탐색적 임상 인간 연구에서 경두개 초음파 자극을 위한 방법론적 프로토콜과 고려사항

Summary

경두개신경 초음파 자극(TUS)은 인간의 뇌를 어떤 깊이에서든 자극할 수 있는 유망한 비침습적 기법으로, 다양한 신경학적 질환 치료를 위한 새로운 치료 가능성을 제시합니다. 이 프로토콜은 신경전형성인과 뇌졸중과 같은 신경학적 질환 환자에게 TUS를 적용하기 위한 표준화되면서도 유연한 실증적 틀을 제공합니다.

Abstract

경두개 초음파 자극(TUS)은 전뇌 깊이에서 밀리미터 단위 정밀도의 자극을 제공할 수 있는 비침습적 신경조절 기법으로 부상하고 있습니다. 연구는 점점 더 그 번역 가능성에 집중되고 있습니다. 파킨슨병과 뇌졸중을 포함한 여러 질병 집단에서 유망한 데이터가 보고되어 TUS의 임상 적용을 위한 길을 열었습니다. 그러나 지금까지의 임상 연구들은 트랜스듀서 고정, 타겟팅 접근법, 음향 매개변수에서 상당한 변동성을 보여주고 있습니다. 이로 인해 결과의 해석 가능성과 비교 가능성이 제한됩니다. 기존 방법론 가이드는 인간 TUS(뇌 유전적 기준)를 일반적으로 다루고 있지만, 신경학적 집단에 대한 응용에는 초점을 맞추지 않습니다. 이 실험 프로토콜은 뇌졸중과 같은 신경학적 집단에 TUS를 적용할 수 있는 표준화되면서도 유연한 틀을 제시합니다. 이 문서는 다음 사항에 대해 상세한 지침을 제공합니다: (1) 치료 중심 TUS의 맥락에서 필수 및 선택 하드웨어 구성요소; (2) 하드웨어 설정 및 매개변수 선택, 청각적 혼란을 최소화하는 전략; (3) 트랜스듀서가 지정된 파형을 전달하도록 하는 보정 및 품질 보증 절차; (4) 시뮬레이션 또는 비시뮬레이션 방법을 기반으로 한 타겟팅 접근법, 즉 TUS 초점/초점을 의도한 해부학적 영역에 정확히 위치시키는 방법; (5) 임상 집단에 대한 방법론 적응; 그리고 (6) 임상 TUS의 결과 측정, 안전성 평가 및 피질척수 흥분성 및 운동 순서 학습과 같은 대체 결과 측정을 포함합니다. 이 프로토콜은 복제 가능한 모듈식 자원으로 설계되었습니다. 이 사이트는 환자 기반 TUS에 실질적으로 진입하려는 초보 사용자와 신흥 과학 및 방법론 표준에 부합하는 경험을 가진 연구자 모두를 수용합니다. 목표는 TUS에 대한 임상적 관심이 증가하는 것을 지원하고, 연구 그룹과 환자 집단 간에 임상 번역 가능하고 재현 가능하며 비교 가능한 결과를 촉진하는 것입니다.

Introduction

독특하고 바람직한 조합인 경두개 초음파 자극¹(TUS)은 심층적이고 국소적이며 비침습적인 특성으로, 신경학적 및 신경정신과 질환(예: 뇌졸중², 파킨슨병³, 우울증⁴, 알츠하이머병⁵ 등)에 대한 치료 잠재력 탐구에 대한 관심이 증가하고 있습니다. 전문가들의 합의와 지침은 TUS 연구의 재현성과 해석 가능성을 향상시키기 위해 노력해 왔습니다 ^6,7. 그러나 이들은 주로 TUS의 광범위한 기초 연구 응용을 다루며, 인간에서의 치료적 관련성 탐색에 대한 지침은 적습니다. 예를 들어, 기초 연구와 임상 TUS 연구를 비교할 때 총 자극 기간(TSD)은 크게 차이가 나는데, 기^{초 연구에서는 8.9}초,^{임상 사용에} 근사한 탐색 프로토콜에서는 10분 이상까지 차이가 납니다. 이러한 구분은 신경학적 질환 환자에게 탐색적으로 TUS를 적용할 때 맞춤형 지침의 필요성을 강조합니다. 이 프로토콜은 뇌졸중의 TUS에 초점을 맞추지만, 그 틀은 다른 환자 집단과 신경전형적인 성인에게도 폭넓게 적용 가능합니다.

TUS는 조절을 위해 목표 뇌 조직에 압력파를 전달^합니다. 필수 TUS 하드웨어 구성 요소로는 기능 생성기, 증폭기, 트랜스듀서, 그리고 특히 확장 TSD의 경우 온헤드 트랜스듀서 마운트⁶이 포함됩니다. 함수 발생기는 트랜스듀서가 방출하는 압력 패턴을 정의하는 전기 파형을 생성합니다. 일부 기능 발생기는 TUS 변환기에 필요한 최대 전압을 생성할 수 있지만, 대부분은 함수 발생기와 변환기 간 신호를 증폭하기 위한 증폭기가 필요합니다. 증폭기는 전기 파형의 진폭을 효과적인 초음파 생성에 필요한 수준까지 증가시킵니다. 상업용 TUS 시스템은 종종 기능 발생기와 증폭기를 하나의 턴키 유닛으로 통합하여 트랜스듀서와 직접 연결할 수 있습니다. 트랜스듀서는 일반적으로 압전 재료로 만들어지며, 전기 신호를 기계적 진동으로 변환하여 초음파를 생성합니다. 수동 트랜스듀서 잡기는 가능하지만, 이 방법은 노동 집약적이고 변위 오류가 발생할 수 있으며, 경미한 변위는 의도한 조직의 완전한 잘못된 표적을 초래할 수 있습니다^. 턱받침이 있는 기계식 팔도 사용되며, 상대적으로 짧은 TSD로 기초 연구에 적합합니다. 10분 이상 TSDs가 있는 탐색적 임상 TUS의 실현 가능한 대안은 스트랩 고정을 위한 플랜지가 장착된 트랜스듀서 마운트를 3D 프린팅하는 것으로, 이는 탐색적 임상 환경에서의 사용 편의성 및 참가자의 편안함과 위치 안정성의 균형을 이룰 수 있습니다.

그림 1: TUS 트랜스듀서용 3D 프린팅 마운트. 단일 요소 경두개 초음파 자극(TUS) 트랜스듀서(빨간 화살표로 가리킴), 3D 프린팅된 트랜스듀서 마운트(파란색 화살표로 가리킴)에 장착되어 있으며, 상단 개구부(초록색 화살표로 가리킴)가 신경항법 도구 추적기를 위한 공간, 측면 개구부(갈색 화살표로 가리킴)로 TUS 트랜스듀서 및 도구 추적기를 나사로 고정하고, 스트랩 기반 머리 고정용 플랜지가 있습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

선택 하드웨어 부품으로는 전기 임피던스 매칭 회로, 전력 계량기, 오실로스코프, 뉴로내비게이션 시스템, 열전대가 포함됩니다. 이 장치들은 각각 전기 반사를 줄여 전력 전달을 최적화하고, 음향 출력(전력계 및 오실로스코프)을 간접적으로 검증하며, 공간 정확도를 보장하고, 안전 모니터링을 지원합니다. 이들의 구현 세부사항과 방법론적 고려사항은 논의 및 프로토콜 섹션에서 자세히 설명되어 있습니다.

경두개골 초음파 자극의 매개변수 최적화는 전기 구동 파형 설계와 관련된 활발하고 진화하는 연구 분야입니다. 드라이브 파형의 수직 축은 트랜스듀서 압력 출력의 진폭을 결정합니다. 구동 파형의 수평축은 트랜스듀서의 압력 출력 타이밍을 결정하며, 이는 몇 가지 지속 시간과 반복 유형으로 나눌 수 있습니다. 국제 경두개신경 자극 안전 및 표준 컨소시엄(ITRUSST)¹⁰의 보고 지침에 명시된 명명법을 사용하여, TUS 타이밍 매개변수는 가장 짧은 지속 시간부터 가장 긴 지속 시간까지 다음과 같이 구성됩니다: 램프 지속 시간(RD)은 압력 출력이 0에서 규정된 최대치까지 증가하는 시간입니다; 펄스 지속 시간(PD)은 단일 활성 연속 압력 출력의 지속 시간입니다; 펄스 반복 간격(PRI)은 인접한 두 PD의 시작 사이의 지속 시간으로, 하나는 PD와 한 번의 "오프 시간"으로 구성되며, 이 기간 동안 트랜스듀서 출력은 0이고, PRI의 역수는 펄스 반복 주파수(PRF)입니다; 펄스 트레인 지속 시간(PTD)은 PRI가 반복되는 지속 시간이며; 펄스 트레인 간격(PTI)은 인접한 두 PTD의 시작 사이의 지속 시간으로, 하나는 PTD와 하나의 인터-PTD 간격으로 구성되며, 이 기간 동안 변환기 출력이 0입니다; 펄스 트레인 반복 지속 시간(PTRD)은 PTI가 반복되는 지속 시간입니다.

그림 2: TUS 파형 일러스트. 잠재적 임상 효과를 위한 전형적인 경두개 초음파 자극 파형. 명명법은 ITRUSST 보고 지침을 준수합니다.¹⁰. RD, 램프 지속 시간; PD, 맥박 지속 시간; PRI, 펄스 반복 간격; PRF, 펄스 반복 주파수; PTD, 펄스 스트레인 지속 시간; PTI, 펄스 트레인 간격; PTRD, 맥박 신호 반복 지속 시간. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.

