対話型、患者固有のモデルを用いた脳深部刺激療法の神経繊維の管を対象と

このプロジェクトの全体的な目標は、インタラクティブな患者固有のモデリングパイプラインを開発し、神経線維経路に対する脳深部刺激療法の効果をほぼリアルタイムで刺激することです。脳深部刺激療法は、パーキンソン病などの運動障害に対して10年以上にわたってFDAの承認を受けてきた治療的介入であり、他のさまざまな神経学的および精神医学的疾患についても研究されてきました。脳深部刺激療法の計算モデリングは非常に便利なツールであり、個々の被験者における刺激の影響をよりよく理解し、予測するために、その使用が拡大しています。

コンピュテーショナル・モデリングの根強い問題の1つは、コンピュテーショナル・モデルの実験を構築して実行するのにかかる時間です。このプロトコルの目的は、計算モデリングをほぼリアルタイムで、よりインタラクティブな方法で行う方法を説明することであり、これはいくつかの革新によって実現されます。主なものは、個々の被験者の頭全体のインタラクティブなメッシュを作成する能力です。

このビデオのプロトコルでは、取得したMRIボリュームから患者固有の有限要素モデルを構築し、埋め込まれた脳深部刺激電極によって誘発される電界をシミュレートする方法について説明します。これらのモデルを作成する主なステップは、1 つ、患者の脳と埋め込まれた電極を表す有限要素モデルを構築すること、2 つ目に、脳の生物物理学的特性と脳深部刺激装置の刺激パラメーターを有限要素メッシュに追加すること、3 つ目に、モデル内の電極によって生成される電圧を解くことです。このプロジェクトでモデル化した電極は、Medtronic 3387 DBS Leadです。

ただし、このアプローチでは、任意の電極形状を使用できます。3387は、非導電性材料で分離された4つの接点を備えた円筒形のリード線です。これらの各コンポーネントのサーフェス表現は、メッシュプロセス用に作成されます。

閉じたサーフェスは、4つの接点、5つのシャフトセグメント、カプセル化層、および電極の周囲のメッシュ密度を制御するために使用される2つの周囲のボックスに対して作成されます。円筒形状を保持し、生体電界の問題を正確に解決するために、接点の高密度サーフェスメッシュを作成することが重要です。電極によって誘導される脳を通る電圧分布は、有限要素モデリングの適用により線形方程式に単純化するポアソン方程式を解くことによって計算され、AxはBに等しく、Aはメッシュの導電率と形状を表す剛性マトリックス、xはメッシュ上の各ノードでの電圧解です。 Bは境界条件と電流源に基づいて変更されます。

カプセル化層、シャフトセグメント、および4つの接点には、画面上の表に示されている材料特性に基づいて、導電率値も割り当てる必要があります。固定境界条件は、生体電場の計算に使用されます。点面は4つのDBS接点のそれぞれの中心に配置され、モノポーラまたはバイポーラ刺激を任意の組み合わせで適用できます。

脳の外側表面は、遠方の戻り電極をシミュレートするためにゼロボルトに設定されています。これらの条件は、有限要素モデル上の既知の電圧を表します。4つの接点のそれぞれと、埋め込み型パルス発生器である戻り電極の電圧がわかっています。

線形方程式系は、共役勾配法を使用して解かれ、一連の境界条件のモデル内の電圧解を計算します。SCIRun は、いくつかのクラスの科学問題のモデリング、シミュレーション、および視覚化のための高度な問題解決環境です。ビジュアルプログラミング構文により、ユーザーはソフトウェアモデルを接続して、科学データを処理および視覚化できます。

このプロトコルでは、SCIRunを使用して、脳の有限要素メッシュを作成し、脳深部刺激療法がリードし、インタラクティブな環境で生体電界の問題を解決します。SCIRun の重要な側面の 1 つは、パイプラインの任意のポイントでデータをインタラクティブに視覚化できることです。これについては、これを示します。有限要素モデルを構築するための最初のステップは、脳の構造解剖学的構造を決定することです。

