Artykuł metodologiczny

Neuronavigated Zogniskowana przezczaszkowa stymulacja prądem stałym podawana podczas funkcjonalnego rezonansu magnetycznego

DOI:

10.3791/67155

⸱

15 listopada 2024

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Neurology, University Medicine Greifswald, 2Department of Psychology, University Medicine Greifswald, 3Berlin School of Mind and Brain, Humboldt Universität zu Berlin, 4Neurocomputation and Neuroimaging Unit, Freie Universität Berlin, 5Wilhelm-Wundt-Institute for Psychology, Cognitive and Biological Psychology, Leipzig University, 6Lise Meitner Research Group Cognition and Plasticity, Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences, 7Lifespan Developmental Neuroscience, Faculty of Psychology, Technische Universität Dresden, 8Centre for Tactile Internet with Human-in-the-Loop, Technische Universität Dresden, 9Department of Psychology and Neurosciences, Leibniz Research Centre for Working Environment and Human Factors, 10German Centre for Mental Health (DZPG), 11Clinic of Psychiatry and Psychotherapy, Protestant Hospital of Bethel Foundation, University Hospital OWL, Bielefeld University, 12Danish Research Centre for Magnetic Resonance, Centre for Functional and Diagnostic Imaging and Research, Copenhagen University Hospital Amager and Hvidovre, 13Department of Health Technology, Technical University of Denmark, 14Department of Neurology and Center for Translational Neuro- and Behavioral Sciences (C-TNBS), Essen University Hospital, 15Department of Psychology, University of Kent, 16Kent Medway Medical School, 17Institute of Biomedical Engineering and Informatics, Technische Universität Ilmenau, 18German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE Site Greifswald)

* These authors contributed equally

W tym artykule

Podsumowanie

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

Ten protokół opisuje metodę umieszczania elektrod sterowanych neuronami do ogniskowej, przezczaszkowej stymulacji prądem stałym (tDCS) podawanej podczas funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI).

Streszczenie

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

Przezczaszkowa stymulacja prądem stałym (tDCS) to nieinwazyjna technika stymulacji mózgu, która pozwala na modulację pobudliwości i plastyczności ludzkiego mózgu. Zogniskowane konfiguracje tDCS wykorzystują określone układy elektrod, aby ograniczyć przepływ prądu do opisanych obszarów mózgu. Jednak skuteczność zogniskowanego tDCS może być zagrożona przez błędy w ustawieniu elektrod na skórze głowy, co skutkuje znacznym zmniejszeniem dawki prądu docierającej do docelowych obszarów mózgu dla tDCS. Rozmieszczenie elektrod pod kierunkiem neuronawigacji w oparciu o anatomię głowy i mózgu danej osoby uzyskaną z danych obrazowania strukturalnego rezonansu magnetycznego (MRI) może być odpowiednie do poprawy dokładności pozycjonowania.

Ten protokół opisuje metodę umieszczania elektrod sterowanych neuronami dla zogniskowanej konfiguracji tDCS, która jest odpowiednia do jednoczesnego podawania podczas funkcjonalnego MRI (fMRI). Określamy również ilościowo dokładność umieszczenia elektrod i badamy dryf elektrod w równoległym eksperymencie tDCS-fMRI. Krytyczne kroki obejmują optymalizację pozycji elektrod w oparciu o obecne modelowanie, które uwzględnia anatomię głowy i mózgu danej osoby, wdrożenie neuronażowanego umieszczania elektrod na skórze głowy oraz podawanie zoptymalizowanego i ogniskowego tDCS podczas fMRI.

Regionalna precyzja umieszczenia elektrod jest określana ilościowo za pomocą normy euklidesowej (norma L2) w celu określenia odchyleń rzeczywistych od zamierzonych pozycji elektrod podczas równoległego badania tDCS-fMRI. Wszelkie potencjalne przemieszczenia elektrod (dryft) podczas eksperymentu są badane poprzez porównanie rzeczywistych pozycji elektrod przed i po akwizycji fMRI. Ponadto bezpośrednio porównujemy dokładność umieszczania neuronażowanych tDCS z dokładnością osiąganą dzięki podejściu do celowania opartemu na skórze głowy (system elektroencefalografii 10-20 (EEG)). Analizy te wykazują lepszą dokładność umieszczania elektrod w neuronawigacji w porównaniu z umieszczaniem elektrod na skórze głowy i znikomym dryfem elektrody w ciągu 20-minutowego okresu skanowania.

Wprowadzenie

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

Przezczaszkowa stymulacja prądem stałym (tDCS) to nieinwazyjna technika stymulacji mózgu, która pozwala na modyfikację funkcji poznawczych i fizjologicznych mózgu w kontekstach eksperymentalnych i klinicznych1,2,3. Ostre podanie tDCS może powodować przejściowe zmiany w pobudliwości neuronów, a skutki uboczne utrzymują się od kilku minut do godzin po stymulacji4,5. Przyłożony prąd nie indukuje potencjałów czynnościowych, ale raczej przejściowo przesuwa spoczynkowy potencjał błonowy neuronu w kierunku depolaryzacji lub hiperpolaryzacji, co skutkuje zwiększoną lub zmniejszoną pobudliwością neuronów na poziomie makroskopowym przy użyciu standardowych protokołów4,5,6. Ponadto, jeśli chodzi o efekty plastyczności synaptycznej tDCS, badania na zwierzętach i ludziach wykazały, że tDCS indukuje długotrwałe procesy podobne do wzmocnienia i depresji (LTP i LTD)4,5.

W układzie motorycznym, modulacja motorycznych potencjałów wywołanych (MEP) pozwala na bezpośrednią ocenę neurofizjologicznych efektów tDCS na lokalną pobudliwość korową7. Jednak to podejście nie może określić ilościowo neuronalnego wpływu tDCS na funkcje poznawcze wyższego rzędu wspierane przez funkcjonalne sieci mózgowe na dużą skalę8. Wpływ na sieci mózgowe można zbadać, łącząc tDCS z nowoczesnymi technikami obrazowania funkcjonalnego9,10. Wśród nich funkcjonalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego (fMRI) stało się najczęściej stosowanym podejściem, ponieważ zapewnia doskonałą rozdzielczość przestrzenną i wystarczającą czasowo, aby ujawnić mechanizmy neuronalne, za pomocą których tDCS wpływa na lokalną aktywność mózgu w miejscu stymulacji i wielkoskalowych sieci neuronowych11,12,13,14.

Do tej pory, połączone badania fMRI-tDCS głównie wykorzystywały tak zwane konwencjonalne konfiguracje tDCS, które wykorzystują stosunkowo duże gumowe elektrody o wymiarach od 25 do 35 cm2 (5 x 5 cm2 i 5 x 7 cm2) umieszczone w kieszeniach z gąbki nasączonej solą fizjologiczną15,16. Konfiguracje te rzutują prąd między dwiema elektrodami, które są zwykle przymocowane do (a) docelowego obszaru mózgu dla tDCS i (b) elektrody powrotnej nad niedocelowymi obszarami mózgu lub obszarami pozaczaszkowymi (np. Barkiem). Powoduje to rozległy przepływ prądu przez mózg, wpływając na regiony inne niż region docelowy, komplikując w ten sposób założenia przyczynowe i interpretacje dotyczące neuronalnego pochodzenia efektów tDCS17.

Bardziej precyzyjne celowanie przestrzenne można osiągnąć za pomocą ogniskowego tDCS18. Konfiguracje te wykorzystują układy mniejszych elektrod rozmieszczonych w bliskiej odległości od siebie lub za pomocą katody w kształcie pierścienia umieszczonej wokół centralnej anody w celu ograniczenia przepływu prądu do obszaru docelowego18,19. Symulacje komputerowe przepływu prądu elektrycznego sugerują, że zogniskowany tDCS może skutkować wyższą precyzją przestrzenną przepływu prądu do obszaru docelowego niż konwencjonalne montaże20. Co więcej, badania behawioralne wykazały regionalną i specyficzną dla zadania modulację behawioralną przy użyciu konfiguracji ogniskowych19,21,22. Jednak tylko w kilku badaniach wykorzystano zogniskowany tDCS podczas fMRI. Badania te były w stanie ustalić wykonalność tego podejścia i dostarczyły pierwszych dowodów na modulację neuronalną specyficzną dla regionu19,23.