그림 2는 이러한 타이밍 매개변수를 보여줍니다. 표 1.1은 Huang 등, 2025²의 타이밍 매개변수를 보고하며, 이 프로토콜은 ITRUSST 보고 지침¹⁰에서 권장하는 표 형식에 따라 작성되었으며, 표 1.2는 추가 매개변수를 보고합니다. 청각 효과는 TUS 실험에서 주요 혼란 요소로 널리 인식되고 있습니다 ^6,11. 드라이브 파형을 증폭하는 것이 청각 효과를 완화하는 가장 널리 사용되는 방법이며, 따라서 이 프로토콜에서 주요 완화 방법으로 간주됩니다. 이론적으로는 각 활성 압력 출력의 시작과 끝(즉, PD, PTD, PTRD)에 서로 다른 램프 프로파일을 적용할 수 있지만, 대부분의 연구는 자극 세션 전체에 걸쳐 동일한 대칭 PD를 반복하여 드라이브 신호에 단일 RD를 생성합니다. 램프는 윈도우 함수를 사용하여 구현되며, 이 함수는 신호의 '형태'와 '속도'를 정의하며, 문헌에서 가장 흔히 사용되는 것은 Tukey 윈도우^입니다. 청각 혼란 요소를 통제한 후, 흥분성 효과와 억제성 효과를 유발할 매개변수를 선택하는 것은 여전히 활발한 연구 영역이며 특정 실험 질문에 따라 달라집니다. 이 프로토콜의 출처인 Huang 등, 2025²호의 매개변수 선택은 기존 문헌¹²에 의해 결정되었으며, 추가 안전 여진을 위해 PD가 0.36ms에서 0.2ms로 감소하였습니다. 방법론적 측면은 Legon 등, 2018,¹³에서 차용하였습니다. 이러한 선택은 처방 기준이 아니라 임상 TUS의 아직 탐색 단계에 있는 상세한 사례에 불과합니다. 연구 특화 가설과 목표에 맞춘 지침을 위해 관련 문헌을 참고하세요.

트랜스듀서 교정은 TUS에서 중요한 고려 사항이며, 물탱크 스캔은 현재 사용 가능한 가장 포괄적인 방법입니다. 턴키가 아닌 TUS 시스템의 경우, 트랜스듀서의 송신 감도, 즉 전기 구동 전압(볼트)과 결과 압력 출력 (파스칼) 간의 관계를 파악하기 위해 초기 물탱크 스캔이 강력히 권장됩니다. 턴키 시스템은 종종 초기 교정 필요성을 줄이기 위해 공급업체가 미리 설정한 설정을 제공하지만, 트랜스듀서 출력 검증을 통해 정확하고 고품질의 TUS 전달을 보장합니다. 마찬가지로, 필요하다면 이후 교정을 최소화할 수 있지만, 연구의 엄격성을 높이기 위해 정기적인 점검이 권장됩니다.

물탱크 스캔을 수행하려면 일반적으로 전문 장비와 훈련이 필요합니다. 이 프로토콜은 2단계(Chen 등, 2023,¹⁴ 기준)에서 간략한 개요를 제공합니다. 또는 필요한 모든 매개변수가 수집되었는지 확인한 후, 적절한 전문성을 갖춘 협력 실험실에 절차를 외주로 맡길 수도 있습니다(Step 2.7). 파워미터 측정은 트랜스듀서 출력을 간단하고 간접적으로 측정하는 방법을 제공합니다. 보정 또는 공급업체 특성화 후, 파워미터 측정값은 사전 투여 출력 기준 지표가 될 수 있습니다. 출력 변동은 압력 출력의 변화를 의미하며, 일관된 자극을 유지하기 위해 구동 신호의 재보정이나 조정이 필요함을 나타냅니다.

TUS 타겟팅은 관심 조직을 효과적으로 자극하기 위해 최적의 트랜스듀서 위치와 방향을 결정하는 것을 포함합니다. 현재 최첨단 접근법은 최적의 트랜스듀서 위치를 식별하기 위해 수치 시뮬레이션을 사용하지만(프로토콜의 3단계), 이는 결정적인 표준이 아니라 한 예에 불과합니다. 또는 이전에 보고된 경험적 기반 방법은 경두개자기 자극(TMS)이 반대쪽 운동 반응을 가장 효과적으로 유발하는 두피 위치를 찾아, 그 위치에 두피 표면을 수직으로 위치시키는 ^{방법이다 (}단계 4). 원칙적으로 이 TMS 유도 접근법은 시각 피질의 포스핀 시각과 같이 식별 가능한 출력이 있는 다른 뇌 영역에도 확장될 수 있습니다. 그러나 이러한 접근법의 광범위한 적용 가능성을 검증하기 위해서는 더 많은 데이터와 출판물이 필요합니다.

임상 TUS의 결과 측정은 안전성 및 효능 기반 평가를 모두 포함합니다. 임상 번역의 탐색 단계에 머무르기 때문에, 표준 임상 측정으로 뚜렷한 효능을 아직 감지하기 어려울 수 있습니다. 따라서 대체 반응 지표는 임상적 효능 이하의 효과를 감지하기 위해 효능 측정 대신 자주 사용됩니다. 안전 모니터링은 온라인과 오프라인 모두를 포함할 수 있습니다. 온라인 안전성은 자극 시 두피에 열전쌍을 놓아 임상 환경에서 실용적인 접근법을 제공하는 것으로 추적할 수 있습니다(Step 6.5). 오프라인 안전성을 위해 이 프로토콜은 ADC가 조직 무^{결성 평가}에 일반적으로 사용되므로 외관 확산 계수(ADC) 정량화(Step 8)에 대한 지침을 제공합니다. 대리 반응 지표는 표적 질병이나 관심 분야에 따라 다릅니다. 뇌졸중 후 운동 회복 연구를 위해, 반대쪽 피질척수 흥분성(CSE) 및 운동 서열 학습(MSL) 측정(9-11단계)을 기술할 예정이며, 이는 TUS의 탐색적 임상 효능에 신뢰할 수 있는 신경생리학적 및 기능적 지표를 제공하기 때문입니다.

이 프로토콜은 신경학적 및 신경전형적인 성인 모두에게 TUS 시행을 위한 상세하고 모듈화되며 유연한 예시를 제공하며, 사용 편의성과 자극 지속 시간을 연장하는 점을 강조합니다. 이 프로토콜은 Huang 등, 2025²권에서 파생되었으며, 펄스 셰이핑과 단일 요소 변환기의 커스터마이징이 가능한 비턴키 드라이브 시스템을 사용합니다. 단계별로 시스템 비구심 일반 원칙이 먼저 제시되고, 적절한 경우 시스템별 예제 구현이 제공됩니다.

Protocol

Huang 등, 2025² 에 제시된 실험 절차는 듀크 기관심의위원회(Duke Institutional Review Board)의 승인을 받았으며, 최근 업데이트된 헬싱키 선언에 부합합니다. 등록 전에 각 참가자로부터 사전 동의를 받으세요.

참고: 하드웨어/소프트웨어를 동시에 다루면서 지침을 따라 이해를 높이고 정확한 구현을 보장하세요. 그림 3A 는 관련 단계의 개요를, 그림 3B 는 시뮬레이션 기반(Step 3)과 비시뮬레이션 기반(Step 4) 타겟팅을 선택하는 의사결정 흐름도를 보여줍니다. 보조 자료에는 동의 자격 확인, 안전 심사, TUS 장비 품질 관리, 부작용 모니터링을 포함한 TUS 전후 샘플 체크리스트가 포함되어 있습니다.

1. 동의 및 안전 심사

1. 포함 기준: i) ≥ 21세 (인종 또는 성별에 상관없음), ii) 1개월 이상 전 최초의 허혈성 또는 출혈성 뇌졸중, iii) 한쪽 사지 약화 및 Fugl-Meyer 상지 척≤도 62(최대 점수 = 66)를 가진 경우, iv) 구경성 회전전(APB)이 TMS로 유도될 수 있는 운동 유발 전위(MEP)를 가진 경우. 제외 기준: i) 동반 신경학적 장애에 의해 영향을 받는 팔 기능, ii) 약물 상태와 관계없이 뇌졸중 발병 이전에 심각한 치매가 기록된 경우, 또는 iii) 자기공명영상(MRI)¹⁶/TMS¹⁷/TUS¹⁰에 대한 금기사항이 있을 경우.
2. 각 참가자에게 연구의 목적, 주요 시술, 그리고 관련 위험 요소를 알리세요. 그들이 표현할 수 있는 질문이나 우려에 응답한 후, 동의 절차에 대한 이해를 확인시켜 동의서에 서명하게 하세요.
3. TUS¹⁸ 과 TMS¹⁷ 안전 체크리스트를 통해 각 참가자를 설문조사하세요. 모든 안전 요건을 충족하지 않는 참가자는 제외합니다.

2. TUS 트랜스듀서 특성화 ¹⁴

참고: 이 섹션의 단계를 따라 새로운 TUS 변환기의 초기 특성화를 얻거나, 정기적으로 입력 전압-출력 음압 관계에 대한 확인/보정을 수행하세요. 그림 4 는 TUS 트랜스듀서의 물탱크 기반 특성화 실험 구성을 보여줍니다.

