Method Article

TMS 내비게이션 시스템을 사용하여 센서 위치를 고정밀 디지털화하여 소스 위치 파악을 개선합니다

DOI:

10.3791/69508

⸱

January 23rd, 2026

 ,  ,  ,  , 
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

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

우리는 내비게이티드 브레인 자극(NBS) 시스템의 기기를 사용하여 고밀도 뇌파(EEG) 센서 위치를 디지털화하는 재현 가능한 방법을 제시합니다. 이 접근법은 추가적인 소프트웨어 확장 기능이 필요 없으며, 표준 NBS 도구만 필요합니다. MNE-Python 파이프라인과 통합된 이 접근법은 추가 하드웨어 없이도 소스 현지화 정확도를 향상시킵니다.

Abstract

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출처 위치 추적은 두피에서 기록된 신호를 바탕으로 뇌 활동의 원인을 추정하는 기법입니다. 정확한 소스 위치 파악은 센서 위치의 정밀한 공간 디지털화에 매우 중요합니다. 이 프로토콜에서는 내비게이티드 브레인 자극(NBS) 시스템을 사용하여 센서 위치를 디지털화하는 실용적이고 신뢰할 수 있는 방법을 제시합니다. NBS는 TMS 실험실에서 흔히 구할 수 있는 경두개 자기 자극(TMS) 장비의 구성 요소이지만, 뇌파검사(EEG)나 기능적 근적외선 분광법(fNIRS) 시스템의 센서 디지털화에는 거의 활용되지 않습니다. 이 접근법은 연구자들이 전용 디지털화 장비를 투자하지 않고도 기존 인프라를 활용해 소스 모델링의 공간 정확도를 크게 향상시킬 수 있게 합니다.

전체 워크플로우를 안내합니다: (1) Nexstim NBS 시스템의 기본 도구를 사용해 EEG 전극 위치를 디지털화; (2) 좌표 데이터를 호환 형식으로 내보내기; (3) MNE-Python 패키지를 사용하여 EEG 전처리 및 소스 로컬라이제이션 파이프라인에 데이터를 통합하는 것. 프로토콜에는 디지털 데이터를 MRI 이미지와 일치시키고 공동등록 정확도를 최적화하는 팁도 포함되어 있습니다. 이 방법의 실용성을 설명하기 위해, 촉각 자극 실험 데이터를 분석하는 데 적용합니다.

재현성과 채택 용이성을 보장하기 위해 조정 처리 및 공동 등록을 위한 맞춤형 Python 스크립트가 제공됩니다. 결과는 디지털화된 전극 위치를 통합하면 기본 전극 몽타주에 비해 피질 소스 추정치의 해부학적 정확성과 해석 가능성이 현저히 향상됨을 보여줍니다.

Introduction

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뇌파검사(EEG)는 두피에서 뇌의 전기 활동을 측정하지만, 원본 기록은 뇌와 비뇌 신호를 혼합합니다. 소스 위치화는 측정된 뇌 신호가 어디에서 발생하는지 계산적으로 추정하여 두피 전압을 피질 영역으로 '매핑'하는 것을의미합니다. 이러한 방법들은 연구자들이 EEG 진동 활동이나 사건 관련 반응을 특정 뇌 영역과 연결하여 EEG의 해석 가능성을 크게 향상시킵니다. 정확한 소스 위치 파악은 각 전극이 해부학에 대해 머리 위 위치를 정확히 아는 데 매우 중요합니다. 전극 위치를 디지털화하여 머리 위의 정확한 3D 위치를 기록해야 합니다. 이 좌표들은 피험자의 MRI 기반 머리 모델과 동일 등록 또는 정렬되어 EEG 순방향(두피 전압 예측)과 역(뇌 출처 추정) 문제를 해결합니다. 정확한 전극 배치는 필수적입니다: 작은 디지털화 오류도 뇌 내에서 추정 전원이 몇 센티미터 이상 이동할 수 있습니다.

