Method Article

TMSナビゲーションシステムを用いてセンサー位置の高精度デジタル化を行い、発生源の位置特定を改善する

DOI:

10.3791/69508

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January 23rd, 2026

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1Center for Bio- and Medical Technologies, Skolkovo Institute of Science and Technology, 2Center for Neurocognitive Research (MEG Center), Moscow State University of Psychology and Education, 3Faculty of Biology, Shenzhen MSU-BIT University, 4Faculty of Mechanics and Mathematics, Lomonosov Moscow State University, 5Sechenov Institute of Evolutionary Physiology and Biochemistry of the Russian Academy of Sciences, 6Department of Human and Animal Physiology, Faculty of Biology, Lomonosov Moscow State University

In This Article

Summary

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私たちは、ナビゲーテッド・ブレイン・スリムション(NBS)システムの機器を用いて高密度脳波(EEG)センサー位置をデジタル化する再現可能な手法を提案します。この方法は追加のソフトウェア拡張を必要としず、標準的なNBSツールのみを要求します。MNE-Pythonパイプラインと統合されたこのアプローチは、追加のハードウェアなしでソースのローカライゼーション精度を向上させます。

Abstract

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ソースローカライゼーションは、頭皮から記録された信号に基づいて脳活動の発生源を推定する技術です。正確なソース位置特定は、センサー位置の正確な空間的デジタル化に極めて依存します。本プロトコルでは、ナビゲーテッド・ブレイン・スティミュレーション(NBS)システムを用いてセンサー位置をデジタル化する実用的かつ信頼性の高い方法を提示します。NBSは経頭蓋磁気刺激(TMS)装置の構成要素で、TMS実験室で一般的に利用可能ですが、脳波電図(EEG)や機能的近赤外分光法(fNIRS)システムのセンサーデジタル化にはほとんど利用されません。このアプローチにより、研究者は既存のインフラを活用し、専用のデジタル化機器に投資することなく、ソースモデリングの空間精度を大幅に向上させることができます。

私たちは視聴者にワークフロー全体を案内します:(1) Nexstim NBSシステムのデフォルトツールを使ってEEG電極位置をデジタル化すること;(2) 座標データを互換性のある形式でエクスポートすること;(3) MNE-Pythonパッケージを用いたEEG前処理およびソースローカライゼーションパイプラインにこのデータを統合すること。また、デジタル化されたデータをMRI画像と整合させ、共登録精度を最適化するためのヒントも含まれています。この手法の実用的な有用性を示すために、触覚刺激実験のデータを解析するために応用します。

再現性と採用の容易さを確保するため、座標処理および共登録用のカスタムPythonスクリプトも提供されています。結果は、デジタル化された電極位置を取り入れることで、従来の電極モンタージュと比べて皮質源推定の解剖学的精度と解釈性が著しく向上することを示しています。

Introduction

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脳波検査(EEG)は頭皮での脳の電気活動を測定しますが、生の記録は多くの脳源と非脳源からの信号を混同しています。ソース局在とは、測定された脳波信号がどこから発生しているかを計算的に推定し、頭皮の電圧を皮質領域に「マッピング」することを指します。これらの手法により、研究者はEEGの振動活動や事象関連反応を特定の脳領域に結びつけ、EEGの解釈可能性を大幅に高めています。正確なソース位置特定を達成するには、各電極が解剖学的に対して頭部上の正確な位置を知ることが非常に重要です。電極の位置をデジタル化して、頭部上の正確な3D位置を記録しなければなりません。これらの座標は被験者のMRI由来の頭部モデルと同一登録(整合)され、EEGの順方向(頭皮電圧予測)および逆(脳源推定)問題を解きます。正確な電極配置が不可欠であり、わずかなデジタル化ミスでも脳内で推定される電極源が数センチ以上ずれることがあります。

現代のEEG源イメージングは、解剖学的情報と機能的情報を統合する多段階のプロセスです。まず電極のデジタル化から始まり、各EEGセンサーの正確な3D座標を頭皮に記録します。次に解剖学的画像診断が行われ、通常は被験者の構造的MRIを取得します。入手できない場合は、標準ヘッドモデルを使用できます。2.デジタル化された電極位置はMRIの....