1. 수중 음계기에 손상을 방지하기 위해 탈기되고 이온화된 물로 물탱크를 채우세요.
2. 초음파 변환기를 물탱크 조명구에 고정하고, 하이드로폰을 3축 위치 시스템에 장착하세요.
3. 하이드로폰을 오실로스코프에 연결하고, 하이드로폰이 완전히 물에 잠긴 후에만 전원을 켜세요.
4. 트랜스듀서를 완전히 물에 담근 후 하이드로폰이 켜진 후에야 기능 발생기와 무선 주파수 증폭기를 사용해 구동하세요.
   참고: 입력 전기 파형에는 각 펄스(즉, PRI와 PTI)에 대해 최소 5개의 사이클이 포함되어 있어 트랜스듀서 출력을 안정화해야 합니다.
5. 3축 위치 시스템을 사용하여 하이드로폰 팁을 초음파 변환기의 시각적으로 정의된 근사적인 초점 영역에 위치시키고, 수탱크 내 주요 압력 출력 가능한 위치를 가로질러 하이드로폰을 스캔하며, 각 위치에서 오실로스코프 측정값을 기록하여 음압 분포를 얻고, 초점 영역이 발견되는 하이드로폰 위치를 기록합니다.
   참고: 하이드로폰의 감도(즉, mV/MPa)와 하이드로폰으로 기록된 전기 신호의 오실로스코프 측정값을 사용하여 음향 압력을 계산하십시오.
6. 초점 지점에서 서로 다른 입력 전압을 적용하여 초음파 변환기의 송신 감도(즉, 입력 전압의 피크 대 피크 진폭에 따른 트랜스듀서 출력 압력, kPa/V_PP)를 평가합니다.
7. 트랜스듀서의 송신 감도(kPa/V_PP), 트랜스듀서의 초점 심도(mm), 초음파 빔의 -6 dB 빔폭(mm)이 모두 수집되었는지 확인하며, 적절한 전문 지식을 갖춘 협력 실험실에 외주를 주합니다. 초점 깊이는 잠재적 치료 에너지가 목표 뇌 영역에 효과적으로 전달될 수 있는 최대 침투 깊이를 정의합니다. 초음파장의 -6 dB 빔폭은 초점 영역의 측면 범위를 나타내며, 이를 통해 뇌 조직 내 유효 치료 부피를 구분합니다.

3. 시뮬레이션 기반 TUS 타겟팅 (권장, 참가자 스캔 필요)

참고: 시뮬레이션 기반 TUS 표적 지정은 미리 정해진 두개내 위치를 자극해야 합니다. 이러한 표적 선택은 연구별로 다르며, 일반적으로 사용되는 방법은 MRI 아틀라스에 기반한 해부학적 접근법과 개별 기능적 MRI 활성화 데이터에 기반한 기능적 접근법⁷, 그리고 연결성 기반 표적화(connectivity-informed targeting)¹⁹를 포함합니다. 연구 및 가설에 적합한 방법을 선택하고 관련 문헌을 따라 두개내 표적을 ^결정하라. 다음 단계에 따라 두개내 표적을 자극하기 위한 TUS 변환기 위치를 얻으세요.

1. MRI에서 분할된 헤드 모델을 재구성 - 예제 구현: 전기장(전자장) 시뮬레이션 소프트웨어(재료 표 참조)를 설치하고, 참가자의 구조 MRI 스캔 폴더에서 단말기를 엽니다. e-field 소프트웨어²⁰ 의 CHARM 파이프라인을 실행하려면 charm ParticipantID ./ParticipantID_T1.nii.gz 를 입력하고 키보드에서 Enter/return 을 누르세요. T2가 있다면 Charm ParticipantID ./ParticipantID_T1.nii.gz ./ParticipantID_T2.nii.gz 대신 실행할 수 있습니다. 위 명령어에서 띄어와 마침표를 주목하세요. 터미널의 종류에 따라 앞 슬래시(/)를 뒤슬래시(\)로 대체해야 할 수도 있습니다.
2. 분할 결과를 확인하세요. 특히 병변(있다면)과 두개골에 대해 - 예제 구현: m2m_ParticipantID 폴더에서 charm_report.html을 열고 뷰어를 클릭해 분할 결과를 확인하세요. 특히 피질 및 소뇌, 뇌(회백질 및 백질 포함), 두피의 윤곽선을 확인하라. 하위 TUS 타겟팅 소프트웨어²¹(재료표 참조)은 주로 이들을 사용한다. 세분화가 만족스럽지 않을 경우 e-필드 소프트웨어의 가이드를 따라 수동으로 헤드 모델을 수정하세요.
   참고: 뇌졸중과 같은 병변이 있는 참가자의 경우, e-필드 소프트웨어는 병변을 맞춤형 구분하여 맞춤형 분할 할당을 가능하게 합니다. 하지만 V0.4.3 기준의 TUS 타겟팅 소프트웨어는 아직 전자 필드 소프트웨어의 사용자 지정 세그먼트를 인식하지 못했습니다. 따라서 병변이 있을 때는 앞서 언급한 조직 유형의 윤곽이 정확하며 병변에 의해 영향을 받지 않는지만 확인하면 충분합니다.
3. 두개내 표적 정의 설정 - 예제 구현: 뉴로내비게이션 소프트웨어(재료표 참조)에서 New SimNIBS Project를 입력하고 m2m 폴더에서 .msh 파일을 선택하세요.
   참고: 뉴로내비게이션 소프트웨어 버전 2.5.9가 이 단계와 다음 단계를 상세히 설명하는 데 사용되었으나, 이 단계들은 2.5.9부터 2.5.3 버전에도 적용됩니다.
4. 물리적 머리 MRI 등록 설정 - 예제 구현: 랜드마크 설정 버튼... 랜드마크 탭 아래에서 코 끝, 네이시온, 좌우 상상적 노치에 랜드마크를 배치한 후 프로젝트 파일을 저장하세요.
   참고: 이 단계의 기준점은 MRI 촬영 중 피부가 압박되거나 늘어나지 않은 부위여야 합니다. 참가자의 MRI 획득 정도에 따라 위 랜드마크 외의 다른 랜드마크도 선택할 수 있습니다.
5. 두개내 표적을 정의하고 TUS 타겟팅 소프트웨어에 불러오세요 - 예시 구현: 타겟 탭 아래에서 '타겟 설정'을 선택하고 '스칼프 & 타겟', '인라인 & 타겟', '인라인 90 & 타겟'을 표시하세요. 뇌 내에서 의도된 TUS 초점을 왼쪽으로 클릭하고, 오른쪽 하단의 십자선 오프셋 슬라이더를 사용해 두피에 오프셋 커서를 투사한 후, 인라인 및 타겟에서 두피와 타겟 간 거리를 최소화하기 위해 오른쪽 AP 슬라이더를 슬라이드한 다음, 인라인 90 & 타겟에서 가상 트랜스듀서가 두피에 접선이 될 때까지 슬라이더를 밀어주세요. 창 왼쪽 상단의 New... 드롭다운 메뉴에서 이 배치를 저장하려면 궤적을 선택하세요. 창 왼쪽 아래에서 fU를 토글하고 결과 폴더를 선택한 후 Compute Simulation을 눌러 TUS 타겟팅 소프트웨어를 호출하세요.
   참고: 이 단계에서 생성된 궤적 경로에 해부학적 부비동/공기로 가득 찬 공간이 있는지 꼼꼼히 확인하세요. 그렇다면 부비동/충치를 피하는 다음 최선의 경로를 선택하세요.
6. TUS 타겟팅 소프트웨어 초기화 - 예제 구현: IMAGING 입력 항목에서 TUS 타겟팅 소프트웨어의 자동 입력 항목이 열 프로파일을 제외하고 정확한지 확인하고, 사용할 트랜스듀서("Single"는 단일 요소 트랜스듀서를 의미)를 선택하며, 두 개 이상의 컴퓨팅 백엔드가 있을 경우 원하는 컴퓨팅 백엔드를 선택합니다. 다음으로, 열 프로파일 선택을 눌러 TUS 운전 신호의 시간 패턴을 설명하는 올바른 .yaml 파일을 불러오세요. 이 .yaml 파일 구성에 대해서는 TUS 타겟팅 소프트웨어의 문서를 참고하세요. 예를 들어, Huang 등, 2025² 권의 TUS 시간 패턴에 대한 .yaml 파일은 다음과 같습니다
   베이스Isppa: 8.0 # W/cm²
   AllDC_PRF_Duration: 고려될 #All 가지 타이밍 조합
   - DC: 0.2
   PRF: 1000.0 #Hz
   지속 시간: 0.5 #s
   지속 시간: 1.0 #s
   반복 횟수: 480회
   참고: 이 예시는 단지 설명 목적일 뿐입니다. 480번의 반복은 TUS 타겟팅 소프트웨어가 계산하기에는 너무 과도하다. 이 .yaml 파일은 TUS 타겟팅 소프트웨어의 열 시뮬레이션에만 영향을 미치며, 음향 시뮬레이션에는 영향을 미치지 않습니다. 반면, TUS 타겟팅의 유일한 구성 요소는 음향 시뮬레이션입니다. 긴 TUS(열상 시뮬레이션)는 TUS 타겟팅 소프트웨어를 사용하여 타겟팅을 하세요. 장기 시간 패러다임의 열 시뮬레이션을 위해 오픈소스 음향 시뮬레이션 소프트웨어 (재료표 참조)를 사용하세요. 온도 상승, 43 °C(CEM43) 열선량에서의 누적 등가 분, 열 지수를 추정하기 위해 해당 문서들을 참고하여 선택된 매개변수가 식품의약국(FDA)²² 및 ITRUSST 생물물리 안전¹⁸ 지침을 준수하는지 확인하세요.
7. 음향 시뮬레이션을 위한 조직 마스크와 입력 매개변수를 얻기 - 예제 구현: CONTINUE 버튼을 눌러 Step 1로 넘어가세요 - 마스크 계산 및 올바른 미국 주파수(kHz, 즉 트랜스듀서의 기본 주파수)와 원하는 PPW (파장당 포인트)를 선택합니다. 9 PPW는 안정적이고 정확한 결과를 보장하지만 계산 부담이 더 크며, 기본 6 PPW는 빠른 계산, 안정성, 정확성을 균형 있게 조정하는 TUS 타겟팅 소프트웨어의 최소한입니다. 계산 계획 마스크를 누르세요. 계산이 끝난 후에는 출력 마스크를 점검하여 두피, 뼈, 뇌가 원하는 정확도로 라벨링되었는지 확인하세요.
8. 입력 트랜스듀서 특성화 및 TUS 타겟팅 실행 - 예제 구현: Hit Step 2 - Ac Sim. 3.6단계에서 단일(Single) 을 선택하면, 트랜스듀서의 초점 거리(mm) 와 직경(mm) 을 입력하고, 스프레드 젤이나 젤 패드 같은 결합 매체로 인한 두피와 트랜스듀서 출구 평면 사이의 거리를 피부 외면(mm)에서 입력하고, 목표 이외 최대 깊이(mm)를 입력합니다. 이 깊이는 시뮬레이션에 포함할 목표 이외의 공간입니다. 대부분의 경우 기본 40mm가 충분하지만, 목표물이 뼈 조직 위에 위치해 있다면 이 깊이를 늘리면 반사가 반영됩니다. 위 입력 후 Field 계산을 누르고 계산이 끝날 때까지 기다린 후 Mechanical Adjustments 계산을 한 뒤 다시 Field 계산 을 누릅니다. 두 개의 수평 슬라이더 바를 사용해 목표 목표에 대해 결과적으로 생성된 TUS 초점을 점검합니다. 초점이 목표물에 충분히 가깝지 않으면 기계적 조정을 반복하여 필드 작용을 계산하여 허용 가능한 초점-목표 거리(그림 5A)까지 계산합니다.
   참고: 싱글 이외의 트랜스듀서 유형에 대해서는 TUS 타겟팅 소프트웨어 문서를 참고하세요.
9. 계산적으로 최적화된 TUS 타겟 저장 – 예제 구현: TUS 타겟팅 소프트웨어를 닫고 뉴로내비게이션 소프트웨어로 돌아가세요. 새로운 타겟 궤적 X-모드 가 추가된 것을 주목하라. 여기서 궤적 X는 3.5단계에서 생성된 궤적의 이름이다. 이것이 TUS 중 트랜스듀서 배치의 목표입니다. 타겟 창을 닫고 현재 프로젝트 파일을 저장하세요.
10. 참고: 3.1단계부터 3.9단계까지는 참가자가 TUS(TUS)를 받기 전에 완료해야 합니다.

