Uso de un sistema de navegación TMS para la digitalización de alta precisión de la ubicación de los sensores y así mejorar la localización de fuentes

Summary

Presentamos un método reproducible para digitalizar la localización de sensores de electroencefalografía de alta densidad (EEG) utilizando instrumentos de un sistema de Estimulación Cerebral Navegada (NBS). Este enfoque no requiere extensiones de software adicionales, solo herramientas estándar de NBS. Integrado con las tuberías MNE-Python, este enfoque mejora la precisión de la localización de código fuente sin hardware adicional.

Abstract

La localización de fuentes es una técnica utilizada para estimar las fuentes de actividad cerebral basándose en señales registradas desde el cuero cabelludo. La localización precisa de la fuente depende críticamente de la digitalización espacial precisa de las ubicaciones de los sensores. En este protocolo, presentamos un método práctico y fiable para digitalizar la ubicación de sensores utilizando el sistema de Estimulación Cerebral Navegada (NBS). El NBS es un componente del equipo de Estimulación Magnética Transcraneal (TMS) comúnmente disponible en los laboratorios de TMS, pero rara vez utilizado para la digitalización de sensores de electroencefalografía (EEG) o de espectroscopía funcional en infrarrojo cercano (fNIRS). Este enfoque permite a los investigadores aprovechar la infraestructura existente para mejorar significativamente la precisión espacial del modelado de fuentes, sin invertir en equipos dedicados a la digitalización.

Guiamos a los espectadores a través de todo el flujo de trabajo: (1) digitalización de la ubicación de los electrodos EEG utilizando las herramientas predeterminadas del sistema Nexstim NBS; (2) exportar datos de coordenadas en formatos compatibles; (3) integrar estos datos en las canalizaciones de preprocesamiento EEG y localización de fuentes utilizando el paquete MNE-Python. El protocolo también incluye consejos para alinear datos digitalizados con imágenes de resonancia magnética y optimizar la precisión de la coregistro. Para ilustrar la utilidad práctica del método, lo aplicamos para analizar datos de un experimento de estimulación táctil.

Se proporcionan scripts Python personalizados para el procesamiento de coordenadas y la co-registro para garantizar la reproducibilidad y la facilidad de adopción. Los resultados muestran que incorporar posiciones digitalizadas de electrodos mejora notablemente la precisión anatómica y la interpretabilidad de las estimaciones de fuentes corticales en comparación con los montajes de electrodos por defecto.

Introduction

La electroencefalografía (EEG) mide la actividad eléctrica cerebral en el cuero cabelludo, pero las grabaciones en bruto mezclan señales de muchas fuentes cerebrales y no cerebrales. La localización de la fuente se refiere a estimar computacionalmente dónde en el cerebro se originan las señales EEG medidas, "mapeando" efectivamente los voltajes del cuero cabelludo hacia las regiones^{corticales 1}. Estos métodos permiten a los investigadores vincular la actividad oscilatoria del EEG o respuestas relacionadas con eventos con áreas cerebrales específicas, mejorando enormemente la interpretabilidad del EEG. Lograr una localización precisa de la fuente depende críticamente de saber exactamente dónde se sitúa cada electrodo en la cabeza en relación con la anatomía. Debemos digitalizar las posiciones de los electrodos para registrar sus ubicaciones exactas en 3D en la cabeza. Estas coordenadas se co-registran, o alinean, con el modelo de cabeza derivado de la resonancia magnética del sujeto para resolver los problemas EEG directo (predicción de voltajes en el cuero cabelludo) e inversos (estimación de fuentes cerebrales). La colocación precisa de los electrodos es esencial: incluso pequeños errores de digitalización pueden desplazar la fuente estimada hasta unos pocos centímetros o más en el cerebro.