Jednakże, ze względu na regionalnie precyzyjne dostarczanie prądu, konfiguracje tDCS mogą być bardziej wrażliwe na błędy pozycjonowania elektrod na skórze głowy niż konwencjonalne montaże. Na przykład Seo i wsp. wykazali, że błędy pozycjonowania wynoszące 5 mm w ogniskowej korze ruchowej zmniejszyły szczytową polaryzację somatyczną w gałce ręki nawet o 87%24. Co więcej, niedawne badanie modelowania obliczeniowego wykazało, że przemieszczenie elektrody z pozycji zamierzonych dla ogniskowej w porównaniu z konwencjonalnymi konfiguracjami spowodowało znaczne zmniejszenie dawki prądu w obszarach docelowych dla tDCS, w zakresie od 26% do 43%25. W związku z tym stwierdzono, że przyszłe badania powinny rutynowo obejmować odpowiednie metody poprawy pozycjonowania elektrod i weryfikacji pozycjonowania elektrod przed i po fMRI5.

W niniejszym badaniu opisujemy metodę pozycjonowania elektrod sterowanych neuronami dla nowatorskiego, kompatybilnego z fMRI ogniskowego ustawienia 3 x 1 tDCS (tj. trzy pojedyncze katody, które są ułożone w okręgu wokół pojedynczej centralnej anody), która jest obecnie wykorzystywana we wspólnym konsorcjum badawczym finansowanym przez Niemiecką Fundację Naukową (DFG Research Unit 5429, https://www.memoslap.de). Konsorcjum bada behawioralny i neuronalny wpływ zogniskowanego tDCS na uczenie się i pamięć oraz predyktory reakcji na stymulację w czterech domenach funkcjonalnych (tj. funkcjach wzrokowo-przestrzennych, językowych, motorycznych i wykonawczych). Strukturalne dane MRI T1 i T2 uczestników badania są pozyskiwane podczas skanowania wyjściowego. Dane te są wykorzystywane do zindywidualizowanych symulacji przepływu prądu26 w celu określenia pozycji elektrod na skórze głowy, które maksymalizują przepływ prądu do obszaru docelowego u poszczególnych uczestników badania. Jako przykład, protokół ten będzie opisywał kierowane neuronami celowanie w indywidualnie określone pozycje elektrod wyśrodkowane nad prawą grzbietowo-boczną korą przedczołową (rDLPFC) u jednego uczestnika.

Sekcja reprezentatywnych wyników jest oparta na danych obrazowania strukturalnego uzyskanych przed i po równoczesnym tDCS-fMRI w trzech podprojektach jednostki badawczej. Badania te dotyczyły prawej kory potyliczno-skroniowej (rOTC), lewej kory skroniowo-ciemieniowej (lTPC) i rDLPFC. Dane uzyskano w Zakładzie Neurologii Uniwersytetu Medycznego w Greifswaldzie. Korzystając z tych danych, chcieliśmy osiągnąć dwa główne cele: (1) określić ilościowo precyzję przestrzenną rozmieszczenia elektrod sterowanych przez neurony poprzez porównanie "zamierzonych" i empirycznie określonych "rzeczywistych" pozycji elektrod 25, oraz (2) zbadanie stopnia przemieszczenia elektrody w trakcie sesji fMRI (tj. dryf elektrody). Czynniki te mają kluczowe znaczenie dla poprawy dokładności i wiarygodności efektów tDCS w równoległych badaniach tDCS-fMRI27. Ponadto dokładność celowania tDCS sterowanego neuronami jest porównywana z podejściem opartym na skórze głowy przy użyciu danych z poprzedniego badania tDCS-fMRI naszej grupy25.

Protokół

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

Wszystkie procedury eksperymentalne przedstawione w tym protokole zostały sprawdzone i zatwierdzone przez komisję etyczną Uniwersytetu Medycznego w Greifswaldzie. Wszyscy uczestnicy wyrazili świadomą zgodę przed włączeniem do badania i wyrazili zgodę na anonimową publikację swoich danych.

1. Badanie przeciwwskazań i uwagi ogólne

  1. Przed włączeniem do badania dokładnie przebadaj uczestników pod kątem przeciwwskazań MRI28 i tDCS29 (np. rozruszniki serca, klaustrofobia, drgawki, migrena, choroby skóry głowy [np. łuszczyca/egzema]) za pomocą odpowiednich kwestionariuszy.
  2. Wyjaśnij uczestnikom cele badania i wszystkie planowane procedury oraz uzyskaj pisemną świadomą zgodę zgodnie z lokalnymi wymaganiami.
  3. Postępuj zgodnie z ogólnymi procedurami w celu poprawy raportowania i odtwarzalności jednoczesnych eksperymentów tDCS-fMRI oraz testuj potencjalne artefakty obrazowania indukowane przez obecny i/lub tDCS sprzęt zgodnie z zaleceniami listy kontrolnej ContES30.
  4. Użyj odpowiednich metod do oceny zaślepienia uczestnika i badacza31,32 i potencjalnych negatywnych skutków tDCS29.

2. Podstawowy skan MRI i zindywidualizowane modelowanie prądu

  1. Po zakończeniu kontroli bezpieczeństwa (tj. usunięciu metalowych przedmiotów z uczestnika, takich jak monety, naszyjniki, kolczyki itp.), poprowadź uczestnika do pomieszczenia skanera i wygodnie ustaw go na stole do badania MRI. Zamocuj górną część cewki głowicy i przesuń uczestnika wewnątrz otworu skanera MRI zgodnie ze specyfikacją producenta.
    UWAGA: Użyliśmy skanera 3T wyposażonego w 64-kanałową cewkę podkładkową głowicy/szyi.
  2. Zarejestruj nowego uczestnika za pomocą interfejsu skanera, klikając Menu główne | Egzamin | Rejestracja pacjenta i wypełnij wymagane pola. Przejdź do opcji Wybór programu i zbierz i wybierz planowany protokół obrazowania. Kliknij Orientacja pacjenta i wybierz opcję najpierw głowa, pozycja leżąca. Z menu rozwijanego Region badania i lateralizacja wybierz Mózg, a następnie kliknij Badanie, aby przejść do menu badania.
  3. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie wstępnie zdefiniowanego protokołu skanowania (np. regulacja pola widzenia itp.), aby uzyskać sekwencje MRI zależne od T1 i T2. W razie potrzeby wejdź w interakcję z uczestnikiem za pośrednictwem systemu komunikacji ze skanerem wewnętrznym.
    UWAGA: Obrazy ważone T1 i T2 są wymagane do zindywidualizowanego modelowania bieżącego. Obraz T1-zależny jest również wymagany do neuronawigacji w celu zidentyfikowania planowanych i zoptymalizowanych pozycji elektrod na skórze głowy uczestników.
  4. Użyj skryptu w https://github.com/memoslap/Greifswald i danych obrazowania strukturalnego uzyskanych podczas podstawowego skanowania MRI, aby przeprowadzić zindywidualizowane modelowanie prądu (np. przy użyciu SimNIBS26). Postępuj zgodnie z instrukcjami w pliku Readme.md, aby zastosować metodę elementów skończonych i zindywidualizowane czworościenne siatki głów wygenerowane na podstawie strukturalnych obrazów T1 i T2 uczestnika (http://simnibs.org)26,33,34 CHARM tool35 do rekonstrukcji głowy w celu określenia szczytowego pola elektrycznego w celu określenia zoptymalizowanych pozycji docelowych do umieszczenia elektrod tDCS nad rDLPFC. Zobacz Rysunek 1 dla przykładu wyniku procedury użytej dla tego protokołu.
    UWAGA: Alternatywne metody identyfikacji współrzędnych skóry głowy dla celowania neuronanawigacyjnego są możliwe i zależą od procedur specyficznych dla badania.