4. 비시뮬레이션 기반 TUS 타겟팅 (참가자 스캔 선택 사항, TMS 결과를 읽기 쉬운 영역에 적용)

1. 신경항법 TMS 초기화 - 예제 구현: 새 빈 프로젝트를 누르고 여기를 클릭하여 신경내비게이션 소프트웨어에서 참가자 MRI를 선택할 해 부학적 데이터셋을 선택 하세요. 참가자의 구조적 MRI가 제공되지 않으면 새로운 MNI 헤드 프로젝트를 시작하세요.
   참고: 신경내비게이션 시스템/소프트웨어를 사용하세요. 이 프로토콜은 2.5.9 버전( 재료표 참조)의 신경내비게이션 소프트웨어를 사용하여 대표적인 절차를 설명합니다.
2. 참가자 MRI를 사용하지 않는다면 이 단계를 건너뛰세요. 참가자 MRI에서 뇌와 두피를 재구성하기 - 구현 예시: 참가자 MRI를 사용 중이라면 재건 탭으로 가서 새로운 재건... 드롭다운 메뉴에서 Skin을 선택한 후, 열린 창에서 Compute Skin 버튼을 눌러 두피를 재구성하세요. 스킨 창을 닫고, 새 재구성... 드롭다운 메뉴에서 Full Brain Curvilinear를 선택하고, 열린 창에서 슬라이스 간격 을 0.5mm로 설정한 뒤, Compute Curvilinear를 누르세요. 뇌가 재건된 후에는 필 깊이 슬라이더 바를 조정하여 재건된 뇌가 피질 바깥 표면에 노출될 때까지 조정하고, 곡선형 뇌 창을 닫습니다.
3. MRI를 사용하지 않는다면 이 단계를 건너뛰세요. 신체 두부 MRI 등록 설정 - 예제 구현: MRI를 사용 중이라면 랜드마크 탭으로 가서 ' 랜드마크 설정...'을 설정한 뒤, 재건된 두피에서 왼쪽 클릭 한 번으로 랜드마크를 넣고 좌우 상위 노치를 설치하고 왼쪽 상단의 '새로 '새 로움'을 누르세요. 세 개의 MRI 뷰에서 십자선을 확인하여 랜드마크 위치를 확인하세요. 필요하다면 조준선을 조정해 랜드마크 위치를 미세 조정하세요. 만족하면 등록 랜드마크 창을 닫고 프로젝트 파일을 저장하세요.
   참고: 4.1부터 4.3까지는 참가자가 TUS 시험에 오기 전에 완료해야 합니다. 필요에 따라 나시온과 좌우 상위음 접목 외의 랜드마크를 선택하세요. 좋은 랜드마크는 MRI 촬영 시 피부가 압박되거나 늘어나지 않는 곳입니다.
4. 시각적 영역에 TUS를 사용하려면 이 단계를 건너뛰세요. 근전도(EMG) 기록 준비 - 예시 실행: 의도한 TUS 표적에 나타나는 근육을 확인하고, 관심 근육 위의 피부를 알코올 물티슈로 닦으며, 필요하고 허락되면 면도하고, 근육의 복부와 힘줄에 EMG 전극을 적용합니다. 인접한 뼈 부위에 또 다른 전극을 적용해 기준점으로 활용하세요.
   참고: 피부 준비 중에는 혈액 희석제를 복용하는 참가자들은 주의하세요.
5. 신경내비게이션 TMS 초기화 - 예제 구현: 뉴로내비게이션 소프트웨어의 세션 탭으로 가서 새 글 ... 드롭다운 메뉴, 온라인 세션 을 클릭하여 새 세션 창을 실행하세요. 이 세션 창에서 IOBox 탭의 TTL 트리거 옵션 아래에서 TMS 자극기로부터 트리거 신호를 받는 올바른 채널/스위치를 확인하고, Dead time: 가 0ms로 설정되어 있는지 확인하세요.
6. 시각적 영역에 TUS를 사용하려면 이 단계를 건너뛰세요. 통합 신경내비게이션-EMG 설정 - 예제 구현: 운동 영역의 경우, 신경내비게이션 시스템의 EMG를 사용할 경우 올바른 Acquire EMG 채널을 확인하고, 관심 근육에서 EMG를 캡처할 수 있을 만큼 충분한 시간을 Trial: time을 입력합니다.
7. 신경 탐색 준비 - 예제 구현: 피험자 추적기를 참가자에게 부착하고 안정성을 확보하세요. 뉴로내비게이션 소프트웨어의 Polaris 탭으로 가서 카메라/참가자를 초록색 점(참가자)이 세 개의 청록색 박스(카메라 시야 범위) 중앙에 대략 위치하도록 위치시키세요.
8. 신체 머리 MRI 등록 수행 - 예제 구현: 등록 탭으로 가서 랜드마크를 왼쪽으로 클릭한 후, 뉴로내비게이션 시스템의 포인터를 해당 랜드마크에 안정적으로 올려놓고, 카메라에 포인터와 피험자 추적기가 모두 보이도록 한 뒤 샘플 및 다음 랜드마크로 이동 버튼을 누릅니다. 모든 랜드마크를 샘플링할 때까지 반복합니다.
9. 참가자 MRI를 사용할 경우 이 단계를 건너뛰세요. 스케일 템플릿 MRI에서 실제 참가자 머리까지 - 구현 예시: 참가자의 MRI를 사용하지 않는다면, 스케일링 탭으로 가서 참가자의 두피 꼭짓점에 포인터를 안정적으로 올린 후 랜드마크 추가를 누르세요. 머리 왼쪽, 오른쪽, 앞, 뒤의 가장 바깥쪽 지점까지 반복합니다.
10. 참가자-MRI 등록 검증 및 필요 시 업데이트 - 예제 구현: 검증 탭으로 가서 참가자 두피의 포인터를 의도한 TUS/TMS 진입점 주위를 부드럽게 밀어 넣고, 십자선 <-> 피부 거리를 확인하며, 0에 가까운 거리가 더 좋습니다(< 1mm를 정량적 임계값으로 사용할 수 있음). 표시된 거리가 허용 불가능으로 판단되면 등록 후 모두 삭제 후 4.8 - 4.9단계를 반복하여 허용 거리가 될 때까지 반복하세요.
11. 뉴로내비게이션 창을 설정하세요 - 예제 구현: Perform 탭으로 가서 Bullseye(코일 중심), Curvilinear Brain & Samples, Skin & Samples 뷰를 불러오고, Driver: 를 올바른 TMS 코일로 설정하세요. 뉴로내비게이션 시스템의 EMG를 사용할 경우, EMG와 EMG Pod Recording도 함께 불러주세요.
    참고: 원한다면 불아이(코일 중심) 대신 불스아이(표적 중심)를 사용하세요.
12. 반응이 있는 TMS 코일 위치 검색 - 예제 구현: 곡선형 뇌와 두피의 대략적인 위치를 모두 사용하여 초기 시작을 얻고, TMS 코일을 두피의 다양한 위치와 방향에 배치하며, 10초 간격으로 단일 TMS 펄스를 투여^합니다. 해부학적으로 합리적인 전체 영역에서 반응이 없다면, 자극기 출력을 늘리세요.
    참고: TMS 자극기 및 코일 모델과 EMG 획득 하드웨어 및 소프트웨어에 대해서는 재료표 를 참조하세요. 예시로, EMG 획득은 5000 Hz EMG 샘플링률, 20 - 20000 Hz 대역통과 필터, 60 Hz 노치 필터, 1000배 게인, 수동 아티팩트 제거, 그리고 Soda 등, 2020²⁴쪽에 설명된 MEP 검출 알고리즘을 사용했습니다.
13. 영역별 반응을 사용하여 목표 TMS 코일 배치를 정의하세요 - 예시 구현: 4.12단계를 반복하여 반응이 관찰됩니다. 즉, 운동 영역에서 뚜렷한 피크 투 피크 진폭을 가진 EMG(그림 6)를 보고하고, 시각 영역에서 자신 있는 광선(phosphene) 시각을 보고합니다. Hit => 타겟을 누르고, Targets to sample: list에서 이 샘플을 한 번 왼쪽으로 클릭해 이 코일 위치와 배치를 타겟으로 만듭니다.
14. 초기 TMS 목표에서 추가 반복 횟수를 얻기 - 예시 구현: B울스아이(코일 중심) 또는 불아이(목표 중심) 뷰에서 표시되는 세 가지 지표가 가능한 한 0에 가깝도록 코일을 배치하여 이 목표에 정렬하여 2번에서 3번의 추가 펄스를 투여합니다. 결과물로 나온 응답을 기록하세요.
15. 초기 TMS 목표 인접 위치에서 반응을 확인 - 구현 예시: 불스아이(코일 중심) / 불스아이(목표 중심) 뷰의 첫 번째 사분면에서 코일을 이 목표에서 ~7 mm 이동시키고, 코일을 이 새로운 위치와 방향에 고정한 후 ~3 펄스를 투여한 후 결과 응답을 기록합니다. 나머지 세 사분면도 반복합니다. 비중심 코일 구성이 센터 코일보다 평균 응답이 더 강하다면, 해당 샘플을 Recorded samples: list, => Target에서 단일 왼쪽 클릭으로 설정하고, Targets to sample: 목록에서 단일 좌클릭으로 해당 샘플을 타겟으로 만듭니다.
16. 4.14단계와 4.15단계를 반복하여 센터와 네 사분면 중 평균 반응이 가장 강할 때까지 반복합니다. 이 센터의 해당 샘플이 TUS의 목표 샘플이 될 것입니다. 이 샘플 번호를 기록하고 프로젝트 파일을 저장하세요.