La imagen de fuente EEG moderna es un proceso de varios pasos que integra información anatómica y funcional. Comienza con la digitalización de electrodos, donde se registran las coordenadas 3D precisas de cada sensor EEG en el cuero cabelludo. A continuación, se realiza una imagen anatómica, normalmente mediante la adquisición de la resonancia magnética estructural del sujeto; si no está disponible, se puede usar un modelo de cabeza^{estándar 2}. Las posiciones digitalizadas de los electrodos se registran entonces junto con la geometría de la cabeza de la resonancia, alineándolos con la anatomía del individuo. A partir de este paso se deriva una matriz de transformación que mapea la ubicación de los electrodos desde el espacio de cabeza hacia el espacio de resonancia magnética. La resonancia estructural se segmenta entonces en tejidos (cuero cabelludo, cráneo, cerebro) con una herramienta de segmentación de resonancia magnética como Freesurfer³ para construir un modelo realista de conductor de volumen. Con este modelo, se calcula el modelo frontal, combinando posiciones de electrodos, geometría de la cabeza y conductividades tisulares para predecir los potenciales del cuero cabelludo para cualquier fuente cortical^{hipotética 4}. Finalmente, la solución inversa se estima utilizando métodos como la imagen de fuentes distribuidas o el ajuste dipolar para estimar la distribución cortical de corrientes que mejor explique los datos medidos del^{EEG 5}. Cada paso es crítico: el modelo de cabeza asegura conductividades anatómicamente plausibles, la solución directa conecta las fuentes con potenciales del cuero cabelludo y la solución inversa mapea las señales grabadas de vuelta a la corteza. Por el contrario, errores en la digitalización de electrodos, coregistro o segmentación de resonancia magnética pueden propagarse a través de la tubería, lo que lleva a estimaciones inexactas de la fuente.

Actualmente existen varios métodos de digitalización, incluyendo ultrasonidos, sistema electromagnético⁶, escaneo 3D de luz estructurada o^{infrarrojo 7}, fotogrametría⁸ y captura de movimiento con o sin^{sonda 9}. Aunque las tecnologías difieren en hardware y procedimiento, su precisión en la localización de electrodos es en general comparable. Estudios recientes que comparan estos métodos muestran que todos los enfoques logran una precisión suficiente para una estimación fiable de la fuente. Por ejemplo, todos los métodos probados lograron una precisión media de identificación del área de Brodmann superior al 80%, mientras que basarse únicamente en la posición de los electrodos de plantilla redujo la precisión a aproximadamente el 50^%. Esto demuestra que, a pesar de las diferencias en la implementación, las técnicas modernas de digitalización ofrecen una fiabilidad comparable, reduciendo significativamente la incertidumbre de la localización de la fuente en comparación con el uso de plantillas genéricas y permitiendo un mapeo seguro de la actividad cortical.

Una alternativa atractiva para laboratorios equipados con sistemas de estimulación magnética transcraneal (TMS) es reutilizar hardware de estimulación cerebral navegada (NBS⁾¹¹ para la digitalización de electrodos. El NBS, también conocido como neuronavegación, suele combinar un rastreador óptico y una bobina TMS para registrar la cabeza del sujeto con su resonancia magnética y estimular un objetivo cortical específico. Los rastreadores ópticos (por ejemplo, Polaris Vicra) consisten en una cámara de seguimiento infrarroja y marcadores reflectantes infrarrojos colocados en el rastreador de cabeza, el puntero de navegación y la bobina TMS. Para la digitalización, el experimentador coloca primero un localizador de cabeza en la cabeza del participante, luego toca cada electrodo EEG con el puntero de navegación, y el sistema registra su posición 3D, que puede exportarse y usarse posteriormente para localización de fuentes, por ejemplo, con^{MNE-Python 12}. Este flujo de trabajo es análogo al de otros digitalizadores pero aprovecha equipos existentes: si un laboratorio ya posee un sistema TMS navegado (por ejemplo, Nexstim eXimia NBS o similar), no es necesario comprar un digitalizador por separado.

Las ventajas de este enfoque incluyen la integración y la precisión. El mismo espacio de coordenadas puede usarse tanto para la direccionación de TMS como para el modelado de fuentes EEG. Para laboratorios que realizan TMS-EEG simultáneos o secuenciales, este método agiliza la configuración: la digitalización de electrodos es solo parte del proceso de neuronavegación TMS. Para laboratorios que no utilizan principalmente métodos de localización de fuentes EEG pero que ya tienen acceso a la neuronavegación TMS, este método ofrece una forma sencilla de mejorar la precisión de las estimaciones de la fuente.

Por último, hay que tener en cuenta que este concepto de digitalización navegada también se aplica a otros arreglos de sensores de cuero cabelludo. Por ejemplo, un procedimiento similar podría localizar los optodos¹³ de fNIRS u otros sensores tocando cada optodo con el puntero rastreado. En todos los casos, el beneficio es un marco de coordenadas unificado entre los sensores del cuero cabelludo y la resonancia magnética del sujeto, mejorando la precisión anatómica de cualquier modelado posterior de la fuente (ya sea EEG o fNIRS).

