 9 mm, die bei MNI (-4, 50, 4) zentriert ist, basierend auf zuvor berichteten Koordinaten aus einer früheren Studie von BD¹⁹.
   2. Extrahieren Sie die Zeitreihen aus dem ACC-ROI und erstellen Sie Seed-basierte funktionale Konnektivitätskarten (FC) (voxelwise) unter Verwendung des ACC-Zeitverlaufs.
   3. Verwenden Sie die berechnete Seed-basierte FC, um optimierte TMS-Zielkoordinaten innerhalb des primären visuellen Kortex (V1) zu identifizieren. Definieren Sie parallel dazu den gleichen ACC-ROI a priori in einer Referenzkohorte von 30 gesunden Probanden.
   4. Identifizieren Sie V1-Voxel mit signifikanter FC mit dem ACC (voxelweise p < 0,001; gruppierte FWE-korrigierte p < 0,05) basierend auf dem oben definierten ACC-ROI.
   5. Wählen Sie die Peak-V1-Koordinate bei MNI (-3, -66, 18), die eine signifikante Konnektivität mit dem ACC (r = 0,269) zeigt, als rTMS-Ziel für die aktive Stimulationsgruppe (Abbildung 1).
3. Strukturelle MRT-Vorverarbeitung und individuelle Modellerstellung vor der Behandlung:
   1. Anonymisieren Sie die strukturellen Bilddaten des Patienten, um alle persönlichen Identifikatoren zu entfernen und eine sichere Datenübertragung zu ermöglichen.
   2. Standardisieren Sie die Rohbilder, indem Sie Auflösung, Voxelabstand, Ausrichtung und Signalintensität anpassen.
   3. Segmentieren Sie die standardisierten Bilder in verschiedene Gewebeklassen, darunter graue Substanz, weiße Substanz, Liquor, Schädel und innere Kerne.
   4. Registrieren Sie die segmentierten Bilder im Standard-Bildkoordinatensystem (MNI152) gemäß den Anforderungen des Stimulationsprotokolls und extrahieren Sie die entsprechenden Gehirnregionen, standardisierten Koordinaten und andere relevante Parameter.
   5. Rekonstruieren Sie 3D-Modelle der Hirnregionen und des Schädels separat und bestimmen Sie die Koordinaten des Stimulationsziels innerhalb des Modellraums.

4 Messung der Ruheschwelle des Motors (RMT)

1. Nachdem das individualisierte Ziel bestimmt und das Kopfmodell vorbereitet ist, bestimmen Sie die motorische Ruheschwelle jedes Teilnehmers über M1, um die Stimulationsintensität für die bevorstehende Intervention zu skalieren.
   1. Setzen Sie den Patienten bequem auf den Behandlungsstuhl.
   2. Passen Sie den Patienten an ein mit Sensoren ausgestattetes Stirnband an. Stellen Sie sicher, dass es sicher befestigt ist und dass kein Gegenstand die Sichtlinie zwischen den Sensoren und den Tracking-Kameras behindert.
   3. Geben Sie die Identifikationsnummer des Patienten in das Neuronavigationssystem ein, überprüfen Sie die Informationen und rufen Sie die entsprechende Schnittstelle auf.
   4. Zeigen Sie das Kopfmodell des Patienten auf dem Bildschirm an, mit Markern in der Stirnmitte, beidseitigen Ohrspitzen, Nasenspitze und Scheitelpunkt. Passen Sie die Markierungspositionen mit der Maus an, um sie genau auszurichten.
   5. Verwenden Sie den Neuronavigationszeiger, um die anatomischen Orientierungspunkte auf dem Kopf des Patienten zu markieren (Glabella, beidseitige Ohrspitzen, Nasenspitze und Vertex). Drücken Sie das Fußpedal, um jede Position zu bestätigen. Vergewissern Sie sich, dass jeder erfolgreich markierte Punkt als grüner Punkt auf dem Bildschirm angezeigt wird.
   6. Bewegen Sie den Neuronavigationszeiger über die Kopfhaut des Patienten. Beobachten Sie die Bewegungsbahn als grüne Punkte, die auf den Bildschirm projiziert werden, um die Ausrichtung zwischen der Kopfposition des Patienten und dem hochgeladenen MRT-Modell zu bestätigen. Schließen Sie die räumliche Registrierung ab.
   7. Verwenden Sie das robotergestützte Neuronavigationssystem mit einer Achterspule, um die Spule über der vom System empfohlenen linken M1-Zielposition zu positionieren.
   8. Geben Sie einzelne TMS-Impulse an den linken M1 ab. Aufzeichnung motorisch evozierter Potentiale (MEPs) aus dem vollständig entspannten rechten ersten dorsalen interossären (FDI) Muskel mittels Oberflächen-Elektromyographie.
   9. Bestimmen Sie die RMT als die niedrigste Stimulationsintensität, die in mindestens 5 von 10 aufeinanderfolgenden Versuchen MEPs mit einer Amplitude von mindestens 50 μV erzeugt²⁰.