5. TUS 설정

1. TUS 하드웨어를 연결하고 오실로스코프 녹음을 시작하세요 - 예제 구현: 함수 발생기, 증폭기, 오실로스코프를 (그림 7A)에 표시한 대로 연결하세요. 오실로스코프를 켜고 실행 모드로 설정한 뒤, 관심 있는 축척에 맞춰 수직 및 수평 축을 조정하세요.
   참고: 두 개의 함수 생성기가 항상 필요한 것은 아닙니다. 일부 기능 발생기 모델은 두 단계 이상의 주파수 제어를 가진 파형을 생성할 수 있습니다. 또한, 이 프로토콜에 사용되는 하드웨어는 이미 전기 임피던스와 일치합니다. 전기 임피던스가 정해져 있지 않을 때는 저항기를 앰프와 오실로스코프 사이에 직렬로 연결해야 합니다.
2. 드라이브 신호를 시작하고 확인한 후(턴키 시스템이 아닌 경우) 출력 시작 - 예제 구현: 증폭기의 MAIN POWER 스위치를 O에서 I로 전환하고, 증폭기의 출력 전압을 0으로 다이얼한 후, 기능 생성기를 원하는 파형으로 설정하여 각 PD의 시작과 종료에 램핑이 추가되도록 합니다. 두 기능 생성기의 설정을 확인한 후, 상단 생성기에서 Output 을 누르고, 하단 생성기에서 Output 을 누르고, ADJUST 휠을 돌려 Gain: 값을 확인하여 증폭기의 출력 출력을 100%로 다이얼한 후, 증폭기의 POWER 버튼을 눌러 출력을 시작합니다(그림 7B).
3. 드라이브 신호 파형을 확인하고 시스템 출력이 안정화되도록 허용 - 예제 구현: 오실로스코프에서 관찰된 파형이 원하는 대로 유지되는지 확인한 후 드라이브 시스템이 15분간 작동하도록 하여 출력이 안정되도록 합니다(Table of Materials에 명시된 하드웨어 기준).
   참고: 안정화 증폭기 출력은 전압 변동과 관련이 없습니다. 이는 전압이 원하는 범위 내에서 안정되도록 허용하며, 예를 들어 V_PP 가 초기 값에서 10-20% 감소하여 그 수준을 유지하도록 하는 것입니다. 이 프로토콜에서는 증폭기가 포함되어 있습니다(재료 표 참조). 구동 시스템마다 출력 안정을 위해 V_PP 감소/증가 및 지속 시간이 다릅니다. 첫 번째 연구 참가자를 확보하기 전에 안정적인 출력에 필요한 시스템 특이적 행동과 지속 시간을 경험적으로 결정하세요.
4. 청각 효과에 대한 램프 기반 완화 방식을 검증하세요. 각 PD의 시작과 끝에서 드라이브 신호 파형에서 램핑이 있는지 확인하세요. 증폭기 출력을 0으로 다이얼(또는 점진적으로 감소시키고), 트랜스듀서를 수면에서 출구면(즉, 자극 측)이 수면에서 ~1인치 정도 아래에 위치하고 위를 향하게 하여 완전히 물에 담근 후, 증폭기 출력을 100%까지 다이얼(또는 점진적으로 증가)합니다. 램프 도입이 실패하면 물 구슬이 수면에서 분수처럼 튀어나오고, 성공하면 수면에 물결이 생기지만 비즈는 떠나지 않습니다.
5. 뉴로내비게이션용 TUS 트랜스듀서 보정 - 구현 예시: 뉴로내비게이션 도구 트래커를 트랜스듀서 홀더에 장착합니다. 뉴로내비게이션 소프트웨어의 창 아래, 도구 보정 아래에서 새 보정 을 눌러 TUS 트랜스듀서의 새 보정을 생성하세요. Calibration name: 다음에 이름을 입력하고, Tool tracker:에서 올바른 툴 트래커를 선택하세요. 도구 추적기가 장착된 트랜스듀서를 보정 블록에 대고, 블록의 기준 표시 핀이 트랜스듀서 출구 평면 중심에 닿아 수직으로 놓은 채 보 정 카운트다운 시작을 선택한 후 5초간 가만히 있다가 신경항법 소프트웨어가 성공을 표시하는지 확인하세요. 만약 그렇지 않다면, 성공 이 확인될 때까지 이 마지막 동작을 반복하세요. 완료 후에는 보정 편집 창과 도구 보정 창을 닫으세요.
   참고: 이후 사용에서는 기존 도구 보정 목록에서 해당 보정 항목을 한 번 왼쪽 클릭으로 교체한 후 재보정을 누르세요.
6. TUS 종료 설정 - 예시 구현: 참가자가 TUS 준비가 되면 증폭기의 전원 버튼( 메인 전원 스위치가 아님)을 눌러 출력을 차단 하고, 오실로스코프를 증폭기에서 분리한 뒤 트랜스듀서를 증폭기 출력에 연결한다.

