May 23rd, 2025
この論文では、ナビゲーション機器が利用できない場合に、反復的な経頭蓋磁気刺激の介入または治療のために機能特異的なターゲットをローカライズする方法について説明します。
私は運動認知神経科学に携わっており、TMS を使用して手の細かい動きを促進する方法を検討しています。私たちは、ナビゲーションシステムがなくても脳機能をターゲットにする簡単な方法を見つけようとしています。
経頭蓋磁気刺激ターゲティングは、単純なスポットピッキングから脳ネットワークの調整へと移行し、AI の支援により、よりスマートで、より個人的になり、カスタム脳治療に近づいています。
現在、経頭蓋磁気刺激ターゲットを定義する方法には、閉ループと脳状態依存のTMSを使用した認知能力に基づくマルチモーダルイメージングガイド、FMRIガイド、ピーキングターゲット、高精度での電場モデリングなどがあります。
外科皮質座標と 2 ディスク キャップをマッピングすることは、誤差を伴ってマッピングすることは困難です。
ほとんどの同僚は神経ナビゲーションシステムを持っていないため、個別化された機能固有の経頭蓋磁気刺激治療を解決することができません。私たちのアプローチは、この問題を解決することを選択します。
[プレゼンター]まず、前処理ソフトウェアを開きます。DPARSF 5.4 をクリックし、DPARSF Advanced Edition を選択して、特定のパラメーターを使用してタスク状態データを前処理します。スライスのタイミングとヘッドの動きの補正を実行します。機能画像を構造画像にコレジストし、最大6mmの半分の全幅で空間平滑化を適用します。SPM 12を開き、見積もりを共同登録をクリックします。参照画像の場合は、T1 Img フォルダーから sub-asterisk crop_1.nii という名前のファイルを選択します。ソース画像の場合は、realign パラメーターフォルダーから平均 asterisk.nii ファイルを選択します。もう 1 つの画像では、楽しい Img AR フォルダーから生の asterisk.nii ファイルを選択します。セグメントをクリックし、ボリュームを選択します。T1 Img フォルダーからサブアスタリスク crop_1.nii ファイルを選択します。変形フィールドの場合は、[逆方向]と[順方向]を選択します。次に、[実行] をクリックします。同じフォルダーの sub-asterisk.nii ファイルに対してこのセグメンテーションを繰り返します。次に、スムーズをクリックします。画像を滑らかにするfunimgarフォルダーからraasterisk.niiファイルを選択し、FWHMフィールドに666と入力します。第 1 レベルの分析を実行して個々の活性化マップを取得し、活性化のピーク ボクセルを刺激ターゲットとして特定します。indiv_actという名前の新しいフォルダを作成し、[最初のレベルの指定]をクリックします。ディレクトリ フィールドで、indiv_act フォルダーを選択します。デザインの単位をクリックし、スキャンを選択し、スキャン間隔に2を入力します。[データと設計] セクションで、[スキャン] で SRA asterisk.nii ファイルを選択します。条件セクションで、タップする名前を設定します。次に、発症に 0、30、60、90 を入力し、期間を 15 に設定します。次に、複数のリグレッサーをクリックし、再配置されたパラメーターからrp_aasterisk.txtファイルを選択します。見積もるには、indiv_act フォルダーから SPM.map ファイルを選択し、個々のタスク アクティベーション マップ spmt_0001 を生成します。次に、結果を押して、indiv_act フォルダーから spm.map ファイルを選択します。T コントラストにチェックを入れ、新しいコントラストの定義をクリックします。カスタム名を入力し、コントラストフィールドに1,0を入力して送信をクリックします。さて、終わりました。[マスキングの適用] で [なし] を選択します。次に、P値調整でなしを選択して制御し、値を0.001に設定します。and extend しきい値を 0 に設定します。次に、[書き込みの正規化]、[データの正規化] の順にクリックします。変形フィールドで、T1 Img フォルダから iy crop 1 ファイルを選択します。書き込む画像には、M1脳領域マスクを選択します。次に、個々のバウンディングボックスとボクセルサイズを入力します。次に、再スライス共登録を押してから、画像定義スペースのindiv_actフォルダーからSPMT_0001を選択します。再スライスする画像には、以前に生成されたW asterisk.niiファイルを選択します。次に、個々のタスクのアクティブ化ピークを計算します。