현대 EEG 소스 영상은 해부학적 및 기능적 정보를 통합하는 다단계 과정입니다. 이 과정은 전극 디지털화에서 시작되며, 각 EEG 센서의 정확한 3D 좌표를 두피에 기록합니다. 다음으로, 일반적으로 피험자의 구조적 MRI를 확보하여 해부학적 영상이 수행됩니....

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Protocol

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인간 참여자가 포함된 모든 절차는 기관 지침에 따라 수행되었으며 관련 윤리 위원회의 승인을 받았습니다. 참가자들은 실험 시작 전에 사전 동의를 제공했습니다.

1. 참가자 및 장비 준비

참고: 이 프로토콜은 Nexstim NBS 시스템을 사용했습니다.

  1. 전원을 켜고 NBS 시스템을 보정하세요
    1. NBS 메인 유닛과 광학 추적 카메라를 켜세요. 시스템이 자가 교정을 성공적으로 완료하는지 확인하고, 소프트웨어에서 오류가 감지되면 교정을 반복하세요.
  2. 참가자의 MRI를 NBS 시스템에 입력하세요.
    1. NBS 소프트웨어 인터페이스에서 피험자 프로필을 선택하고 DICOM 또는 Nexstim 호환 형식으로 구조 MRI 파일을 불러옵니다.
    2. 녹화 시점에 참가자의 MRI가 없으면 NBS 시스템에서 제공하는 평균 머리 MRI를 사용하세요.
  3. EEG 캡 준비해.
    1. 제조사의 지침에 따라 고밀도 EEG 캡이 참가자의 머리에 올바르게 위치되었는지 확인하세요. 표준 해부학적 랜드마크(비전과 전이론 ....

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Results

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정확한 전극 위치 파악은 올바른 전극 배치와 해부학적 머리 모델과의 신뢰할 수 있는 공존 등록에 매우 중요합니다. 하지만 실제로는 개별 머리 모양 차이나 수동 배치 오류로 인해 EEG 캡이 부정확하게 배치되는 경우가 많습니다. 이러한 요인들이 분석 결과에 미치는 영향을 설명하기 위해, NBS 장치를 사용한 디지털화된 전극 위치 결과와 표준 템플릿 기반 전극 배치 결과를 비교하였습니다. 분석에 주로 사용되는 소프트웨어와 라이브러리는 NBS System 5(v5.1.0), FreeSurfer(v6.0), MNE-Python(v1.8.0)입니다.

이 연구에서 20명의 건강한 오른손잡이 자원봉사자가 고밀도 뇌파 기록, 전극 디지털화, 촉각 자극, 영상 및 주의 과제를 포함한 단일 2시간 세션에 참여했습니다24. 개별 구조 MRI를 통해 출처 위치를 파악했으며, 전극은 NBS 시스템을 .......

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Discussion

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정확한 소스 위치 지정은 정밀한 전극 디지털화와 해부학적 헤드 모델과의 신뢰할 수 있는 공등록을 모두 필요로 합니다. 우리의 결과(그림 1, 그림 2, 그림 3)는 전극 위치 편차나 템플릿 기반 몽타주 의존이 공간 정렬과 소스 재구성에서 상당한 오류를 초래할 수 있음을 보여줍니다. 특히, Nexstim NBS 장치로 얻은 디지털화된 전극이 개별 MRI 해부학과 밀접하게 일치하며, 반대쪽 체감각 피질에서 mu-rhythm ERD의 해부학적으로 그럴듯한 위치를 제공함을 보여주었습니다. 반면, 표준 몽타주는 변환 행렬로 조정해도 특히 일반적인 템플릿 뇌와 결합할 경우 종종 변위되거나 해부학적으로 일관되지 않은 재구성을 만들어냅니다.

이 프로토콜에서 중요한 단계는 전극.......

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Disclosures

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저자들은 이 연구와 관련하여 경쟁하는 재정적 이해관계나 기타 이해 충돌이 없습니다.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
내비게이트 브레인 자극(NBS) & nbsp; 시스템넥스팀 https://www.nexstim.com/healthcare-professionals/nbs-systemNBS is  경두개동맥 자기 자극과 신경내비게이션 시스템의 결합

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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