6. TUS 관리

1. 시뮬레이션 기반 타겟을 사용할 경우 이 단계를 건너뛰세요. 시뮬레이션 기반 TUS 표적을 신경내비게이션에 로드하고 참가자-MRI 등록을 수행합니다 (4.7-4.10) - 예제 구현: 시뮬레이션 기반 표적을 사용하고 참가자가 TUS 준비가 된 경우 신경내비게이션 소프트웨어의 세션 탭으로 가고, 새 드 롭다운 메뉴와 온라인 세션을 통해 새 세션 창을 엽니다. 거기서 Targets 탭 아래에서 Trajectory X-mod 타겟을 왼쪽으로 클릭한 후 Add => 버튼을 눌러 이 세션의 타겟으로 설정하세요. 다음으로, 정확히 4.7-4.10 단계를 수행한 후 수행 탭으로 이동합니다.
2. TUS 투여를 위한 뉴로내비게이션 설정 - 예제 구현: Perform 창에서 최소한 Bullseye(코일 중심) 또는 Bullseye(Target Centric) 뷰를 불러오고, Driver:를 올바른 TUS 변환기로 설정하며, 왼쪽 상단의 샘플링 대상 목록에서 올바른 표적을 선택합니다.
3. 참가자 두피를 TUS 결합에 준비시키기 - 예시 구현: 가능한 한 머리카락을 빗어 제거하고, TUS 변환기가 대략 위치한 두피를 노출시키고, 이를 통해 전후방 분리선을 만듭니다. 이 분리선을 따라 배출된 초음파 젤을 바르고, 자연스러운 모발 방향을 따라 손가락 압력을 가해 공기 방울을 터뜨리고 머리카락을 적십니다. 트랜스듀서 크기에 따라 초기 파팅 라인 양쪽에 ~1.5cm 간격으로 1-3개의 추가 파팅 라인을 만들고 위의 작업을 반복합니다. 다음으로, 처음 이별선으로 돌아가 위의 동작을 4번 반복합니다.
   참고: 이 단계는 ITRUSST 실용 권고⁷을 준수합니다.
4. TUS 트랜스듀서를 참가자와 결합 - 예시 구현: TUS 트랜스듀서를 참가자 헤드에 고정하고, 트랜스듀서를 표적에 맞추기 위해 위치를 조정하여 Bullseye(코일 중심) 또는 Bullseye(표적 중심 )에 표시되는 세 가지 지표가 가능한 한 0에 가깝게 하고, 거리 편차는 1.5 mm, 기울어지는 편차(피치 + 롤)는 2도 << 조정합니다. 그리고 1도 < 회전 편차(yaw)를 정량적 운용 기준으로 사용할 수 있습니다. 트랜스듀서 위치에 만족하면 스트랩을 약간 조이세요. 참가자가 편안하고 질식하지 않도록 하세요.
5. (선택 사항이지만 권장) 온라인 안전 평가가 필요하다면 트랜스듀서와 두피 사이에 열전대 와이어를 삽입하세요. 초음파 젤 안쪽, 이상적으로는 두피 가까이, 트랜스듀서 표면이 아닌 곳에 삽입하세요. 트랜스듀서의 한쪽 가장자리를 향해 삽입하고 중앙을 통과하지 않아, 국소 두피 온도 모니터링 시 초음파 파동이 최소한의 영향만 받도록 하세요. 머리가 움직일 때 고정할 수 있도록 헤드에 열전대 와이어를 테이프로 고정하세요. 제거 편리함과 끈적임 사이의 균형을 위해 종이 테이프를 사용하세요.
6. TUS 시작 후 초기 트랜스듀서 배치를 기록하세요 - 예제 구현: 증폭기의 전원 버튼을 눌러 출력을 켜고 TUS를 켭니다. 동시에 뉴로내비게이션 소프트웨어 창 왼쪽 하단의 Sample Now 버튼을 눌러 초기 트랜스듀서 배치를 기록하세요.
7. TUS 전반에 걸쳐 트랜스듀서 배치를 기록하고 필요에 따라 조정하세요 - 예시 구현: TUS 중에 원하는 대로 Sample Now 를 입력하여 트랜스듀서 위치를 기록합니다. Bullseye(코일 중심) 또는 Bullseye(Target 중심)의 세 가지 지표를 면밀히 관찰하세요. 트랜스듀서 위치가 표적에서 벗어나면 조정하는데, 이는 세 가지 지표가 0에서 점점 멀어지는 것으로 나타납니다(그림 8).
8. 열전쌍을 사용할 경우 두피 온도를 모니터링하고, 열전쌍 수치가 43.3 °C(110 °^F)에 가까워지거나 참가자가 과도한 열 감각을 보고하면 개입하세요.
   참고: 이 43.3 °C(110 °F) 두피 임계값은 2^도 화상을 방지하기 위한 것입니다≥. 두개내 열선량 한계는 ITRUSST 안전 지침¹⁸에 의해 다루어지며, 열 효과는 다음 세 가지 중 하나라도 충족될 경우 안전하다고 명시하고 있습니다: 언제든지 두개내 온도 상승≤ 2 °C, 열선량 ≤ 0.25 CEM43, 또는 열 지수 수준에 따라 최대 노출 시간(TI, 2.0 < TI ≤ 2.5 40분, 2.5 < TI≤ 3.0)는 10분입니다. 두개내 열 계산을 위해 ITRUSST 안전 지침을 확인하세요. TI는 대부분의 TUS 구성에서 두개골 TI(TIC)를 의미^{하지만, 연}부 조직(TIS)과 집중 중인 뼈(TIB)도 정의됩니다. TIC, TIS, 또는 TIB 중 어느 것이 시나리오에 가장 적합한지 판단하세요.

7. TUS 마무리

1. TUS 종료, 참가자 건강 상태 확인, 두피 청소 - 예시 구현: 증폭기의 POWER 버튼을 눌러 출력을 차단하고 TUS도 종료합니다. 트랜스듀서와 모든 헤드 내 장비를 분리하고, 두피의 붉은기를 점검하며, 참가자의 불편함이나 부작용이 있는지 점검하세요. 불편함이나 사건이 없음을 확인하거나 질문에 답변/해결한 후, 가능한 한 부드럽게 닦아 초음파 젤을 깨끗이 닦으세요.
2. 뉴로내비게이션 데이터 종료 및 내보내기 - 예제 구현: 뉴로내비게이션 창에서 완료 버튼을 누르고 파일을 통해 프로젝트를 저장하고 프로젝트 저장. 세션: 목록에서 현재 세션을 선택한 후, 리뷰를 클릭한 후 창 왼쪽 하단의 Export... 드롭다운 메뉴에서 Brainsight 텍스트 파일 (.txt)를 선택하고, 방향(3방향 벡터)을 선택하고, 스냅 투지: 드롭다운 메뉴가 '아무것도 없음'임을 확인한 뒤, 원하는 대로 다른 설정을 설정한 뒤, 저장을 눌러 자극 중 녹화된 TUS 위치와 방향을 내보내세요.
   참고: 각 샘플 이름에 공백이 없도록 하는 것은 필수는 아니지만, 좋은 관행입니다.

8. 오프라인 안전 평가 (선택 사항이지만 권장)

1. 최소 3차원 T1 자화 준비 신속 획득 구배-에코(MPRAGE)와 확산 텐서 영상(DTI) 시퀀스를 획득합니다. T1 MPRAGE와 동일한 해상도의 T2 가중치 유체 감쇠 역전 회복(FLAIR) 이미지는 선택 사항이지만, 특히 뇌하에 유용합니다. TUS 전후를 확보하세요.
   참고: 신경영상 매개변수와 스캐너를 원하는 대로 선택하세요. 이 프로토콜은 T1 MPRAGE를 가지며, 1mm 등방성 공간 해상도, 2400ms TR, 3ms TE, 900ms TI; 플레어: 1 mm 등방성 공간 해상도, 5000 ms TR, 90 ms TE, 1806 ms TI; 그리고 DTI: 이중 스핀-에코, 에코-평면 영상 획득, 2 mm 등방 공간 해상도, b 팩터 = 1000 s/mm², 2.5 mm 슬라이스 두께. 사용된 스캐너에 대해서는 재료표 를 참조하세요.
2. 기본 설정이 없다면 원하는 방법으로 원본 이미지를 NIFTI(즉, .nii 형식)로 변환하세요. 예를 들어 재료표 를 참고하세요.
3. 4D DTI 이미지를 분리하고 브레인 마스크를 얻으세요 - 예시 구현: 아직 설치하지 않았다면 DTI 처리 소프트웨어²⁶을 설치하고(재료표 참조), 4D 확산 NIFTI에서 FSLSPLIT을 실행하고, 생성된 vol0000 파일에 베팅하여 브레인 마스크²⁷을 실행하세요.
4. DTI 이미지에서 와전류로 인한 왜곡을 보정하기 - 예시 구현: N 1 행 사이에 공백이 하나 있는 단일 행의 index.txt 파일을 생성한다(예: N = 5 시 index.txt 은 bval 파일 내 값 수인 1 1 1 1 1 1만 포함하고, --imain으로 와 디²⁸ 을 실행 한다. --마스크, --bvecs, --bvals, --index, --acqp, --data_is_shelled, --repol, --out 옵션으로, 인덱스 텍스트 파일이 --index의 입력이고, 0, 1, 0, 0.08(즉, 0 1 0 0.08)을 포함하는 공간 구분된 텍스트 파일 한 행이 --acqp의 입력입니다.
5. 신경전형적인 성인은 이 단계를 건너뛰세요. 병변 마스크를 위한 병변 구분 - 예제 구현: 병변 분할 도구를 사용하거나 병변이 있는 코호트를 연구할 경우 FLAIR에서 병변 마스크를 수동으로 그려 작성하고, FALIR이 없으면 T1을 사용하고, 마스크를 NIFTI로 저장하세요.
6. 해부학적 MRI 이미지 분할 - 예제 구현: MRI 처리 소프트웨어( 재료표 참조)를 설치하고, 프로그래밍 플랫폼(재료표 참조) 명령창에서 spm fmri 를 실행한 후 세그먼트 버튼, SPM 드롭다운 메뉴, 도구, 임상, MR 세그먼트 정규화 를 눌러 세분화 창을 띄웁니다. T1을 해부학에 입력하고, 병변 마스크를 병 변 지도 에 입력하세요(신경전형인 경우 빈칸 남겨두기), FLAIR를 병리 스캔으로 입력하고, 초록색 삼각형을 눌러 분할²⁹를 시작하세요.
7. 스칼라 DTI 사상을 위해 에디 보정된 DTI 이미지에 확산 텐서 모델을 맞추는 - 예제 구현: --data, --out, --mask, --bvecs, --bvals, --verbose 옵션을 켜고 dtifit³⁰을 실행하며, Step 8.4(에디 단계)에서 --out으로 입력하는 --데이터 입력이 됩니다. dtifit 이후 4D 확산 이미지에 fslsplit을 실행해 새로운 vol0000을 만드세요.
8. TUS 투여 중 대표적인 트랜스듀서 위치와 방향을 얻기 - 예제 구현: 뉴로내비게이션 소프트웨어의 텍스트 파일에 대해 커스텀 스크립트 또는 공개된 파이프라인³¹을 사용하고(7.2단계), 뉴로... 왼쪽 상단 드롭다운 탭, 그리고 파일 가져오기 → 이름 목록에서 단일 좌클릭으로 이 표현을 가져오세요. 그리고 '이동'을 눌러 적절한 위치와 방향을 확인한다.
   참고: 이 신경내비게이션 소프트웨어 파일이 TUS MRI 이전 영상을 기반으로 만들어졌는지 반드시 확인하세요. 신경항법 소프트웨어에서 유도된 트랜스듀서 위치와 방향이 음향 시뮬레이션이 실행되는 MRI 이미지와 동일한 공간에 좌표가 있는지 확인하세요.
9. TUS 자극 조직에 대한 관심 영역(ROI) 획득 - 예제 구현: 3.1 - 3.2 및 3.6 - 3.8 단계를 수행하여 음향 시뮬레이션을 실행합니다. Step 3.8 중에 Calculated Fields 를 한 번 실행하세요.
10. Step 8.6의 pre-TUS 해부학 스캔과 조직 분절 마스크를 Pre-TUS, b0 스칼라 DTI 맵(Step 8.7)과 정렬 - 예제 구현: MRI 처리 소프트웨어의 coregister-est&reselice 를 사용하여 vol0000이 참조, pre-TUS T1이 소스이며, Step 8.6의 c1에서 c5 파일을 다른 이미지에 입력합니다. 같은 도구를 사용해 TUS 이후, dtifit-ed vol0000을 pre-TUS, dtifit-ed vol0000에 정렬하고(예: 참조 = pre-TUS, dtified vol0000, source = post-TUS, dtifit-ed vol0000), 이후 포스트 TUS T1과 Step 8.6의 세그먼트 마스크를 vol0000 중 어느 쪽에도 동일하게 정렬합니다.
11. TUS 자극 ROI(8.9단계)를 회색 및 백질 마스크와 교차하여 ADC 읽기 최종 ROI를 산출합니다 - 예제 구현: fslmaths rc1_* -thr 0.5 -bin ID_GM.nii 와 fslmaths rc2_* -thr 0.5 -bin ID_WM.nii를 실행하여 회색질과 백질 마스크를 이분화하고, fslmaths ID_GM.nii -add ID_WM.nii ID_WGM.nii를 실행하여 결과 마스크를 결합합니다. 그리고 fslmaths *_FullElasticSolution.nii.gz -mas ID_WGM.nii ID_roi_WGM.nii 를 실행하여 이 결합된 마스크와 시뮬레이션된 음향장 간의 교차점을 얻습니다. 여기서 *_FullElasticSolution.nii.gz는 Step 8.9의 시뮬레이션 출력입니다.
12. 최종 ROI 마스크를 오버레이(Step 8.11)하고 TUS 전후 ADC를 얻으세요 - 예제 구현: 이 ID_roi_WGM.nii 를 MRI 뷰어의 TUS 전후 dtifited vol0000에 겹쳐 놓고( 재료표 참조), 그리 기, 기술, 중 간선 값을 기록하고, TUS 전후 중간값을 사용해 (사후/전) 비율을 계산하여 사후/전전(TUS) 중간값을 계산합니다.