このステップを実行するために、人間の脳のMRIボリュームを処理および分析するためのオープンソースソフトウェアスイートであるFreeSurferを使用することを選択しました。まず、次のコマンドを使用して、患者のT1 MRIをDICOMスタックとしてFreeSurferに渡します。次に、次のコマンドを使用して、自動処理とセグメンテーションを開始します。

FreeSurferは、頭蓋骨を切除した脳組織の新しい画像ボリュームを作成します。この新しいボリュームで強度閾値化とアイソサーフェシングが実行され、脳の表面表現が得られ、それを使用して有限要素モデルの外側境界が定義されます。FreeSurferパイプラインは、白質、灰白質、皮質下核、および心室もセグメント化します。

各脳領域には、一意の整数ラベルが割り当てられます。次の前処理ステップは、拡散加重イメージングデータから拡散テンソルを推定し、このボリュームをTI MRIと共登録することです。DWIは、脳組織を通る多方向の水の拡散率を測定するものです。

このステップでは、医用画像処理と画像データの3D視覚化のための無料のオープンソースソフトウェアプラットフォームである3DSlicerを使用することを選択しました。まず、SlicerのDWIコンバーターモジュールを使用して、DICOMシリーズを単一のDWIボリュームに変換します。テンソル再構成からバックグラウンドとノイズを排除するには、拡散加重ボリュームマスキングモジュールを使用してマスクを作成します。

これにより、テンソルを脳組織内でのみ計算できるようになります。次のステップは、DWI から DTI への推定モジュールを使用して拡散テンソルを生成することです。テンソル推定アルゴリズムを最小二乗法に設定し、[負の固有値をシフト] をオンにします。

これにより、ノイズまたは取得誤差に関連する負の固有値を持つテンソルが削除されます。電極モデルの3D表面形状は、任意の3Dモデリングソフトウェアを使用して構築できますが、このビデオでは説明しません。ここでは、電極の接点、シャフト セグメント、カプセル化層、およびメッシュ密度の制御に使用される 2 つの周囲のボックスのそれぞれに対して、閉じたサーフェス メッシュを作成しました。

パート1で作成した脳表面と電極形状を組み合わせて、メッシュツールTetGenを使用して、電極を埋め込んだ脳の有限要素モデルを作成します。脳の表面と電極の形状を InterfaceWithTetGen モジュールにパイプします。画面上の表に示すように、モデルの各領域の四面体要素の生成に体積制約を適用します。

この手法は、電界勾配が高い電極組織界面の周囲に、より高いメッシュ密度の適応サイズメッシュを作成します。その結果、脳組織に埋め込まれた電極モデルの四面体有限要素メッシュが得られます。SCIRun は、ビューア・ウィンドウ内のジオメトリック・トランスフォーム・モジュールと対話型ウィジェットを使用して、オブジェクトの移動を可能にします。

電極ジオメトリの角度を変更するには、CreateGeometricTransform モジュールを TransformMesh モジュールと組み合わせて使用します。X回転軸を1に設定し、シータの回転角度を設定して角度を制御します。GenerateSinglePointProbe モジュールを ViewScene に直接接続して球体ウィジェットを作成し、別の TransformMesh モジュールに接続して電極先端の位置を制御します。

ビュー シーンで、ウィジェットを Shift キーを押しながらドラッグし、電極先端の位置を移動します。これらの変換は、TetGenに渡される前に電極ジオメトリに適用されるため、更新された電極の位置と向きが有限要素モデルに組み込まれます。次のステップは、有限要素モデルに導電率の値を割り当てることです。

3DSlicerで処理したDTIデータを読み込み、電極モデルと脳組織の両方の導電率値を、前のセクションで作成した四面体メッシュに設定します。メッシュに伝導率の値を適用した後、フィールドを BuildFEMatrix にパイプします。これは、生体電界計算のための連立方程式を作成するための最初のステップです。

電圧制御スティミュレーションについては、有限要素メッシュ上に既知の電圧境界条件を設定します。メッシュの外側境界として使用される脳の表面を 0 ボルトに設定して、遠方の戻り電極をシミュレートします。次に、InsertVoltageSource を使用して、この境界条件をメッシュに適用します。