3. Neuronawigacja

  1. Kroki przygotowawcze
    1. Włącz komputer sterujący Neuronawigacją i system śledzenia.
    2. Kroki montażu: Zbierz wszystkie wymagane urządzenia do neuronawigacji (Rysunek 2; aby zapoznać się z przeglądem konfiguracji neuronawigacji, zobacz Rysunek Uzupełniający S1). Sprzęt w Rysunek 2 składa się z (1) trackera obiektu, (2) śrubokręta, (3) sześciokątnego pręta, (4) gogli i (5) wskaźnika. Postępuj zgodnie z poniższymi instrukcjami, aby zakończyć montaż.
      1. Poluzuj pod trackerem za pomocą śrubokręta.
      2. Włóż dłuższy bok sześciokątnego pręta do nakrętki zamontowanej na monitorze i dokręć.
      3. Poluzuj po lewej stronie gogli (tak aby gogle były ustawione tak, jakby patrzyły przez nie).
      4. Włóż przeciwną stronę sześciokątnego pręta do nakrętki zamontowanej po lewej stronie gogli i dokręć gogli.
        UWAGA: Masz możliwość zainstalowania urządzenia do śledzenia obiektów po lewej lub prawej stronie gogli. Wybór ten zależy od obszaru docelowego w stosunku do położenia kamery systemu neuronawigacji (która musi rozpoznawać wskaźnik i tracker obiektu) w stosunku do pozycji uczestnika. W tym przykładzie tracker jest przymocowany po lewej stronie, dzięki czemu osoba prowadząca śledzenie nie stoi między trackerem a kamerą.
    3. Przenieść strukturalne T1-ważone (np. jako plik Neuroimaging Informatics Technology Initiative (NIfTI)) odpowiedniego uczestnika, uzyskane w kroku 2.3, do komputera sterującego systemu neuronawigacji.
    4. Otwórz oprogramowanie do neuronawigacji i wybierz Nowy pusty projekt.
    5. Załaduj obraz uczestnika ważony T1 i zapisz projekt, wybierając pozycję Zapisz projekt.
    6. Aby rozpocząć rekonstrukcję głowy 3D, należy przejść do sekcji Rekonstrukcje w oknie głównym aplikacji. Kliknij na Nowy... | Skórka, która otworzy kolejne okno. Zrekonstruuj skórę, naciskając odpowiedni przycisk. Dostosuj próg skóry/powietrza, jeśli obserwuje się zniekształcenia podczas rekonstrukcji głowy.
      UWAGA: Sugeruje się sprawdzenie, czy cała głowa jest prawidłowo zrekonstruowana. Dobra rekonstrukcja nosa i uszu jest ważna, aby wykryć punkty orientacyjne opisane w następnym kroku.
    7. Skonfiguruj pięć punktów orientacyjnych: nasiona, lewe i prawe nozdrza oraz lewe i prawe doły przeduszowe (LPA i RPA). Są one wymagane do zarejestrowania uczestnika w sekcji Punkty orientacyjne w oknie głównym aplikacji (szczegółowe informacje znajdują się na rysunku uzupełniającym S2).
    8. Skonfiguruj pozycję elektrody dla rDLPFC w sekcji Cele, wstawiając współrzędne x, y i z pozycji anody (dostarczone przez zindywidualizowane symulacje przepływu prądu opisane w kroku 2.4), kliknij Dodaj nową i wpisz Anoda jako nazwę pozycji elektrody. Powtórz procedurę dla trzech elektrod powrotnych.
  2. Neuronavigowana identyfikacja pozycji elektrod
    1. Ustaw uczestnika wygodnie na krześle przodem do kamery śledzącej. Poproś go, aby założył gogle z dołączonym urządzeniem do śledzenia obiektu.
    2. Poinstruuj uczestników, aby nie dotykali gogli podczas całej procedury neuronawigacji. Ma to kluczowe znaczenie dla precyzyjnej rejestracji punktów orientacyjnych i walidacji pozycji elektrod.
    3. Przejdź do zakładki Sesje, a następnie w lewym rogu wybierz Sesja online z menu rozwijanego Nowa. Wybierz kartę Polaris (Gwiazda Polarna) i sprawdź widoczność śledzenia obiektu oraz wskaźnika, przesuwając je w pole widzenia kamery. Oba urządzenia są poprawnie rozpoznawane, gdy odpowiadające im czerwone krzyżyki zmienią się w zielone znaczniki wyboru w panelu Narzędzia (po lewej stronie okna aplikacji).
    4. Wybierz sekcję Rejestracja, aby zarejestrować pięć wstępnie zdefiniowanych punktów orientacyjnych. Znajdź odpowiedni punkt orientacyjny, umieszczając wskaźnik prostopadle do głowy uczestnika z czujnikami skierowanymi w stronę kamery. Następnie naciśnij pedał nożny systemu neuronawigacji, aby potwierdzić pozycję. Upewnij się, że przed nazwą każdego punktu orientacyjnego widoczny jest zielony znacznik wyboru.
    5. Przejdź do sekcji walidacji i zatwierdź punkty orientacyjne, umieszczając końcówkę wskaźnika na zarejestrowanych punktach orientacyjnych i sprawdź dwa indeksy odległości; pierwszy indeks pokazuje odległość między celownikiem (wirtualną końcówką wskaźnika) a zarejestrowanym punktem orientacyjnym, drugi indeks pokazuje odległość między celownikiem a zrekonstruowaną skórą.
      UWAGA: W przypadku korzystania z domyślnych parametrów systemu neuronawigacji, wskaźniki poniżej 5 mm wskazują wystarczającą precyzję, aby przejść etap walidacji. Jest to dopuszczalne w wielu kontekstach eksperymentalnych. Jednak ze względu na zoptymalizowaną konfigurację ogniskowej zastosowaną w tym protokole, walidacja elektrod jest akceptowana tylko wtedy, gdy odchylenie od zamierzonych współrzędnych jest mniejsze niż 1 mm (patrz Rysunek 3).
    6. Przesuń wskaźnik nad skórę głowy uczestnika i sprawdź krzyż nitków zrekonstruowanej skóry głowy na monitorze neuronawigacji. Jeśli celownik pozostaje wyrównany ze zrekonstruowaną skórą głowy, nie penetrując jej ani nie tworząc nad nią szczeliny, dopuszczalne jest, choć nie zalecane, pominięcie następnego kroku.
    7. Przykładowe dodatkowe punkty wokół skrajnych lokalizacji punktowych, w tym lokalizacje po lewej stronie, po prawej stronie, u góry, od tyłu i z przodu. Aby to zrobić, kliknij przycisk Dodaj w panelu punktów orientacyjnych zagęszczenia dla każdej pozycji. Następnie umieść wskazówkę na docelowej powierzchni głowy, upewniając się, że końcówka wskaźnika delikatnie dotyka skóry głowy, i naciśnij pedał, aby zarejestrować pozycję. Powtarzaj ten proces, aż odległość między celownikiem a zrekonstruowaną skórą będzie jak najmniejsza.
      UWAGA: Różne systemy neuronawigacji mogą używać różnej terminologii w odniesieniu do tego procesu (np. rejestracja powierzchniowa).
    8. Wybierz sekcję Wykonaj i przesuń wskaźnik do przybliżonej lokalizacji DLPFC, aby znaleźć pozycję środkowej anody (na podstawie współrzędnych podanych w Rysunek 1D). Przesuwając wskaźnik, obserwuj jednocześnie ekran. Zaznacz pozycje elektrod, gdy końcówka wskaźnika zrówna się ze środkiem zielonego celownika na ekranie.
    9. Odsuń włosy uczestnika od odpowiedniego obszaru na skórze głowy i zaznacz pozycje markerem/pisakiem do skóry. Powtórz ten proces dla pozycji trzech katod (patrz Rysunek 1D).
    10. Nałóż niewielką ilość miejscowego kremu znieczulającego w zamierzonych miejscach elektrod, aby zmniejszyć odczucia fizyczne na skórze głowy podczas tDCS-fMRI.
      UWAGA: Zapewnij co najmniej 20 minut między nałożeniem kremu a uruchomieniem tDCS.