Varias publicaciones informan explícitamente del uso del sistema NBS para la digitalización de^electrodos 14,15,16,17,18. En contraste, varios estudios que emplearon tanto TMS (NBS) como EEG o fNIRS no describieron ningún procedimiento de digitalización 19,20,21,22,23. Esta omisión sugiere que la funcionalidad disponible del NBS para la digitalización de electrodos u optodos pudo haber sido infrautilizada, lo que podría afectar la precisión de la localización de los sensores y, en consecuencia, la fiabilidad de los hallazgos reportados. Suponemos que muchos investigadores pueden no saber que el sistema NBS también puede servir como herramienta de coregistro, ya que esta característica no es constantemente enfatizada por el fabricante. Por último, señalamos que el NBS puede aplicarse para la digitalización de sensores en cualquier estudio que involucre electrodos u optodos montados en la cabeza, independientemente de si se utiliza TMS.

Protocol

Todos los procedimientos que involucraron a participantes humanos se llevaron a cabo de acuerdo con las directrices institucionales y fueron aprobados por el comité de ética correspondiente. Los participantes proporcionaron su consentimiento informado antes del inicio del experimento.

1. Preparar al participante y el equipo

NOTA: Este protocolo utilizaba el sistema NBS Nexstim.

1. Encender y calibrar el sistema NBS
   1. Enciende la unidad principal NBS y la cámara de seguimiento óptico. Verifica que el sistema complete correctamente la autocalibración y repite la calibración si el software indica algún error.
2. Carga la resonancia magnética del participante en el sistema NBS.
   1. En la interfaz de software NBS, selecciona el perfil del sujeto y carga el archivo de resonancia estructural en formato compatible con DICOM o Nexstim.
   2. Si la resonancia magnética del participante no está disponible en el momento de la grabación, utilice una resonancia magnética promedio de cabeza proporcionada por el sistema NBS.
3. Prepara la cápsula EEG.
   1. Asegúrese de que la cápsula EEG de alta densidad esté correctamente colocada en la cabeza del participante según las instrucciones del fabricante. Verifica la alineación de los electrodos utilizando puntos anatómicos estándar (puntos de nasión y preauriculares).
      NOTA: Mantener una colocación consistente de los electrodos para minimizar el error espacial entre las sesiones.
4. Acopla el localizador óptico de cabeza a la cabeza del participante.
   1. Fija el rastreador de cabeza al tapa EEG o directamente a la cabeza del participante sin obstruir los electrodos.
   2. Asegúrate de que la cámara detecte el rastreador y mantenga una vista estable durante los movimientos de la cabeza. Utiliza cinta adhesiva de doble cara para sujetar el rastreador firmemente a la frente.
      NOTA: Mantenga la posición del cabezal de seguimiento durante todo el proceso de digitalización para evitar errores de seguimiento.

2. Registro de la cabeza del participante en NBS

1. Realiza el registro en el software NBS.
   1. Inicia el procedimiento de registro y define los puntos de referencia de la resonancia magnética en el software: nasion, punto preauricular izquierdo y punto preauricular derecho.
   2. Utiliza el puntero de navegación para indicar y digitalizar estos puntos de referencia en la cabeza del participante.
      NOTA: El sistema NBS no permite la digitalización antes de que se complete el registro. El registro garantiza una visualización correcta de los puntos digitalizados dentro del software, pero no altera los valores absolutos de las coordenadas registradas.

3. Digitalización

1. Digitaliza los fiduciarios.
   1. Empieza la digitalización. Usando el puntero de navegación, registra los tres puntos fiduciales: nasion, punto preauricular izquierdo y punto preauricular derecho. Confirma que el software captura con precisión cada punto antes de continuar.
   2. Una vez terminado, detenga la digitalización y haga clic derecho en Examen de Digitalización para exportar las coordenadas en formato de texto. Guarda el archivo como {subject}_fid.nbe.
2. Digitaliza los puntos de forma de la cabeza (HSP).
   1. Empieza la digitalización. Recoge al menos entre 50 y 100 puntos superficiales distribuidos uniformemente por el cuero cabelludo, evitando zonas con cabello denso siempre que sea posible. Incluye puntos en el puente nasale y la cresta de las cejas como puntos anatómicos adicionales.
   2. Después de recoger todos los puntos, detiene la digitalización y haz clic derecho en Examen de Digitalización para exportar las coordenadas en formato de texto. Guarda el archivo como {subject}_hsp.nbe.
3. Digitaliza las posiciones de los electrodos.
   1. Empieza la digitalización. Toca el puntero de navegación hacia el centro de cada electrodo, asegurando un contacto estable para un registro preciso de coordenadas.
   2. Sigue una secuencia consistente para cada sesión, digitalizando sistemáticamente los electrodos por contornos, de delante a atrás y de izquierda a derecha, para evitar que te falten electrodos.
   3. Una vez que todos los electrodos hayan sido digitalizados, detenga la digitalización y haga clic derecho en Examen de Digitalización para exportar las coordenadas en formato de texto. Guarda el archivo como {subject}_ele.nbe.