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Protocol

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人間参加者を含むすべての手続きは機関のガイドラインに従って実施され、関連する倫理委員会によって承認されました。参加者は実験開始前にインフォームドコンセントを提供しました。

1. 参加者と装備の準備

注:このプロトコルはNexstim NBSシステムを使用していました。

  1. NBSシステムの電源を入れてキャリブレーションしてください
    1. NBSのメインユニットと光学追跡カメラをオンにしてください。システムが自己キャリブレーションを成功裏に完了しているか確認し、ソフトウェアに誤りがあれば再キャリブレーションを行ってください。
  2. 参加者のMRIをNBSシステムに読み込みます。
    1. NBSソフトウェアインターフェースで被験者プロファイルを選択し、DICOMまたはNexstim互換フォーマットで構造MRIファイルを読み込みます。
    2. 記録時に参加者のMRIが利用できない場合は、NBSシステムが提供する平均頭部MRIを使用してください。
  3. 脳波キャップを準備しろ。
    1. 高密度EEGキャップがメーカーの指示に従って参加者の頭部に正しく装着されていることを確認してください。標準的な解剖学的ランド....

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Results

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正確な源の位置特定は、正しい電極配置と解剖学的頭部モデルとの信頼性の高い共登録に極めて依存します。しかし実際には、個々の頭部形状の違いや手動の配置ミスにより、EEGキャップの位置が正確でないことが多いです。これらの要因が分析結果にどのように影響するかを示すために、NBSデバイスを用いたデジタル化された電極位置の結果と、標準的なテンプレートベースの電極配置の結果を比較しました。主に解析に使用されるソフトウェアとライブラリは、NBS System 5(v5.1.0)、FreeSurfer(v6.0)、MNE-Python(v1.8.0)です。

本研究では、20人の健康な右利きボランティアが、高密度EEG記録、電極デジタル化、触覚刺激、画像、注意力課題を含む2時間のセッションに参加しました。個々の構造的MRIを取得し、128チャンネルシステムで電極をNBSシステムでデジタル化した脳波を記録しました。本報告書で示された図は、電極デジタル化が触覚刺激に対する皮質応答のソース推定.......

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Discussion

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正確な源の位置特定には、精密な電極のデジタル化と解剖学的頭部モデルとの信頼性の高い共登録が必要です。私たちの結果(図1、 図2、 図3)は、電極位置のずれやテンプレートベースのモンタージュへの依存が空間的整列やソース再構築に重大な誤差をもたらすことを示しています。特に、Nexstim NBSデバイスで得られたデジタル化された電極が個々のMRI解剖学と密接に一致し、対側体性感覚皮質におけるμリズムERDの解剖学的に妥当な局在性を示しました。対照的に、標準的なモンタージュは変換行列で調整しても、特に一般的なテンプレート脳と組み合わせると、しばしば置換や解剖学的に一貫性のない再構成を生じます。

このプロトコルの重要なステップは、電極位置の安定かつ正確な取得です。フィデューシャルポイントと高密度頭皮表面サンプリングの組み合わせにより、共登録時の空.......

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Disclosures

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著者には本書に基づく競合する財政的利害やその他の利益相反はありません。

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
ナビゲーション脳刺激(NBS)およびnbsp;システムネクスティム https://www.nexstim.com/healthcare-professionals/nbs-systemNBSは、nbsp;経頭蓋磁気刺激とニューロナビゲーションシステムを組み合わせた

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Michel, C. M., He, B. EEG source localization. Handb Clin Neurol. 160, 85-101 (2019).
  2. Holmes, C. J., Hoge, R., Collins, L., Woods, R., Toga, A. W., Evans, A. C. Enhancement of MR images using registration for signal averaging. J Comput Assist Tomogr. 22 (2), 324-333 (1998).
  3. F....

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