4. tDCS-fMRI

  1. Przygotowanie do jednoczesnego tDCS-fMRI
    1. Przygotuj ogniskowy 3 x 1 tDCS z wielokanałowym stymulatorem prądu stałego (DC).
    2. Użyj wielokanałowego stymulatora prądu stałego36 w trybie normalnym (bez baterii). Włóż wtyczkę zasilania stymulatora do tej samej listwy zasilającej co skaner, aby zwiększyć stosunek sygnału do szumu i zredukować artefakty obrazowania (patrz również uwagi ze specyfikacji producenta).
    3. Upewnij się, że wszystkie niezbędne materiały związane ze stymulacją są dostępne i czyste (Rysunek 4). Zwróć szczególną uwagę, aby gumowe elektrody i szablony 3D nie zawierały żadnej pasty z poprzednich sesji eksperymentalnych.
      UWAGA: Konfiguracja użyta w tym projekcie wykorzystuje niestandardowe elektrody i pudełka filtrujące opracowane we współpracy z producentem stymulatora prądu stałego, aby spełnić specyficzne wymagania jednostki badawczej (patrz Rysunek 4A). Można jednak również stosować standardowe komponenty kompatybilne z rezonansem magnetycznym.
      1. Użyj wydrukowanej w 3D (termoplastycznej) pasty do elektrod, aby ustandaryzować nakładanie przewodzącej pasty elektrodowej przed przymocowaniem elektrod do skóry głowy (Rysunek 4A (9),B).
      2. Użyj wydrukowanej w 3D (termoplastycznej) przekładki, aby ustawić elektrody na skórze głowy i upewnić się, że odległości między anodą a katodami są zachowane podczas sesji fMRI-tDCS (Rysunek 4A (10),C).
        UWAGA: Dostęp do niestandardowych szablonów 3D można uzyskać za pomocą następującego linku: https://github.com/memoslap/Material
    4. Aby skonfigurować stymulator prądu stałego, podłącz stymulator prądu stałego do skrzynki zewnętrznej (za pomocą skrzynki zewnętrznej i adaptera). Podłącz skrzynki wewnętrznej do skrzynki wewnętrznej i zewnętrznej (patrz Rysunek 4).
    5. Nałóż równomiernie 1 mm pasty przewodzącej na powierzchnię wszystkich elektrod zestawu focal-tDCS 3x1. Użyj pomocy do napełniania elektrod, aby ujednolicić grubość pasty. Pokryj pastą tylko powierzchnię elektrody i usuń dodatkową pastę.
    6. Włącz stymulator prądu stałego i komputer panelowy (w podanej kolejności). Kliknij dwukrotnie ikonę DC-Stimulator MC na pulpicie. Wybierz żądaną sekwencję stymulacji z menu rozwijanego ustawień wybranej sekwencji. Kliknij przycisk kalibracji stymulatora, aby skalibrować stymulator bez obciążenia elektrycznego (tj. uczestnik nie jest podłączony do stymulatora).
      UWAGA: Jeśli uczestnik jest podłączony do stymulatora podczas kalibracji, prąd elektryczny może wywołać bolesne odczucia.
    7. Umieść uczestnika wygodnie w pobliżu stymulatora prądu stałego poza pomieszczeniem skanera MRI.
    8. Określ najszerszą część głowy uczestnika, od czoła (tuż nad brwiami) do kości potylicznej z tyłu głowy, aby wybrać optymalny rozmiar czepka EEG, aby utrzymać elektrody na miejscu podczas sesji tDCS-fMRI.
    9. Umieść elektrody w przekładce, aby zapewnić równe odstępy katod wokół środkowej anody i przymocuj elektrody do zidentyfikowanych i zaznaczonych pozycji skóry głowy.
    10. Użyj nasadki EEG o optymalnym rozmiarze bez plastikowych wkładek, aby utrzymać elektrody na miejscu podczas tDCS-fMRI.
      UWAGA: Upewnij się, że elektrody nie przemieszczają się, gdy nasadka jest założona.
    11. Podłącz przewody elektrod do wewnętrznej skrzynki stymulatora prądu stałego, aby przeprowadzić kontrolę impedancji. Wybierz żądaną sekwencję stymulacji z menu rozwijanego ustawień wybranej sekwencji. Rozpocznij kontrolę impedancji, naciskając przycisk kontroli impedancji na stymulatorze DC. Upewnij się, że tryb MR jest zaznaczony.
    12. Przeprowadź kontrolę impedancji, naciskając odpowiedni przycisk na interfejsie stymulatora; jeśli impedancja wynosi ≤25 kΩ, przejdź do następnego kroku (4.1.13). Jeśli impedancja jest wyższa dla którejkolwiek elektrody, delikatnie dociśnij elektrody do skóry głowy, dokręć nasadkę i pozwól pastie przewodzącej się rozgrzać. W razie potrzeby nałóż więcej pasty.
    13. Odłącz pudełko wewnętrzne od pudełka zewnętrznego i włóż pudełko zewnętrzne do falowodu skanera.
    14. Poprowadź uczestnika do pomieszczenia skanera, trzymając się wewnętrznego pudełka i podłączonych elektrod.
      UWAGA: W każdym momencie należy zwrócić szczególną uwagę, aby nie były naprężone, co mogłoby spowodować przemieszczenie elektrody.
    15. Poproś uczestnika, aby usiadł na stole do badania MRI i ponownie połączył pudełko wewnętrzne z pudełkiem zewnętrznym (które jest włożone do falowodu skanera).
    16. Ułóż uczestnika wygodnie w pozycji leżącej na stole do badania MRI, z głową umieszczoną w otwartej cewce głowicy. Użyj nadmuchiwanych poduszek po obu stronach głowy i dodatkowej poduszki na czubku głowy, aby ją ustabilizować.
      UWAGA: Nadmuchiwane poduszki są preferowane po bokach niż poduszki piankowe, aby uniknąć przemieszczenia elektrody po włożeniu poduszek piankowych.
    17. Poprowadź elektrody przez dolną część cewki głowicy przed zamocowaniem górnej części cewki głowicy i zablokowaniem jej na miejscu.
    18. Umieść wewnętrzne pudełko obok uczestnika na stole do badania MRI i przenieś uczestnika do otworu skanera.
    19. Opuść pomieszczenie skanera i poinformuj uczestnika o nadchodzących procedurach za pośrednictwem interfejsu komunikacyjnego skanera przed każdą sekwencją obrazowania strukturalnego i funkcjonalnego, a także przed drugą kontrolą impedancji wewnątrz skanera.
  2. Równoczesny tDCS-fMRI
    1. Na komputerze panelowym skanera zarejestruj nowego uczestnika, klikając Menu główne | Egzamin | Rejestracja pacjenta i wypełnij wymagane niezbędne pola. Przejdź do opcji Wybór programu i zbierz i wybierz planowany protokół obrazowania. Kliknij Orientacja pacjenta i wybierz opcję najpierw głowa, pozycja leżąca. Z menu rozwijanego Region badania i lateralizacja wybierz Mózg i kliknij Badanie, aby przejść do menu badania.
    2. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby wykonać zaplanowane skany (pre-fMRI Pointwise Encoding Time reduction with Radial Acquisition (PETRA), fMRI, post-fMRI PETRA) w kolejności pokazanej w poniższych krokach tego protokołu.
      1. Zdobądź skan PETRA, który pozwala na weryfikację pozycji elektrod na głowie uczestnika.
      2. Poinformuj uczestnika, że zostaną przeprowadzone dwa 10-minutowe skany fMRI w stanie spoczynku i że powinien on utrzymywać wzrok na krzyżyku fiksacyjnym (wyświetlanym przez projektor i lustra zamontowane na cewce głowicy) przez cały czas trwania skanowania (2 x 10 min).
      3. Rozpocznij stymulację tDCS, naciskając przycisk stymulacji init na komputerze panelowym. Kliknij przycisk zwalniający start-spust, aby rozpocząć stymulację z 10-sekundowym przyspieszeniem przed rozpoczęciem funkcjonalnych sekwencji obrazowania. Podawać tDCS przez 20 minut z 2 mA.
        UWAGA: Możliwe są inne protokoły stymulacji z różnymi okresami narastania lub intensywnością lub czasem trwania stymulacji.
      4. Po zakończeniu skanów funkcjonalnych i okresu stymulacji należy wykonać drugi skan PETRA, gdy elektrody są nadal przymocowane do głowy uczestnika.
        UWAGA: W porównaniu ze skanem PETRA przed fMRI, pozwala to na określenie potencjalnego ruchu elektrody w eksperymencie tDCS-fMRI (tj. dryfu).
    3. Po zakończeniu sesji rezonansu magnetycznego odłącz elektrod od pudełka zewnętrznego i wyłącz stymulator prądu stałego, wyjmij uczestnika z otworu skanera, zdejmij nasadkę z głowy uczestnika i wyjmij elektrody.
    4. Sprawdź skórę głowy uczestnika pod kątem potencjalnego zaczerwienienia skóry spowodowanego stymulacją. Oczyść skórę głowy uczestnika, w której umieszczono elektrody.
    5. Na koniec eksperymentu poproś uczestnika o wypełnienie kwestionariuszy tDCS adverse effects29 i blinding31,32.