5 Robotergestützte neuronavigierte rTMS-Intervention

1. Mit der Stimulationsintensität, die durch die gemessene RMT und das im Neuronavigationssystem registrierte V1-Ziel festgelegt wird, wird die robotergestützte rTMS gemäß den geplanten Behandlungssitzungen durchgeführt.
   1. Verabreichen Sie allen Teilnehmern an 10 aufeinanderfolgenden Tagen einmal täglich robotergestützte, neuronavigierte rTMS.
   2. Liefern Sie jede Sitzung als 60 Trainingsblöcke mit 5s 10 Hz Stimulation bei 110% der RMT, mit 20 s zwischen den Trainingsintervallen, für insgesamt 3000 Impulse pro Sitzung und eine Gesamtdauer von 25 Minuten. Für die Scheinstimulation wenden Sie das gleiche Protokoll an, verwenden jedoch eine Schein-TMS-Spule, die einen ähnlichen Klang erzeugt, ohne dass ein Magnetfeld angelegt wird.
   3. Geben Sie die MNI-Koordinaten ein, die dem Stimulationszielpunkt in der V1-Region des Patienten entsprechen.
   4. Passen Sie den Winkel und die Höhe des Sitzes an, um sicherzustellen, dass sich die Position des Kopfes des Patienten innerhalb des grünen Feldes auf dem Bildschirm befindet, und ermöglichen Sie es dem Roboter, die Spule gemäß dem Neuronavigationssystem in die entsprechende Zielposition des Patienten zu bringen. Verwenden Sie die Roboternavigation, um den Zielpunkt des tatsächlichen Stimulus (dargestellt als rote Kugel) so anzupassen, dass er mit der Position auf dem Kopfmodell des Patienten auf dem Bildschirm übereinstimmt (dargestellt als grüne Kugel). Zeigen Sie den Abstand zwischen den beiden Punkten in der unteren linken Ecke des Bildschirms an. Wenn der Abstand weniger als 1 mm beträgt, beginnen Sie mit der rTMS-Stimulation.
   5. Zeigen Sie während der gesamten Behandlung den Abstand zwischen der Spirale und dem Zielpunkt auf dem Bildschirm an und kalibrieren Sie, wenn sich der Kopf des Patienten verschiebt, um sicherzustellen, dass die Kopfhaut nahe an der Spule bleibt (Abbildung 2).
   6. Weisen Sie den Patienten nach jeder täglichen Behandlungssitzung an, einen Fragebogen zur Selbsteinschätzung von Nebenwirkungen auszufüllen, der Elemente zu Schwindel, Kopfschmerzen und anderen möglichen Symptomen enthält.

6 Klinische Datenerhebung

1. Beurteilen Sie die kognitive Funktion der Teilnehmer zu Studienbeginn und 2 Wochen nach der Behandlung mit dem THINC Integration Instrument (THINC-it).
2. Verwalten Sie das Depression Perceived Deficits Inventory, die Identification Task (IDN), die One-Back Task (1-BACK), den Digit Symbol Substitution Test (DSST) und den Trail Making Test-Part B (TMT-B), um die selbstberichteten kognitiven Defizite, die Aufmerksamkeit, die Verarbeitungsgeschwindigkeit, das Arbeitsgedächtnis und die exekutive Funktion zu bewerten.

Ergebnisse

In dieser Studie wurde das THINC-it-Tool verwendet, um kognitive Veränderungen bei Patienten vor und nach der Behandlung zu beurteilen. Tabelle 1 zeigt die Ausgangssituation der beiden Patientengruppen, in der es zu Studienbeginn bei keinem der sechs Indikatoren in Bezug auf die kognitive Funktion einen Unterschied zwischen den beiden Gruppen gab. Während bei der Indikatorsymbolprüfung (Genauigkeit) eine signifikante Wechselwirkung festgestellt wurde, wurde bei mehreren anderen Indikatoren keine signifik...

Diskussion

Dieses Protokoll schlägt vor, Ziele basierend auf der funktionellen V1-ACC-Konnektivität zu identifizieren und die kognitive Beeinträchtigung bei bipolaren Störungen mit Hilfe von rTMS bei 10 Hz unter robotischer neuronaler Navigation zu verbessern. Die Beurteilung der kognitiven Funktion der Patienten vor und nach der Intervention mit dem THINC-it-Tool zeigte, dass der Trend zur kognitiven Verbesserung bei Patienten, die sich einer aktiven TMS-Stimulation unterzogen, stärker ausgeprägt ...

Materialien

Liste der in diesem Artikel verwendeten Materialien

Name	Unternehmen	Katalognummer	Kommentare
Black Dolphin Navigation TMS Roboter	Xi' eine solide Gehirnmodulation	SmarPhin S-50	Integriertes System mit Aktiv-/Scheinspulen, TMS-Roboter, optischem Tracking, Tracking-Stirnband, Neuronavigation und Ohrstöpseln; ermöglicht MRT-gesteuertes Targeting und Echtzeit-Spulen– Überwachung des Zielabstands.
GE Signa Premier 3.0T MRT-Scanner	GE Gesundheitswesen	https://www.gehealthcare.com/products/magnetic-resonance-imaging/3t-mri-scanners
THINC-it Kognitives Bewertungstool	Lundbeck	1.26 1	Enthält vier kognitive Aufgaben und eine Selbstberichtsskala, die Aufmerksamkeit/Konzentration/Wachsamkeit, Arbeitsgedächtnis und exekutive Funktion bewertet.