モノポーラ刺激の場合は、下部接点の中央にあるポイントに電圧値を割り当てます。再度、InsertVoltageSource を使用して、この境界条件をメッシュに適用します。BuildFEMatrix と InsertVoltageSource の出力を SolveLinearSystem に結合します。

共役勾配解法を使用し、モジュールを実行して電圧解を計算します。SetFieldDataモジュールを使用して、連立方程式の解を有限要素メッシュの節点に戻します。電圧解はメッシュのノード上で直接表示できますが、脳組織を介したその分布を意味のある表現にはなりません。

より優れた視覚化は、マップ上の等高線に似た等電圧面を作成することであり、これにより電界の向きと強度に関する情報も提供されます。有限要素メッシュ電圧解を ExtractSimpleIsosurface に渡し、量を 10 に設定します。これにより、接点の周囲に等間隔の10個の等電圧面が作成されます。

この手法により、モデルに異方性導電率テンソルを追加した場合の影響と、このパラメータが脳組織全体の電圧分布にどのように影響するかを視覚化できます。有限要素の構築、生体電場の計算、および結果の視覚化を1つの環境に統合することで、電極の位置や刺激振幅などのパラメータの変化が生体電界が周囲の組織とどのように相互作用するかについて、ほぼリアルタイムでフィードバックを得ることができます。電極の位置を変更し、生体電場を再計算した後、溶液をターゲットファイバーバンドルにマッピングします。

活性化関数は、特定の刺激振幅に対する繊維束の活性化を予測するために計算されます。すべての接触と複数の刺激振幅にわたるファイバーバンドルの活性化予測を収集し、特定の電極位置でターゲットファイバーを活性化するのに最も効果的な刺激構成を迅速に決定します。次に、DBS手術の計画段階で複数の電極位置のこれらの活性化プロファイルを比較して、標的線維経路を効果的に刺激する電極軌道を定義します。

ここでは、ポジション2は、ターゲットファイバーバンドルのより堅牢な活性化を予測し、ポジション1と比較して、すべての接触で刺激振幅が低くなることがわかります。このアプローチは、はるかに複雑なシナリオをモデル化するために使用できます。このシステムの新しい特徴は、モデル内の電極形状をすばやく切り替える機能と、互いに近接した複数のリード線をシミュレートできることです。

ここでは、外傷性脳損傷患者の潜在的な標的として、感覚核などの近くの領域を避けながら、覚醒調節に関与する視床中心線維経路を刺激するリード位置を調査しています。静的電極位置については、指向性電極モデルに変更した場合の影響をシミュレートして、ファイバーの活性化位置をより集中的に制御し、他のファイバーバンドルの刺激を回避しました。電極の周りの断面積を見ると、指向性電極は、避けたい繊維への活性化の広がりを最小限に抑えて、ターゲット繊維を効果的に刺激できることがわかります。

このアプローチは、パーキンソン病の症状を治療するための視床下核ターゲティングにも有用であり、近くの内部被膜を避けます。ここでは、3つの独立したDBSリードの配置をシミュレートし、非ヒト霊長類実験における手術計画のための同様の中心視床線維経路の活性化を予測します。複数の電極を使用する利点は、より広い領域で刺激を制御できることです。

指向性電極と複数のリード線の両方により、電極刺激パラメータの決定が難しくなります。しかし、このビデオで概説されているアプローチを利用することで、複雑なパラメータ空間をより迅速かつガイド付きで探索し、治療刺激の設定を特定することができます。本日ご紹介した患者イメージングからインタラクティブモデルまでのステップを概説した患者固有のモデリングパイプラインは、エンジニアと臨床医の間のギャップを埋めるのに役立ちます。

複数の電極の挿入など、4つ以上の接点を持つ新しいDBSデバイスの開発は、すでに困難な問題にさらに複雑さを加えます。刺激構成におけるさまざまな電極設計の影響を迅速に視覚化する能力は、これらのデバイスが脳内でどのように動作するかをよりよく理解するための貴重なフィードバックを提供できます。