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Quelllokalisierung ist eine Technik, die verwendet wird, um die Quellen der Gehirnaktivität anhand von von der Kopfhaut aufgezeichneten Signalen zu schätzen. Eine genaue Quelllokalisierung hängt entscheidend von der präzisen räumlichen Digitalisierung der Sensorpositionen ab. In diesem Protokoll stellen wir eine praktische und zuverlässige Methode zur Digitalisierung von Sensorstandorten mit dem Navigated Brain Stimulation (NBS)-System vor. NBS ist eine Komponente der transkraniellen Magnetstimulation (TMS)-Geräte, die häufig in TMS-Laboren verfügbar sind, aber selten für die Sensordigitalisierung von Elektroenzephalographie (EEG) oder funktionelle Nahinfrarot-Spektroskopie (fNIRS)-Systeme eingesetzt werden. Dieser Ansatz ermöglicht es Forschern, bestehende Infrastruktur zu nutzen, um die räumliche Genauigkeit der Quellmodellierung erheblich zu verbessern, ohne in spezielle Digitalisierungsgeräte zu investieren.
Wir führen die Betrachter durch den gesamten Workflow: (1) Digitalisierung der EEG-Elektrodenpositionen mit den Standardwerkzeugen des Nexstim NBS-Systems; (2) Export von Koordinatendaten in kompatiblen Formaten; (3) Integration dieser Daten in EEG-Vorverarbeitungs- und Quelllokalisierungspipelines mit dem MNE-Python-Paket. Das Protokoll enthält außerdem Tipps zur Ausrichtung digitalisierter Daten mit MRT-Bildern und zur Optimierung der Koregistrierungsgenauigkeit. Um den praktischen Nutzen der Methode zu veranschaulichen, wenden wir sie an, um Daten aus einem taktilen Stimulationsexperiment zu analysieren.
Benutzerdefinierte Python-Skripte für Koordinatenverarbeitung und Koregistrierung werden bereitgestellt, um Reproduzierbarkeit und einfache Übernahme zu gewährleisten. Die Ergebnisse zeigen, dass die Integration digitalisierter Elektrodenpositionen die anatomische Genauigkeit und Interpretierbarkeit kortikaler Quellschätzungen im Vergleich zu Standard-Elektrodenmontagen erheblich verbessert.