Wyniki

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

Dane od 43 zdrowych młodych uczestników (20 mężczyzn/23 kobiety, w wieku 24,74 ± 5,50 lat) zostały uwzględnione. Uczestnicy wykonali do czterech sesji fMRI. Rozmieszczenie elektrod sterowane neuronami przeprowadzano przed każdą sesją fMRI. W sumie w analizach danych uwzględniono 338 zestawów danych reprezentujących pozycje anod środkowych przed i po fMRI.

Aby określić zamierzone pozycje elektrod, przeprowadzono zindywidualizowane modelowanie prądu przy użyciu strukturalnych danych MRI uzyskanych podczas oddzielnej sesji MRI (przed sesjami fMRI). Obecne modelowanie miało na celu optymalizację pozycji skóry głowy w konfiguracjach 3 x 1, aby zmaksymalizować przepływ prądu do rDLPFC (N = 19, uczestnicy/N = 137 punktów danych), rOTC (N = 12/104) lub lTPJ (N = 12/97). Rzeczywiste pozycje środkowych anod w układach 3 x 1 zostały empirycznie określone przy użyciu strukturalnych danych MRI (obrazy PETRA) uzyskanych przed i po każdej sesji fMRI (Uwaga: Współrzędne do celowania zostały podane w przestrzeni tematu. W związku z tym skany PETRA poszczególnych uczestników były współrejestrowane z ich własnym obrazem T1-zależnym uzyskanym podczas skanowania wyjściowego, na którym oparto symulacje terenowe). Ponieważ identyfikacja pozycji elektrod w 3D jest podatna na błędy, użyto zmodyfikowanego widoku 2D "naleśnika" zrekonstruowanej skóry głowy z elektrodami (patrz Rysunek 537,38) w celu wyznaczenia sześciu punktów krawędziowych środkowych anod. Następnie środek masy został obliczony w celu uzyskania współrzędnych środkowych anod dla każdej sesji fMRI i punktu czasowego (tj. przed lub po tDCS). Następnie zastosowano odwrotną transformację 2D->3D w celu uzyskania współrzędnych elektrody w przestrzeni 3D.

Przestrzenna precyzja rozmieszczenia elektrod nawigowanych przez neurony została zbadana poprzez porównanie "zamierzonych" i "rzeczywistych" pozycji elektrod25 i jest podawana jako odległość normy L2 (norma euklidesowa)39. Norma L2 jest standardową normą wektorową obliczaną jako pierwiastek kwadratowy z sumy kwadratów składowych wektorowych. Różnica między współrzędnymi zamierzonymi a rzeczywistymi jest obliczana na podstawie różnicy wszystkich składowych wektorowych, a mianowicie każdego wymiaru przestrzeni 3D (x/y/z). Przemieszczenie elektrody w trakcie eksperymentu (tj. dryft) badano, porównując rzeczywiste pozycje elektrod określone przed i po fMRI.

Ponadto, porównaliśmy dokładność celowania w umieszczanie elektrod nawigowanych neuronami z danymi z poprzedniego badania naszej grupy, które używało podejścia opartego na skórze głowy (system EEG 10-2025). Badanie to obejmowało dane od 60 uczestników (31 mężczyzn/29 kobiet w wieku od 22,17 ± 2,33 lat), dwóch regionów docelowych (N = 30/30, kora ruchowa/dolny zakręt czołowy) i dwóch sesji fMRI, co daje łącznie 240 punktów danych. Dane i kod wykorzystywane we wszystkich analizach są publicznie dostępne pod adresem https://github.com/LawsOfForm/VerFlu_Simulation_Niemann_2023.

Liniowe modele mieszane zostały użyte do analizy (a) odchylenia rzeczywistych pozycji elektrod od zamierzonych lokalizacji i (b) dryfu w trakcie sesji fMRI z następującym wzorem i normą L² jako zmienną zależną:

yij = β0 + POSITIONx1ij + REGIONx2ij + POSITION * REGIONx3ij + μ0j + εij

yij to norma L2 Odległość między zamierzonymi a rzeczywistymi pozycjami elektrod w POZYCJI i podmiotu j. β0 jest punktem przecięcia z efektem stałym, X1 jest wartością dla POZYCJI (1: zamierzone, 2: rzeczywiste przed fMRI; 3: po fMRI) w pozycji i w obiekcie j. X2 jest wartością dla REGIONU zainteresowania (1: lTPC, 2: rDLPFC, 3:rOTC) w regionie i w obiekcie j. X3 jest wartością interakcji dla POZYCJI i REGIONU dla pozycji i regionu i oraz obiektu j, u0 jest losowym punktem przecięcia dla obiektu j (μ0j ~ N(0, τ002)); εij są resztami dla punktu czasowego i w podmiocie j (εij ~ N(0,σ2)).

Porównanie dokładności celowania w elektrody sterowane neuronami i na skórze głowy zostało przeprowadzone za pomocą testu t opartego na różnicach normy L2 między zamierzonymi i rzeczywistymi pozycjami w odpowiednich grupach.

