Verwendung eines TMS-Navigationssystems zur hochpräzisen Digitalisierung der Sensorpositionen zur Verbesserung der Quelllokalisierung

Summary

Wir präsentieren eine reproduzierbare Methode zur Digitalisierung der Standorte von Hochdichte-Elektroenzephalographie (EEG) mit Instrumenten eines Navigated Brain Stimulation (NBS)-Systems. Dieser Ansatz erfordert keine zusätzlichen Softwareerweiterungen, sondern nur Standard-NBS-Tools. Integriert in MNE-Python-Pipelines verbessert dieser Ansatz die Genauigkeit der Quelllokalisierung ohne zusätzliche Hardware.

Abstract

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.

Introduction

Die Elektroenzephalographie (EEG) misst die elektrische Aktivität des Gehirns an der Kopfhaut, aber die Rohaufnahmen vermischen Signale von vielen Gehirn- und Nicht-Gehirnquellen. Quelllokalisierung bezeichnet die rechnerische Abschätzung, woher im Gehirn die gemessenen EEG-Signale stammen, wodurch die Kopfhautspannungen effektiv auf kortikale^Bereiche 1 "abgebildet werden". Diese Methoden ermöglichen es Forschern, die oszillatorische EEG-Aktivität oder ereignisbezogene Reaktionen auf bestimmte Hirnbereiche zu verknüpfen und so die Interpretierbarkeit des EEG erheblich zu verbessern. Eine genaue Quelllokalisierung hängt entscheidend davon ab, genau zu wissen, wo jede Elektrode auf dem Kopf relativ zur Anatomie sitzt. Wir müssen die Elektrodenpositionen digitalisieren, um ihre genauen 3D-Positionen am Kopf festzuhalten. Diese Koordinaten werden dann mit dem MRT-abgeleiteten Kopfmodell des Probanden ko-registriert oder ausgerichtet, um die EEG-Vorwärtsprobleme (Kopfhautspannungen vorherzusagen) und inversen (Schätzung von Gehirnquellen) Probleme zu lösen. Eine präzise Platzierung der Elektroden ist unerlässlich: Selbst kleine Digitalisierungsfehler können die geschätzte Quelle im Gehirn um bis zu wenige Zentimeter oder mehr verschieben.

Die moderne EEG-Quellbildgebung ist ein mehrstufiger Prozess, der anatomische und funktionelle Informationen integriert. Es beginnt mit der Elektrodendigitalisierung, bei der die genauen 3D-Koordinaten jedes EEG-Sensors auf der Kopfhaut aufgezeichnet werden. Anschließend wird anatomische Bildgebung durchgeführt, typischerweise durch Aufnahme des strukturellen MRTs des Subjekts; falls nicht verfügbar, kann ein Standardkopfmodell^{verwendet werden}. Die digitalisierten Elektrodenpositionen werden dann mit der Geometrie des MRT-Kopfes ko-registriert und auf die Anatomie des Einzelnen ausgerichtet. Aus diesem Schritt wird eine Transformationsmatrix abgeleitet, die die Positionen der Elektroden vom Kopfraum zum MRT-Raum abbildet. Das strukturelle MRT wird dann mit einem MRT-Segmentierungstool wie Freesurfer³ in Gewebe (Kopfhaut, Schädel, Gehirn) segmentiert, um ein realistisches Volumenleitermodell zu erstellen. Mit diesem Modell wird das Vorwärtsmodell berechnet, das Elektrodenpositionen, Kopfgeometrie und Gewebeleitfähigkeit kombiniert, um Kopfpotenziale für jede hypothetische kortikale Quelle⁴ vorherzusagen. Schließlich wird die inverse Lösung mittels Methoden wie verteilter Quellbildgebung oder Dipolanpassung geschätzt, um die kortikale Stromverteilung zu schätzen, die die gemessenen EEG-Daten^am besten erklärt. Jeder Schritt ist entscheidend: Das Kopfmodell stellt anatomisch plausible Leitfähigkeiten sicher, die Vorwärtslösung verknüpft Quellen mit Kopfhautenpotentialen, und die inverse Lösung bildet die aufgezeichneten Signale zurück auf den Kortex ab. Umgekehrt können Fehler bei der Elektrodendigitalisierung, Co-Registrierung oder MRT-Segmentierung durch die Pipeline verbreiten und zu ungenauen Quellschätzungen führen.