9. TUS에 의해 유발된 CSE 변동 평가

이 섹션의 단계는 모듈식입니다. 이 검사를 수행하여 원하는 빈도와 시간대에 따라 TUS에 대해 CSE를 평가하세요. 연구 질문에 따라 빈도와 시간대를 선택하세요. TMS 자극기 및 코일 모델, EMG 획득 하드웨어에 대해서는 재료 표를 참조하세요.

1. TUS 수신 피질 표현을 가진 근육의 CSE를 평가하고, EMG 전극 준비를 위해 4.4단계를 수행하세요.
2. 신경내비게이션 준비를 위해 4.5-4.11단계를 수행하세요.
3. 관심 있는 근육, 즉 핫스팟을 가장 잘 자극하는 TMS 코일 세팅(위치와 방향)을 결정하세요.
   1. TUS 타겟팅이 비시뮬레이션 기반이라면 비시뮬레이션 기반 TUS 타겟팅 중 얻은 TMS 핫스팟을 사용하세요 - 예시 구현: 뉴로내비게이션 소프트웨어의 ' 샘플 대상 목록'에서 가장 강한 EMG 반응을 보인 샘플을 단일 왼쪽 클릭으로 뉴로내비게이션 타겟으로 설정하세요.
      참고: TMS 자극기 및 코일 모델과 EMG 획득 하드웨어 및 소프트웨어에 대해서는 재료표 를 참조하세요. 예시로, EMG 획득은 5000 Hz EMG 샘플링률, 20 - 20000 Hz 대역통과 필터, 60 Hz 노치 필터, 1000배 게인, 수동 아티팩트 제거, 그리고 Soda 등, 2020²⁴쪽에 설명된 MEP 검출 알고리즘을 사용했습니다.
   2. TUS 타겟팅이 시뮬레이션 기반이라면, 4.12 - 4.16 단계를 수행하여 핫스팟을 식별합니다.
4. 1 mV 모터 임계값(MT_1mV) - 예시 구현: 불스아이 윈도우에 표시된 세 가지 지표(거리 편차< 1.5mm, 기울기(피치 + 롤) 2도, 회전 편차(요<< 1도)를 최소화하여 위 핫스팟에 정렬하는 TMS 코일을 배치하고, 1 mV MEP를 유도하는 데 필요한 TMS 자극기 출력을 결정합니다. 즉, MT_1mV를 선택된 알고리즘(예: PEST³²)을 사용합니다. 100% 최대 자극기 출력(MSO)에서 1 mV MEP를 달성할 수 없으면, 0.05 mV MEP에 필요한 MSO 비율을 결정합니다.
   참고: 0.05 mV MEP에 필요한 MSO 비율은 MT_1mV 가 아닙니다(단계 9.5 참조). 또한, 이 구간을 여러 번 수행할 때는 MT_1mV 단계를 처음에만 결정하면 되며, MT_1mV 자체를 CSE의 전역 측정 지표로 선택하지 않는 한 결정하면 됩니다.
5. MT_1mV 에 10초²³> 펄스 간격으로 20개의 단일 TMS 펄스를 전달합니다.
   참고: MT_1mV 가 불가능하지만 MT_0.05mV 가 가능하다면, 100% MSO를 사용하세요. MT_1mV 와_{MT 0.05mV} 모두 달성이 불가능하면, 이 참가자는 이 CSE 평가 대상이 아닙니다.

10. TUS에 의해 유발된 MSL 변동 평가

참고: 이 섹션의 단계는 모듈식입니다. 이 검사를 수행하여 원하는 빈도와 시간대에 대해 MSL을 평가하세요. 연구 질문에 따라 빈도와 시간대를 선택하세요.

1. 선택한 소프트웨어/언어(예시는 Table of Materials )를 사용해 다섯 버튼으로 된 물리적 키보드를 컴퓨터 화면 앞에 놓고, 컴퓨터 화면에는 5개의 수평 정거리, 2cm x 2cm 크기의 빈 상자가 다섯 개의 키보드 버튼과 정렬되어 있습니다. 구슬이 한 번에 한 상자에 나타나고, 해당 상자의 해당 버튼을 누르면 사라지고, 또 다른 상자에 나타나게 하세요. 구슬이 다섯 상자에 반복 없이 나타나 등장 순서를 이루도록 하세요. 예를 들어 상자 번호 1-4-3-2-5. 과제를 12번 반복하게 하세요. 작업 시작 전에 환영 페이지를 만들고, 이 환영 페이지에서 작업으로 전환하는 과정은 어떤 키를 누르면 시작됩니다. 각 비즈 등장과 해당 버튼 입력 사이의 경과 시간을 추적하는 응답 시간 기록기를 두세요. 의사코드의 예시는 다음과 같습니다
   boxes = [1, 2, 3, 4, 5]
sequence = [1, 4, 3, 2, 5]
repeats = 12
rt_log = []
print("Welcome! Press any key to begin.")
wait_for_any_key()
show_boxes() # draw empty boxes
for r in range(repeats):
  for target in sequence:
    show_bead(target) # bead in current box
    start = current_time()
    while True:
      key = wait_for_key()
      if key == target: # correct button
        rt = current_time() - start
        rt_log.append(rt)
        clear_bead()
        break
      else:
        continue # ignore wrong presses
print("Task complete. Thank you!")
save(rt_log, "results.csv")
   참고: 버튼/박스 수와 순서 반복은 실험 설계에 따라 달라질 수 있습니다. 고려 사항은 관심 코호트의 기능 수준과 참가자 간 서열의 균형, 즉 참가자 수가 가능한 서열 수로 나누어지도록 하는 것입니다. 구슬 소멸과 다음 시퀀스 사이의 간격, 그리고 한 서열의 끝에서 다음 서열의 시작 사이의 간격도 실험 설계에 따라 다릅니다.
2. 참가자가 편안한 자세로 앉게 하세요. 키보드를 참가자의 손이 편안하게 닿을 수 있는 위치에 놓으세요.
3. 참가자에게 "화면에 다섯 개의 박스가 나타날 것입니다. 구슬이나 원형 모양이 상자 중 하나에 나타납니다. 구슬이나 원이 보이면 스트로크가 영향을 받은 손으로 해당 키를 누르세요. 최대한 빨리 진행하세요, 저희가 시간을 맞출 테니까요, 알겠죠? 질문 있어?"
   참고: "시퀀스"라는 표현은 어떤 형태로든 피하세요. MSL은 운동 피질 상태를 측정하려면 암묵적 학습이어야^합니다. "시퀀스"라는 언급은 참가자들이 각 박스를 색인화하고 시퀀스를 명시적으로 기억할 가능성을 높여, MSL이 운동 피질 상태를 평가할 수 있는 능력을 무력화시킵니다.
4. 참가자가 궁금한 점에 답한 후 무작위로 시퀀스를 할당하고, "준비가 되면 언제든지 어떤 키를 눌러 시작할 수 있어요."라고 알려주세요.
5. 과제 중 참가자의 자세를 모니터링하고, 낙상 징후가 있으면 개입하세요. 동시에 참가자가 다른 손/팔을 사용해 도움을 준다면, 이 작업에는 파레틱 손만 사용해야 한다는 점을 상기시켜 주세요.
6. 참가자가 과제를 잘 완료했는지 확인하고, 키보드/화면을 치우며, 수행 능력을 칭찬하고 감사를 표현하세요.