Neuronaviged placement accuracy and displacement across the experiment<br /> Model referencyjny (zamierzone umiejscowienie anod środkowych; region: lTPC) wykazał znaczące odchylenia pozycji elektrod od zamierzonych pozycji zarówno w ocenach przed-fMRI, jak i po fMRI (8,71 mm, 95%-CI: [6,57-10,84], p < 0,001; 8,51 mm, 95%-CI: [6,35-10,66], p < 0,001) Tabela uzupełniająca S1. Analiza post-hoc dla szacowanych średnich krańcowych (EMM) została obliczona dla wszystkich głównych i prostych efektów będących przedmiotem zainteresowania (patrz Tabela uzupełniająca S2, Tabela uzupełniająca S3, Rysunek 6, Rysunek 7, Rysunek uzupełniający S3 i Rysunek uzupełniający S4). Przewidywany średni błąd umiejscowienia dla wszystkich sesji przed fMRI wynosił 8,54 mm 95%-CI: [7,66-9,42] i znacznie różnił się od zamierzonych pozycji (t (296) = -8,54, p < 0,0001). Tak było również w przypadku współrzędnych post-fMRI (8,61 mm, 95%-CI: [7,73-9,50]; t (296) = -10,97, p < 0,0001, patrz Rysunek 6 i tabela uzupełniająca S2). Ponieważ błędy umieszczania mogą się różnić w zależności od regionu25,40,41, dla każdej pozycji obliczono również niewłaściwe rozmieszczenie między regionami docelowymi. Nie stwierdzono jednak specyficznych dla regionu różnic między rOTC, lTPC i rDLPFC (tabela uzupełniająca S3, Rysunek 7 i rysunek uzupełniający S4)".

Przemieszczenie anod środkowych (tj. dryf), ocenione przez porównanie rzeczywistych pozycji elektrod między pre- i post-fMRI, było znikome (-0,08 ± 0,39 mm; t (291) =-0,20, p = 0,98). Aby uzyskać szczegółowe informacje, zobacz Rysunek 6 i Tabela uzupełniająca S2.

Porównanie błędów umieszczania elektrod między podejściem opartym na neuronach a podejściem opartym na skórze głowy
Aby zbadać znaczenie rozmieszczenia sterowanego neuronami, różnice L² Norm między zamierzonymi i rzeczywistymi pozycjami na podstawie rozmieszczenia elektrod nawigowanych neuronami porównano retrospektywnie z danymi uzyskanymi z poprzedniego badania, w którym zastosowano podejście celowania oparte na skórze głowy25. W tym badaniu różnica L² Norm między zamierzonym a rzeczywistym położeniem anody wynosiła 12,33 ± 5,67 mm. Bezpośrednie porównanie między podejściem neuronanawigowanym (8,83 ± 4,68) a podejściem opartym na skórze głowy wykazało znaczne zmniejszenie odległości L² Norm o 3,50 mm na korzyść umieszczenia elektrod nawigowanych neuronami (t (397) = 4,91, p < 0,001).

figure-results-1
Rysunek 1: Uproszczony opis sekwencji kroków reprezentujących metodę dla zindywidualizowanego modelowania bieżącego. Metoda ma na celu określenie optymalnego położenia elektrod w skórze głowy w obszarze docelowym (prawe DLPFC) przy użyciu ogniskowej konfiguracji 3 x 1 tDCS. (A) Anatomiczny obszar docelowy w kolorze szarym. (B) Zoptymalizowane położenie elektrody zilustrowane na zrekonstruowanej głowie uczestnika (anoda =, katoda 1 = czerwona, katoda 2 = zielona, katoda 3 = niebieska. (C) Symulowane pole elektryczne oparte na zindywidualizowanym modelowaniu prądu dla tego montażu (w V/m). (D) Współrzędne celu dla wszystkich zamierzonych pozycji elektrod używanych podczas celowania sterowanego neuronami (wymiary: x/y/z). Skróty: DLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa; tDCS = przezczaszkowa stymulacja prądem stałym. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-results-2
Rysunek 2: Sprzęt do neuronawigacji. 1) Śledzenie obiektów, 2) Śrubokręt, 3) Pręt sześciokątny, 4) Gogle, 5) Wskaźnik. UWAGA: Oprogramowanie do neuronawigacji komunikuje się z czujnikiem położenia (kamerą śledzącą) w celu uzyskania lokalizacji urządzenia śledzącego obiekt (zamontowanego na goglach). Wykorzystuje matrycę rejestracyjną (uzyskaną przez identyfikację punktów orientacyjnych na głowie osoby badanej za pomocą wskaźnika) w celu wyrównania pozycji głowy osoby badanej ze świata rzeczywistego do przestrzeni obrazu uczestnika (na podstawie obrazu uczestnika ważonego T1). Przegląd ogólnej konfiguracji znajduje się na rysunku uzupełniającym S1. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-results-3
Rysunek 3: Walidacja regionu docelowego. Ilustruje procedurę walidacji docelowych regionów stymulacji za pomocą neuronawigacji. 1) Tracker obiektu zamontowany po lewej stronie gogli. 2) Wskaźnik służy do zlokalizowania zamierzonego położenia anody (rDLPFC). 3) Zielony celownik i czerwona kropka (reprezentująca końcówkę wskaźnika) na ekranie komputera. 3a) Numer indeksu jest zielony, jeśli wskazówka odchyla się od celownika o mniej niż 3 mm; 3b) numer indeksu jest pomarańczowy, jeśli wskazówka odchyla się w zakresie od 3 do 5 mm; oraz 3c) jest czerwony, jeśli wskazówka odchyla się o więcej niż 5 mm. Skrót: rDLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-results-4
Rysunek 4: Wybrane komponenty wielokanałowego stymulatora prądu stałego i *komponenty niestandardowe. (A) 1) Adapter, który podłącza się do gniazdka stymulatora DC, 2) Zewnętrzny LAN w skrzynce, 3) *Zewnętrzna skrzynka (skrzynka filtra), która jest umieszczona wewnątrz falowodu skanera podczas tDCS-fMRI. Zacisk jest przymocowany do falowodu, aby połączyć skrzynkę filtra z pływającą masą ekranowanej komory MRI w celu zmniejszenia potencjalnych artefaktów. 4) skrzynki wewnętrznej, 5) skrzynka wewnętrzna z wtyczkami do elektrodowych, 6) * adapter bezpiecznika, który łączy trzy indywidualne kanały w jeden dla anody środkowej, 7) * elektrody z topionym tokiem i elektroda anody środkowej (promień 10 mm) wykonane z elastycznego i przewodzącego prąd elektryczny silikonu, 8) pojedyncza katoda i, 9) przykład elektrody włożonej do wydrukowanego w 3D środka pomocniczego do napełniania, 10) przykład elektrody umieszczonej w dystansie 3D, 11) taśma miernicza, 12) czepek EEG bez plastikowych wkładek do mocowania elektrod na skórze głowy. W celu zapoznania się z pełną konfiguracją i standardowymi komponentami, które nie są używane w tym protokole, czytelnicy są odsyłani do strony internetowej producenta (link w Tabeli materiałów). (B) Model 3D środka pomocniczego do napełniania elektrody. (C) Model 3D przekładki. Skróty: tDCS-fMRI = przezczaszkowa stymulacja prądem stałym – funkcjonalne obrazowanie metodą rezonansu magnetycznego; EEG = elektroencefalografia. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-results-5
Rysunek 5: Naleśnikowy widok skóry głowy i elektrod na podstawie obrazu PETRA. Kolory reprezentują różne rozmiary spłaszczonej maski skóry głowy (czerwony = 2 mm; zielony = 4 mm, niebieski = 6 mm napompowanej skóry głowy dla wizualizacji głębokości głowy). Orientacje przekształconego obrazu są oznaczone białymi literami. Białe kropki reprezentują ręcznie wybrane punkty krawędziowe środkowej anody umieszczonej nad prawą grzbietowo-boczną korą przedczołową. Środek masy został obliczony jako współrzędna punktu środkowego punktów krawędziowych przed ponownym przekształceniem w przestrzeń 3D. Skróty: PETRA = Pointwise Encoding Time reduction with Radial Acquisition; L = lewo; R = prawo; P = tylny; A = przedni. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-results-6
Rysunek 6: Szacowana średnia brzeżna normy L2 (norma euklidesowa) odległość między zamierzonymi a rzeczywistymi pozycjami elektrody anodowej we wszystkich sesjach i regionach (rOTC, lTPC, rDLPFC). Oryginalne punkty danych w kolorze turkusowym. EMM 95% przedziały ufności w kolorze szarym. Skróty: EMM = Estimated Marginal Means; rOTC = Prawa Potyliczna Kora Skroniowa; lTPC = lewa kora ciemieniowa skroniowa; rDLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa; fMRI = funkcjonalny rezonans magnetyczny. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

figure-results-7
Rysunek 7: Szacowana średnia brzeżna normy L2 (norma euklidesowa) odległość między zamierzonymi a rzeczywistymi pozycjami elektrody anodowej we wszystkich sesjach między każdym regionem (rOTC, lTPC, rDLPFC) dla każdej pozycji (zamierzone, przed/po fMRI). Oryginalne punkty danych w kolorze turkusowym. EMM 95% przedziały ufności w kolorze szarym. Skróty: EMM = Estimated Marginal Means; rOTC = Prawa Potyliczna Kora Skroniowa; lTPC = lewa kora ciemieniowa skroniowa; rDLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa; fMRI = funkcjonalny rezonans magnetyczny. Kliknij tutaj, aby zobaczyć większą wersję tego rysunku.