Mehrere Digitalisierungsmethoden sind derzeit verfügbar, darunter Ultraschall, Elektromagnetisches System⁶, strukturiertes Licht oder Infrarot-3D-Scannen⁷, Photogrammetrie⁸ und Motion Capture mit oder ohne Sonde⁹. Obwohl sich die Technologien in Hardware und Verfahren unterscheiden, ist ihre Genauigkeit bei der Lokalisierung von Elektroden im Großen und Ganzen vergleichbar. Neuere Studien, die diese Methoden vergleichen, zeigen, dass alle Ansätze eine ausreichende Genauigkeit der Elektrodenlokalisierung für eine zuverlässige Quellschätzung erreichen. Zum Beispiel erreichten alle getesteten Methoden eine durchschnittliche Genauigkeit der Brodmann-Flächenidentifikation von über 80 %, während die ausschließliche Nutzung der Positionen der Schablounenelektroden die Genauigkeit auf etwa 50 ^% reduzierte. Dies zeigt, dass moderne Digitalisierungstechniken trotz Unterschieden in der Implementierung vergleichbare Zuverlässigkeit bieten, die Unsicherheit der Quelllokalisierung im Vergleich zur Verwendung generischer Vorlagen erheblich verringern und eine sichere Abbildung der kortikalen Aktivität ermöglichen.

Eine attraktive Alternative für Labore, die mit transkraniellen Magnetstimulationssystemen (TMS) ausgestattet sind, ist die Umnutzung der Hardware der navigierten Gehirnstimulation (NBS)¹¹ für die Digitalisierung von Elektroden. NBS, auch bekannt als Neuronavigation, kombiniert typischerweise einen optischen Tracker und eine TMS-Spirale, um den Kopf des Probanden mit dem MRT zu registrieren und ein bestimmtes kortikales Ziel zu stimulieren. Optische Tracker (z. B. Polaris Vicra) bestehen aus einer Infrarot-Tracking-Kamera und Infrarot-reflektierenden Markierungen, die am Kopftracker, Navigationszeiger und TMS-Spule angebracht werden. Für die Digitalisierung platziert der Experimentator zunächst einen Kopftracker am Kopf des Teilnehmers, berührt anschließend jede EEG-Elektrode mit dem Navigationszeiger, und das System protokolliert seine 3D-Position, die später exportiert und für die Quelllokalisierung verwendet werden kann, z. B. mit MNE-Python¹². Dieser Workflow ist analog zu anderen Digitalisierern, nutzt jedoch vorhandene Ausrüstung: Wenn ein Labor bereits ein navigiertes TMS-System besitzt (z. B. Nexstim eXimia NBS oder ähnlich), ist kein separater Digitalisieranschaffung erforderlich.

Die Vorteile dieses Ansatzes sind Integration und Präzision. Derselbe Koordinatenraum kann sowohl für TMS-Zielsetzung als auch für EEG-Quellmodellierung verwendet werden. Für Labore, die simultanes oder sequentielles TMS-EEG durchführen, vereinfacht diese Methode den Aufbau: Die Digitalisierung der Elektroden ist nur Teil des TMS-Neuronavigationsprozesses. Für Labore, die nicht primär EEG-Quelllokalisierungsmethoden verwenden, aber bereits Zugang zur TMS-Neuronavigation haben, bietet diese Methode eine einfache Möglichkeit, die Genauigkeit der Quellschätzungen zu verbessern.