MatLab で、ソートポジティブコードを実行し、指定された名前を入力します。負の値を持つ最初の X 座標を特定し、個々のタスクの活性化ピークとして記録します。個別化された機能固有のターゲット起動 SPM 12 を見つけるには、FMRI をクリックし、メニューからセグメントを選択します。パラメータインターフェイスで、ボリュームボタンを押し、MNIブレインテンプレートファイルを選択します。次に、変形フィールドをクリックして、逆プラス順を選択します。次に、MatLab を起動し、エッジ コードを実行して、標準の頭皮の内側と外側のエッジの輪郭を描きます。c5.nii イメージを選択します。次に、[完了] をクリックして c5_edges.nii ファイルを生成します。次に、SPM 12を使用して、標準的な頭皮の端を個々のスペースに変換します。[正規化書き込み] をクリックし、[データ] をクリックします。iy_sub asterisk.nii ファイルを [変形フィールド] の [T1 Img] フォルダーから選択します。画像にC5 outer edge.niiを選択して、個々のバウンディングボックスとボクセルサイズを書き込み、入力します。MatLabでtranscortex to scalpコードを開いて皮質座標を頭皮座標に変換し、最初の行を実行します。個々の活性化ポイント座標を入力します。WC5 外縁ファイルを選択します。次に、出力座標を記録します。dpabiビューアを開きます。アンダーレイをクリックし、個々のT1構造イメージを選択します。 左右の耳介のピーク、鼻、および耳介の座標を見つけて記録します。次に、MatLab で交差コードを開いて頭皮の原点を定義します。4つのランドマークポイントの座標を入力します。次に、コードを実行して、耳線と鼻線の交点座標を計算します。交差座標を記録します。交点を Z 軸に沿って頭皮に移動するには、MatLab で原点コードを開きます。[定義点 H]に交点座標を入力し、WC5 外側エッジ ファイルを選択します。頭皮の原点座標Oを取得します。頭皮の原点から各ポイントまでの実際の距離を計算するには、距離コードを実行します。WC5外縁ファイルを選択し、プロンプトに従って頭皮の原点、ターゲット、および4つのランドマークポイント座標を入力します。次に、角度の計算 X 軸コードを開いて、頭皮のターゲットと頭皮の原点を結ぶ線と XY 平面の X 軸の間の角度を計算し、最初の線を実行します。コマンドウィンドウで、頭皮の原点と刺激対象の座標を入力します。ターゲット定規を使用して、計算された距離と角度に基づいて対応するソフト定規の位置を固定します。次に、洗えるペンで頭皮に印を付けます。1つのサンプルT検定マップに基づいて、機能接続性と低周波変動結果の振幅は、多重比較補正なしで表示されます。
この研究は、ナビゲーション機器がない状況での経頭蓋磁気刺激(TMS)介入のための脳機能のターゲティングの向上に焦点を当てています。認知パフォーマンスと高度な画像技術に基づいてターゲット領域を決定する簡素な方法論を強調しています。
Accurate localization of function-specific transcranial magnetic stimulation (TMS) targets is critical for advancing neurotherapeutic discovery and reducing mechanistic ambiguity in motor recovery research. This method enables institutions without navigation equipment to define individualized stimulation sites, supporting predictive confidence in early-stage target validation. By bridging imaging-derived functional targets with practical workflows, it enhances portfolio decision-making for neuropsychiatric and neurorehabilitation pipelines.
This localization method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a reproducible workflow for defining and validating function-specific TMS targets in the absence of navigation equipment.