Rysunek uzupełniający S1: Przegląd systemu neuronawigacji. 1) Komputer sterujący systemem neuronawigacji z zainstalowanym oprogramowaniem do neuronawigacji; 2) Aparat Polaris; 3) Pedał nożny; 4) Gogle z funkcją śledzenia obiektów (patrz Rysunek 2, aby uzyskać szczegółowe informacje); 5) Wskaźnik. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający S2: Zrekonstruowana skóra z punktami orientacyjnymi w kolorze żółtym. 1) Nasion, 2) lewe nozdrze; 3) prawe nozdrze; 4) lewy dół przeduszny; 5) prawy dół przeduszny (patrz krok 3.1.7 protokołu). Skróty: LPA = lewy dół przeduszny; RPA = prawy dół przeduszny. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający S3: Szacowana średnia krańcowa normy L² (norma euklidesowa) odległość między zamierzonymi a rzeczywistymi pozycjami elektrody anodowej we wszystkich sesjach między pozycjami (zamierzonymi, przed/po fMRI) dla każdego regionu (rOTC, lTPC, rDLPFC). Oryginalne punkty danych w kolorze turkusowym. EMM 95% przedziały ufności w kolorze szarym. Skróty: EMM = Estimated Marginal Means; rOTC = Prawa Potyliczna Kora Skroniowa; lTPC = lewa kora ciemieniowa skroniowa; rDLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa; fMRI = funkcjonalny rezonans magnetyczny. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Rysunek uzupełniający S4: Szacowana średnia brzeżna normy L² (norma euklidesowa) odległość między zamierzonymi a rzeczywistymi pozycjami elektrody anodowej we wszystkich sesjach i pozycjach (zamierzone, przed/po fMRI) dla każdego obszaru zainteresowania (rOTC, lTPC, rDLPFC). Oryginalne punkty danych w kolorze turkusowym. EMM 95% przedziały ufności w kolorze szarym. Prawa potyliczna kora skroniowa (rOTC), lewa skroniowa kora ciemieniowa (lTPC), prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa (rDLPFC). Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Tabela uzupełniająca S1: Wyniki analizy liniowego modelu mieszanego dla odległości normy L² (normy euklidesowej) między zamierzonymi a rzeczywistymi współrzędnymi. Podano współczynniki regresji liniowych modeli mieszanych (modele losowego przecięcia) i dwustronnych wartości p. Skróty: CI = przedział ufności; rOTC = Prawa Potyliczna Kora Skroniowa; lTPC = lewa kora ciemieniowa skroniowa; rDLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa; df = stopnie swobody; σ2 = łączna wariancja resztowa; τ = łączna wariancja wyjaśniona przez podmioty; ICC = współczynnik korelacji wewnątrzklasowej; N = liczba badanych. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Tabela uzupełniająca S2: EMM post-hoc do analizy liniowego modelu mieszanego dla różnic w normie L² (norma euklidesowa)). Główne i proste kontrasty dla głównego efektu pozycji (zamierzonego, przed/po fMRI, patrz również Rysunek uzupełniający S2) oraz prostych efektów pozycji dla każdego regionu (lTPC, rDLPFC, rOTC, patrz również Rysunek 6). W przypadku prostych efektów pokazywane są tylko znaczące efekty. Skróty: EMM = Estimated Marginal Means; SE = błąd standardowy; df = stopnie swobody; rOTC = prawa potyliczna kora skroniowa; lTPC = lewa kora ciemieniowa skroniowa; rDLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Tabela uzupełniająca S3: EMM post-hoc do analizy liniowego modelu mieszanego różnicy normy L² (normy euklidesowej). Główne i proste kontrasty dla głównego efektu regionu (lTPC, rDLPFC, rOTC, patrz również Rysunek Uzupełniający S3) oraz prostych efektów regionu dla każdej pozycji (zamierzone, przed/po fMRI, patrz również Rysunek 7). Skróty: EMM = Estimated Marginal Means; SE = błąd standardowy; df = stopnie swobody; rOTC = prawa potyliczna kora skroniowa; lTPC = lewa kora ciemieniowa skroniowa; rDLPFC = prawa grzbietowo-boczna kora przedczołowa. Kliknij tutaj, aby pobrać ten plik.

Dyskusja

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

Kroki krytyczne, potencjalne modyfikacje i rozwiązywanie problemów z metodą
Dokładne pozycjonowanie elektrod jest kluczowym czynnikiem technicznym w eksperymentach tDCS, a odchylenia od zamierzonych pozycji skóry głowy lub dryf elektrod mogą wpływać na przepływ prądu do zamierzonych docelowych obszarów mózgu42,43. Jest to szczególnie istotne w przypadku zogniskowanego tDCS, ponieważ regionalna specyfika podawanego prądu sprawia, że układy te są szczególnie podatne na skutki błędów pozycjonowania 5,25. W obecnym protokole opisaliśmy metodę neuronażowanego, zogniskowanego tDCS podawanego podczas fMRI, która ma na celu zwiększenie dokładności umieszczania indywidualnie określonych pozycji skóry głowy. Kluczowe kroki obejmują (1) wykorzystanie modelowania przepływu prądu elektrycznego w celu optymalizacji pozycji skóry głowy w konfiguracji 3 x 1 dla każdego uczestnika badania, (2) identyfikację zoptymalizowanych pozycji skóry głowy za pomocą neuronawigacji, (3) pozycjonowanie i zabezpieczanie elektrod na skórze głowy przy użyciu standardowych procedur oraz (4) badanie dokładności umieszczania i dryfu elektrod przed i po równoczesnym tDCS-fMRI.

Pierwszy krok w naszym protokole opisuje optymalizację pozycji elektrod dla indywidualnego uczestnika badania naszej trwającej Jednostki Badawczej (RU) za pomocą zindywidualizowanego modelowania prądu (kod do odbudowania optymalizacji można znaleźć tutaj https://github.com/memoslap/SimNIBS_Optimization). Podejście to jest wysoce specyficzne dla projektów RU i obejmowało dwa etapy przygotowawcze, które nie zostały tutaj opisane: (1) Zdefiniowanie anatomicznych regionów docelowych dla ośmiu empirycznych projektów RU (www.memoslap.de) w oparciu o badania fMRI i/lub tDCS, w których wykorzystano te same/podobne zadania motoryczne lub poznawcze; (2) wyrównywanie średniej dawki prądu w różnych projektach poprzez regulację odstępów między anodą środkową a otaczającymi katodami. Wiązało się to z badaniem modelowania komputerowego i danymi obrazowania strukturalnego dostępnymi dla naszej grupy w celu określenia specyficznych dla projektu odstępów między elektrodami. Te specyficzne dla projektu montaże zostały następnie wykorzystane do optymalizacji pozycji skóry głowy dla poszczególnych uczestników projektów RU, aby osiągnąć maksymalne natężenie prądu w odpowiednich regionach docelowych (w tym protokole: po prawej stronie DLPFC). Warto zauważyć, że istnieje wiele możliwych sposobów określenia pożądanych pozycji skóry głowy, a zależą one od celów badania (tj. kontrola regionalna lub dawkowa, celowanie anatomiczne lub funkcjonalne).