Abschließend ist zu beachten, dass dieses Konzept der navigierten Digitalisierung auch für andere Kopfhautsensor-Arrays gilt. Ein ähnliches Verfahren könnte beispielsweise die fNIRS-Optoden¹³ oder andere Sensoren lokalisieren, indem jede Optode mit dem verfolgten Zeiger berührt wird. In allen Fällen ist der Vorteil ein einheitliches Koordinatensystem zwischen den Kopfhautsensoren und dem MRT des Probanden, was die anatomische Genauigkeit jeder nachfolgenden Quellmodellierung (ob EEG oder fNIRS) verbessert.

Mehrere Publikationen berichten ausdrücklich von der Nutzung des NBS-Systems zur Elektrodendigitalisierung 14,15,16,17,18. Im Gegensatz dazu beschrieben mehrere Studien, die sowohl TMS (NBS) als auch EEG oder fNIRS verwendeten, kein Digitalisierungsverfahren ^{19,20,21,22,23}. Dieses Auslassen deutet darauf hin, dass die verfügbare Funktionalität des NBS für Elektroden- oder Optoden-Digitalisierung möglicherweise untergenutzt wurde, was möglicherweise die Genauigkeit der Sensorlokalisierung und folglich die Zuverlässigkeit der gemeldeten Ergebnisse beeinträchtigt. Wir gehen davon aus, dass viele Forscher nicht wissen, dass das NBS-System auch als Co-Registrierungsinstrument dienen kann, da diese Funktion vom Hersteller nicht konsequent betont wird. Abschließend stellen wir fest, dass NBS für die Sensordigitalisierung in jeder Studie mit kopfmontierten Elektroden oder Optoden eingesetzt werden kann, unabhängig davon, ob TMS verwendet wird oder nicht.

Protocol

Alle Verfahren mit menschlichen Teilnehmern wurden gemäß institutionellen Richtlinien durchgeführt und vom zuständigen Ethikausschuss genehmigt. Die Teilnehmer gaben vor Beginn des Experiments eine informierte Einwilligung.

1. Vorbereitung des Teilnehmers und der Ausrüstung

HINWEIS: Dieses Protokoll verwendete das Nexstim NBS-System.

1. Einschalten und kalibrieren Sie das NBS-System
   1. Schalte die NBS-Haupteinheit und die optische Tracking-Kamera ein. Überprüfen Sie, ob das System die Selbstkalibrierung erfolgreich abschließt, und wiederholen Sie die Kalibrierung, falls von der Software Fehler angezeigt werden.
2. Laden Sie das MRT des Teilnehmers in das NBS-System.
   1. Wählen Sie in der NBS-Softwareoberfläche das Subjektprofil aus und laden Sie die strukturelle MRT-Datei im DICOM- oder Nexstim-kompatiblen Format.
   2. Wenn das MRT des Teilnehmers zum Zeitpunkt der Aufzeichnung nicht verfügbar ist, verwenden Sie ein durchschnittliches Kopf-MRT, das vom NBS-System bereitgestellt wird.
3. Bereiten Sie die EEG-Kappe vor.
   1. Stellen Sie sicher, dass die hochdichte EEG-Kappe gemäß den Anweisungen des Herstellers korrekt auf dem Kopf des Teilnehmers positioniert ist. Überprüfen Sie die Ausrichtung der Elektroden anhand von standardmäßigen anatomischen Orientierungspunkten (Nasions- und Präaurikularpunkte).
      HINWEIS: Halten Sie eine einheitliche Platzierung der Elektroden aufrecht, um räumliche Fehler zwischen den Sitzungen zu minimieren.
4. Befestigen Sie den optischen Kopftracker am Kopf des Teilnehmers.
   1. Befestigen Sie den Kopftracker an der EEG-Kappe oder direkt am Kopf des Teilnehmers, ohne die Elektroden zu blockieren.
   2. Stellen Sie sicher, dass die Kamera den Tracker erkennt und während der Kopfbewegungen eine stabile Sicht behält. Verwenden Sie doppelseitiges Klebeband, um den Tracker fest an der Stirn zu befestigen.
      HINWEIS: Behalten Sie während des gesamten Digitalisierungsprozesses die Position des Head Trackers, um Tracking-Fehler zu vermeiden.