4. Preprocesamiento de resonancia magnética en FreeSurfer

1. Haz reconstrucción general para la reconstrucción de superficies.
   1. Ejecuta la cadena de procesamiento de FreeSurfer para generar superficies corticales, superficies del cuero cabelludo y segmentaciones cerebrales.
2. Verifica la calidad de la reconstrucción.
   1. Inspecciona el pial, la materia blanca y las superficies infladas. Corrige cualquier error importante de segmentación antes de continuar, por ejemplo, con el software gráfico 3D Blender.

5. Integración con la tubería MNE-python

1. Crea un montaje personalizado con las coordenadas digitalizadas.
   1. Para integrar las posiciones digitalizadas de los electrodos, los fiduciales y los puntos de forma de la cabeza en la cadena de análisis MNE-Python, primero, crea un montaje personalizado usando las coordenadas registradas (Archivo Suplementario 1). Ejemplos de archivos .nbe y fragmentos de código están disponibles en el repositorio GitHub (github.com/MarkaMorozova/NexstimNBS-SensorDigitization).
2. Realiza la co-registro en MNE.
   1. Utiliza la interfaz gráfica MNE mne.gui.coregistration para alinear los puntos digitalizados de forma de la cabeza guardados en {subject}-info.fif con la superficie de cabeza derivada de la resonancia magnética del participante. Ajusta los fiduciales, ajusta los parámetros de traslación, rotación y escalado hasta que los fiduciales y los puntos de forma de la cabeza coincidan estrechamente con el modelo de resonancia magnética.
3. Guarda el montaje personalizado creado y el archivo de transformación.
   1. Guarda el montaje personalizado en un archivo {subject}-info.fif para reutilizarlo en el futuro. Además, guarda la matriz de transformación {subject}-trans.fif obtenida durante la coregistro, que es necesaria para el modelado directo.

6. Realizar la localización de la fuente

1. Utilizando la información y los archivos de trans creados previamente, realiza la localización de origen de los datos EEG. Importa el EEG preprocesado del participante a MNE-Python, aplica el montaje personalizado de {subject}-info.fif, y carga la transformación de coregistro {subject}-trans.fif.
2. Construye un modelo directo utilizando las superficies de la resonancia magnética y el modelo de conductor de volumen del participante (por ejemplo, BEM). Luego, calcular la solución inversa con algoritmos como sLORETA, dSPM o MNE para estimar las fuentes corticales subyacentes a las señales EEG registradas. Guarda las estimaciones de la fuente para análisis y visualización adicionales.

Results

La localización precisa de la fuente depende críticamente de la correcta colocación de electrodos y de la co-registro fiable con modelos anatómicos de cabeza. Sin embargo, en la práctica, las cápsulas EEG suelen colocarse de forma imprecisa debido a variaciones individuales en la forma de la cabeza o errores manuales en la colocación. Para ilustrar cómo estos factores afectan a los resultados del análisis, comparamos los resultados de posiciones digitalizadas de electrodos utilizando el dispositivo NBS con los obtenidos ...

Discussion

La localización precisa de la fuente requiere tanto una digitalización precisa de electrodos como una co-registro fiable con modelos anatómicos de cabeza. Nuestros resultados (Figura 1, Figura 2 y Figura 3) demuestran cómo las desviaciones en la posición de los electrodos o la dependencia de montajes basados en plantillas pueden derivar en errores sustanciales en la alineación espacial y la reconstr...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Estimulación Cerebral Navegada (NBS)  Sistema	Nexstim	https://www.nexstim.com/healthcare-professionals/nbs-system	NBS es   estimulación magnética transcraneal combinada con un sistema de neuronavegación