11. 데이터 분석

참고: 전체 데이터 분석은 실험 설계에 따라 다릅니다. 아래 단계에서는 CSE/MSL 측정의 기본 단위에 대한 지침과 간단하고 표준적인 사전 비교 후 백분율 예시를 제공합니다.

1. CSE 분석
   1. 각 EMG 트레이스에서 시작 지연 시간이 최소 19ms(APB 기준)인 식별 가능한 MEP를 확인하고, 각 MEP의 시작과 오프셋 사이의 피크 투 피크 진폭을 계산하며, 블록 내 20개의 MEP에 대한 피크 대 피크 진폭의 중앙값을 계산합니다. 이 중간 진폭이 이 블록의 CSE를 측정하는 지표가 됩니다.
      참고: MEP 잠복기 발생은 근육, 근육 상태(휴식 vs 활동 상태), 신경학적 장애(예: 상지: 10-40 ms³⁴)에 따라 달라집니다. 하지: 30-45ms^35.36. 관심 있는 근거가 APB가 아니라면 문헌을 참고하세요. MEP의 시작/오프셋은 Soda 등, 2020,²⁴에 설명된 임계값 측정법을 사용하여 결정할 수 있습니다.
   2. CSE 이전 지표에서 CSE 이전 지표에서 CSE 이후 지표를 빼고 이 차이를 CSE 이전 측정치로 나누어 비율을 구합니다.
2. MSL 분석
   1. 각 시퀀스 반복 내의 중앙값 응답 시간을 계산한 다음, 12번의 반복 내 중간 값을 계산합니다. 이 '중앙값의 중간값'이 이 블록의 MSL 척도가 됩니다.
   2. MSL 이전 측정값에서 MSL 이전 측정값에서 이후의 MSL 측정치를 빼고 이 차이를 MSL 이전 측정값으로 나누어 비율을 구합니다.

Results

시뮬레이션 기반 TUS 타겟팅은 먼저 두개내 목표물과의 근접성과 두개골과의 수직 위치를 기준으로 초기 트랜스듀서 배치를 수동으로 정의하고, 이 초기 위치 및 트랜스듀서 사양을 바탕으로 두개내 음향 필드를 해석합니다. 다음으로, 의도된 자극 목표와 음향장 초점 간의 차이를 계산하고, 이 차이의 반대 방향으로 변환기 위치를 업데이트하며, 이 새로운 변환기 배치를 이용해 음향장을 해결하고, 가능한 한 음향 초점이 의도된 자극 목표에 도달할 때까지 반복 반복합니다. 그림 5A는 피질 영역에 만족스러운 타겟팅 예시를 보여주며, 그림 5B는 추가 반복이 도움이 될 시나리오를 보여줍니다. 그림 5C는 예상치 못한 중요한 항목인 Distance Tx 아웃플레인 투 스킨(mm)을 강조합니다. TU...

Discussion

신경학적 질환에 대한 TUS 적용에 대한 연구 열의가 크게 증가했으며; 그러나 과학적 엄밀성과 결과 재현 강화가 필요합니다. 목표 조직에 대한 성공적인 TUS는 여러 중요한 단계에 의존합니다. 먼저, 트랜스듀서의 송신 감도를 정확히 특성화해야 합니다. 옵션으로는 이 프로토콜의 2단계를 따르거나, 협력자에게 아웃소싱하거나, 벤더 서비스를 이용하는 방법이 있습니다. 두 번째 중요한 단계는 표적 지정, 즉 트랜스듀서의 위치와 두피 방향을 결정하는 것입니다. 얕고 넓은 표적 조직에 대해, TMS 기반 운동 피질 표적화(Step 4)는 피질척수 흥분성과 행동에 영향을 미치는 것으로 나타났^{습니다. 2,3}. 심부(하부 피질, 피질하) 및 더 작은 표적 조직, 또는 비교적 더 정밀한 표적 지정의 경우, 시뮬레이션 기반 표적(Step 3)이 TUS^6...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
3D 프린터	얼티메이커	시즌 3	트랜스듀서 마운트 제조에 사용될 예정입니다.
3T MRI 스캐너	제너럴 일렉트릭	시그나 UHP
바벨브레인	사무엘 피차르도 (캘거리 대학교)	버전 0.4.3	본문에서는 "TUS 타겟팅 소프트웨어"로 언급됩니다. https://proteusmrighifu.github.io/BabelBrain/ 에서 접근 가능
브라인사이트	도적 연구		본문에서는 "뉴로내비게이션 소프트웨어/시스템"으로 불립니다. TUS/TMS 타겟팅에 사용하기 위해 Mac 컴퓨터, 적외선 카메라, 그리고 피듀셜 장비가 함께 제공됩니다.
EMG 증폭기와 아날로그-디지털 변환기	케임브리지 전자 디자인 Ltd	1902년 동원, 그리고 nbsp; 마이크로4	EMG 신호를 획득, 증폭, 디지털화하는 데 사용됩니다.
DCM2NIIX	크리스토퍼 로든	V1.0.20250506	DICOM에서 NIFTI로 신경 이미지를 변환하는 것. 접근 가능 https://pypi.org/project/dcm2niix/
E-프라임	심리학 소프트웨어 도구	E-프라임 3.0	본문에서는 MSL의 예시 소프트웨어로 언급되어 있습니다. 이산 서열 생성 작업을 생성하는 데 사용됩니다.
피듀셜 및 헤드밴드	도적 연구	ST-1275 (대상 추적기), LCT-494 (대형 코일 추적기), P-1528 (포인터)	Brainsight와 함께 신경내비게이션을 위해 사용할 예정입니다.
FSL	옥스퍼드 대학교		본문에서는 "DTI 처리 소프트웨어"로 언급됩니다. 확산 이미지 처리를 위한 선택적이지만 권장되는 8단계에서 사용됩니다.
함수 생성기	키사이트 테크놀로지스	33210A	TUS 변환기용 구동 신호를 생성하기 위해서입니다.
하이드로폰	온다 코퍼레이션	HNA-0400	트랜스듀서에서 나오는 압력 출력을 측정하기 위해서입니다.
잇-탙	펜 이미지 컴퓨팅 및 과학 연구소	ITK-SNAP 4.0	본문에서는 "MRI 뷰어"라고 불립니다. https://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php?n=Downloads.SNAP4 에서 접근 가능합니다.
케이-웨이브	브래들리 트리비, 벤 콕스, 그리고 지리 자로스	K-웨이브 버전 1.4	본문에서는 "오픈 소스 음향 시뮬레이션 소프트웨어"로 언급됩니다. http://www.k-wave.org/ 에서 접근 가능
MATLAB	매스웍스 주식회사	R2024b	본문에서는 "프로그래밍 플랫폼"으로 언급됩니다. 접근 가능 https://www.mathworks.com/products/matlab.html
MRIcroGL	신경영상 도구 및 리소스 콜라보라토리	v1.2.20220720	DICOM에서 NIFTI로 신경 이미지를 변환하는 것. https://www.nitrc.org/projects/mricrogl/ 에서 접근 가능
MRIcron	신경영상 도구 및 리소스 콜라보라토리	v1.0.20190902	본문에서는 "MRI 뷰어"라고 부릅니다. https://www.nitrc.org/projects/mricron 에서 접근 가능
오실로스코프	시글렌트 테크놀로지	SDS 1202X-E	TUS 트랜스듀서 입력을 측정하고 하이드로폰 측정을 기록하는 데 사용됩니다.
파이썬	파이썬 소프트웨어 재단	파이썬 3.13	본문에서는 MSL의 예시 언어로 언급됩니다. 이산 서열 생성 작업을 생성하는 데 사용됩니다.
RF 전력 증폭기	AR RF/마이크로파 계측	50A250	함수 생성기 출력을 TUS 변환기가 요구하는 진폭까지 증폭하는 데 사용됩니다.
신호	케임브리지 전자 디자인 Ltd	신호 7.05a (x86)	본문에서는 "EMG 획득 소프트웨어"라고 명칭됩니다. 아날로그-디지털 변환기에서 컴퓨터로 EMG 신호를 획득하는 데 사용됩니다.
심닙스	악셀 틸셔 (덴마크 공과대학교)	버전 4.5	본문에서는 "전자 필드 소프트웨어"로 불립니다. https://simnibs.github.io/simnibs/build/html/index.html 에서 접근 가능
SPM12	기능영상 연구소 (유니버시티 칼리지 런던)		본문에서는 "MRI 처리 소프트웨어"로 언급됩니다. 선택적이지만 권장되는 8단계 MRI 이미지 처리에 사용될 예정입니다.
TMS 자극기와 코일	매그스팀 주식회사	BiStim2, 70mm 피겨 오브 에잇	TMS 펄스를 적용하는 데 사용될 예정입니다.
트랜스듀서	블라텍 인더스트리	AT32080
트랜스듀서 마운트	듀크 대학교 팀		폴리아크틱산(PLA)에 3D 프린팅된 트랜듀서 마운트를 제작하고 패브릭 스트랩과 함께 추가했습니다.
초음파 젤	파커 연구소	아쿠아소닉 100	TUS 변환기와 참가자 두피 사이에 적용될 예정입니다.
물탱크 및 3축 위치 제어 시스템	온다 코퍼레이션	AIMS III 하이드로폰 스캐닝 시스템	회사와 함께 맞춤 제작.