2. Registrierung des Kopfes des Teilnehmers bei NBS

1. Führen Sie die Registrierung in der NBS-Software durch.
   1. Beginnen Sie mit dem Registrierungsverfahren und definieren Sie die MRT-Orientierungspunkte in der Software: Nasion, linker Präaurikularpunkt und rechter Präaurikularpunkt.
   2. Verwenden Sie den Navigationszeiger, um diese Landmarken auf dem Kopf des Teilnehmers anzuzeigen und zu digitalisieren.
      HINWEIS: Das NBS-System erlaubt keine Digitalisierung vor Abschluss der Registrierung. Die Registrierung stellt eine korrekte Visualisierung der digitalisierten Punkte innerhalb der Software sicher, ändert jedoch nicht die absoluten Werte der aufgezeichneten Koordinaten.

3. Digitalisierung

1. Digitalisieren Sie Treuhänder.
   1. Beginnen Sie mit der Digitalisierung. Mit dem Navigationszeiger notieren Sie die drei fiduzialen Punkte: Nasion, linker Präaurikularpunkt und rechter Präaurikularpunkt. Überprüfen Sie, dass die Software jeden Punkt korrekt erfasst, bevor Sie fortfahren.
   2. Nach Abschluss der Digitalisierung stoppen Sie die Digitalisierung und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Digitalisierungsprüfung , um die Koordinaten im Textformat zu exportieren. Speichere die Datei als {subject}_fid.nbe.
2. Kopfformpunkte (HSP) digitalisieren.
   1. Beginnen Sie mit der Digitalisierung. Sammeln Sie mindestens 50–100 Oberflächenpunkte, die gleichmäßig über die Kopfhaut verteilt sind, und vermeiden Sie, wenn möglich, dichte Haarbereiche. Fügen Sie Punkte auf Nasenrücken und Brauenrücken als zusätzliche anatomische Orientierungspunkte hinzu.
   2. Nachdem alle Punkte gesammelt wurden, stoppen Sie die Digitalisierung und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Digitalisierungsprüfung , um die Koordinaten im Textformat zu exportieren. Speichere die Datei als {subject}_hsp.nbe.
3. Elektrodenpositionen digitalisieren.
   1. Beginnen Sie mit der Digitalisierung. Berühren Sie den Navigationszeiger mit der Mitte jeder Elektrode, um einen stabilen Kontakt für eine genaue Koordinatenaufzeichnung sicherzustellen.
   2. Folgen Sie für jede Sitzung einer konsistenten Abfolge und digitalisieren Sie Elektroden systematisch nach Konturen, von vorne nach hinten und von links nach rechts, um Elektroden nicht zu übersehen.
   3. Sobald alle Elektroden digitalisiert sind, stoppen Sie die Digitalisierung und klicken Sie mit der rechten Maustaste auf Digitalisierungsprüfung , um die Koordinaten im Textformat zu exportieren. Speichere die Datei als {subject}_ele.nbe.

4. MRT-Vorverarbeitung in FreeSurfer

1. Führen Sie Aufklärungsmaßnahmen für die Oberflächenrekonstruktion durch.
   1. Führen Sie die FreeSurfer-Verarbeitungspipeline aus, um kortikale Oberflächen, Kopfhautflächen und Gehirnsegmentierungen zu erzeugen.
2. Überprüfen Sie die Rekonstruktionsqualität.
   1. Inspiziere das Rohr, die weiße Substanz und die aufgeblasenen Oberflächen. Korrigieren Sie größere Segmentierungsfehler, bevor Sie weitermachen, z. B. mit der Blender 3D-Computergrafiksoftware.

5. Integration mit MNE-Python-Pipeline

1. Erstellen Sie eine individuelle Montage mit den digitalisierten Koordinaten.
   1. Um die digitalisierten Elektrodenpositionen, Fiducials und Kopfformpunkte in die MNE-Python-Analysepipeline zu integrieren, erstellen Sie zunächst eine benutzerdefinierte Montage mit den aufgezeichneten Koordinaten (Supplementary File 1). Beispiele für .nbe-Dateien und Codesnippets sind im GitHub-Repository (github.com/MarkaMorozova/NexstimNBS-SensorDigitization) verfügbar.
2. Führen Sie die Mitregistrierung in MNE durch.
   1. Verwenden Sie die MNE-Koregistrierungs-GUI mne.gui.coregistration, um die digitalisierten Kopfformpunkte, die in {subject}-info.fif gespeichert sind, mit der MRI-abgeleiteten Kopffläche des Teilnehmers auszurichten. Fiducials anpassen, Translation-, Rotations- und Skalierungsparameter anpassen, bis die Fiducials und Kopfformpunkte eng mit dem MRT-Modell übereinstimmen.
3. Speichere die erstellte benutzerdefinierte Montage- und Transformationsdatei.
   1. Speichere die benutzerdefinierte Montage in einer {subject}-info.fif-Datei für die spätere Wiederverwendung. Speichere außerdem die Transformationsmatrix {subject}-trans.fif, die während der Koregistrierung erhalten wird und für die Vorwärtsmodellierung erforderlich ist.

6. Durchführung von Quelllokalisierung

1. Mit den zuvor erstellten Info- und Trans-Dateien führen Sie die Quelllokalisierung der EEG-Daten durch. Importiere das vorverarbeitete EEG des Teilnehmers in MNE-Python, wende die benutzerdefinierte Montage von {subject}-info.fif an und lade die Koregistrierungstransformation {subject}-trans.fif.
2. Erstelle ein Vorwärtsmodell unter Verwendung der MRT-Flächen des Teilnehmers und des Volumenleitermodells (z. B. BEM). Anschließend wird die inverse Lösung mit Algorithmen wie sLORETA, dSPM oder MNE berechnet, um kortikale Quellen zu schätzen, die den aufgezeichneten EEG-Signalen zugrunde liegen. Speichere die Quellenschätzungen für weitere Analysen und Visualisierungen.

Results

Eine genaue Quelllokalisierung hängt entscheidend von der korrekten Elektrodenplatzierung und einer zuverlässigen Koregistrierung mit anatomischen Kopfmodellen ab. In der Praxis werden EEG-Kappen jedoch aufgrund individueller Kopfformvariationen oder manueller Platzierungsfehler oft ungenau positioniert. Um zu veranschaulichen, wie diese Faktoren die Analyseergebnisse beeinflussen, verglichen wir Ergebnisse digitalisierter Elektrodenpositionen mit dem NBS-Gerät mit Ergebnissen aus standardmäßigen vorlagenbasierten Elektr...

Discussion

Eine genaue Quelllokalisierung erfordert sowohl präzise Elektrodendigitalisierung als auch zuverlässige Koregistrierung mit anatomischen Kopfmodellen. Unsere Ergebnisse (Abbildung 1, Abbildung 2 und Abbildung 3) zeigen, wie Abweichungen in der Elektrodenpositionierung oder die Abhängigkeit von Vorlagen-basierten Montagen zu erheblichen Fehlern bei räumlicher Ausrichtung und Quellenrekonstruktion füh...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Navigierte Gehirnstimulation (NBS)  System	Nexstim	https://www.nexstim.com/healthcare-professionals/nbs-system	NBS is  transkranielle magnetische Stimulation kombiniert mit einem Neuronavigationssystem