Podobnie, istnieje wiele różnych dostępnych na rynku urządzeń do neuronawigacji i stymulatorów prądu stałego, które można wykorzystać do umieszczania neuronów i przeprowadzania badania tDCS-fMRI. W związku z tym modyfikacje procedur opisanych w niniejszym protokole będą wymagane, jeśli używany jest sprzęt różnych producentów lub tDCS-fMRI jest przeprowadzany przy użyciu innego typu skanera. Niemniej jednak uważamy, że protokół można dostosować w elastyczny sposób, aby spełnić wymagania specyficzne dla badania. Na przykład w przypadku konfiguracji 3 x 1 zalecamy użycie wydrukowanej w 3D przekładki, aby zapewnić osiągnięcie i utrzymanie żądanej odległości między elektrodami podczas umieszczania i skanowania. Standaryzacja ilości pasty przewodzącej może być osiągnięta za pomocą pomocy do napełniania elektrod, jak opisano w niniejszym protokole. Aby umożliwić personalizację, modele 3D używane do drukowania zostały udostępnione publicznie (patrz krok 4.1.3.2 protokołu).

Złożoność eksperymentów tDCS fMRI w obrębie skanera jest kolejnym kluczowym czynnikiem, który wymaga od uczestników przejścia do elektrod przymocowanych do głowy. Badania te niosą ze sobą znaczne ryzyko późniejszego przemieszczenia elektrody, nawet przy precyzyjnym ustawieniu5. Dlatego zalecamy rutynowe wdrażanie odpowiednich metod w celu zminimalizowania przemieszczenia i dryfu elektrody (np. stosowanie standardowych nadmuchiwanych poduszek kompatybilnych z MRI, aby uniknąć przemieszczania się elektrod wewnątrz skanera MRI, czepków EEG lub wyprofilowanych pasków utrzymujących elektrody na miejscu oraz innych środków wyszczególnionych w powyższym protokole).

Wreszcie, w porównaniu z behawioralnymi badaniami tDCS, podawanie tDCS podczas fMRI pozwala na weryfikację dokładnych pozycji elektrod na skórze głowy (na podstawie obrazów 3D strukturalnego rezonansu magnetycznego) oraz ilościowe określenie potencjalnych odchyleń od zamierzonych pozycji. Jednak identyfikacja pozycji elektrod w 3D jest podatna na błędy. Dlatego sugerujemy transformację 2D skóry głowy i elektrod, aby ułatwić weryfikację rzeczywistych pozycji elektrod. Potrzebne są jednak przyszłe badania, aby potwierdzić to nowatorskie podejście i porównać wyniki z ekstrakcją danych z obrazów 3D.

Znaczenie metody w stosunku do istniejących innych metod
Metody celowania oparte na skórze głowy (np. system 10-20 EEG44) były stosowane w większości dotychczasowych badań nad tDCS. Wiąże się to z ręczną lub automatyczną identyfikacją anatomicznych punktów orientacyjnych i dodatkowymi pomiarami (np. obwodem głowy, obliczaniem przecięć między punktami orientacyjnymi) w celu określenia zamierzonych pozycji elektrod na skórze głowy. Chociaż podejście to do pewnego stopnia uwzględnia rozmiar głowy poszczególnych uczestników, zaniedbuje inne cechy morfologii mózgu i czaszki, co skutkuje utratą dokładności 5,41,45. Zwiększona precyzja, którą można osiągnąć dzięki neuronawigacji pod kontrolą MRI, jest zilustrowana w sekcji dotyczącej reprezentatywnych wyników niniejszego protokołu. W tym miejscu określiliśmy ilościowo precyzję kierowania sterowanego neuronami, korzystając z danych z trwającego wieloośrodkowego badania tDCS-fMRI i retrospektywnie porównaliśmy dokładność umieszczania celowania sterowanego neuronami z podejściem opartym na skórze głowy. Ponadto zbadaliśmy stopień przemieszczenia elektrod podczas fMRI. Główne wyniki empirycznej części tego protokołu były takie, że (1) celowanie sterowane neuronami jest lepsze niż umieszczanie elektrod na skórze głowy, z około 40% wyższą precyzją w oparciu o normęL2; oraz (2) wystąpił minimalny dryf elektrod podczas sesji fMRI, co podkreśla, że wdrożone kroki techniczne i proceduralne w celu utrzymania elektrod na miejscu (tj. nasadka, przekładka, nadmuchiwane poduszki) zakończyły się sukcesem.

Ograniczenia i przyszłe zastosowania metody
Istnieje kilka czynników ograniczających stosowanie podejścia opisanego w tym protokole. Na przykład optymalizacja zamierzonych pozycji elektrod poprzez modelowanie obliczeniowe, celowanie za pomocą neuronów i weryfikację elektrod wymaga dostępu do danych strukturalnych MRI, specjalistycznej wiedzy technicznej i kosztownego sprzętu, który może być niedostępny. W związku z tym podejście to ogranicza się do wyspecjalizowanych ośrodków badawczych wykonujących badania, które wymagają wysokiej precyzji przestrzennej dostarczania prądu (np. badania eksperymentalne w populacjach neurotypowych badające związki przyczynowo-skutkowe między mózgiem a zachowaniem lub badania modelowania komputerowego badające zależności między dawką a reakcją). W tym kontekście warto wspomnieć, że trafność obecnego modelowania opartego na MRI może być zmniejszona u pacjentów z operacjami głowy lub zmianami postępującymi, co należy wziąć pod uwagę przy stosowaniu metod opisanych w tym protokole do populacji klinicznych.

Ponadto optymalizacja pozycji elektrod poprzez modelowanie obliczeniowe i umieszczanie neuronów w tym protokole ma na celu maksymalizację precyzji anatomicznej. Jak wspomniano powyżej, możliwe są inne sposoby zindywidualizowanego celowania (w tym podejścia inwazyjne ograniczone do określonych populacji klinicznych46), a precyzja anatomiczna niekoniecznie oznacza funkcjonalne znaczenie stymulowanego obszaru. To ostatnie wymagałoby zadania lokalizacyjnego (na poziomie indywidualnego uczestnika lub grupy), uzyskanego przed tDCS-fMRI, w celu zidentyfikowania funkcjonalnie istotnych regionów mózgu do kierowania neuronami. Ponadto przyszłe badania muszą określić funkcjonalne znaczenie przemieszczenia elektrod dla funkcji behawioralnych i neuronalnych, w tym bezpośrednie porównanie efektów między montażami ogniskowymi i konwencjonalnymi.

Należy zauważyć, że symulacje komputerowe opierają się na anatomicznej precyzji (pół)automatycznych segmentacji tkanek uzyskanych z MRI i szacują pole elektryczne na podstawie założeń dotyczących przewodności elektrycznej różnych klas tkanek 5,47. W związku z tym, aby zwiększyć dokładność modeli obliczeniowych, konieczne jest zweryfikowanie tych założeń i ocena dokładności segmentacji. W związku z tym nowe metody badania przewodnictwa przepływu prądu indukowanego przez tDCS w tkance mózgowej podczas jednoczesnych pomiarów tDCS-MRI obejmują obrazowanie gęstości prądu rezonansu magnetycznego (MRCDI) i tomografię impedancji elektrycznej rezonansu magnetycznego (MREIT)5,48,49. Podejścia te mają potencjał w zakresie walidacji symulacji pola elektrycznego tDCS i optymalizacji zindywidualizowanych obliczeń dawki prądu. Połączenie takich zoptymalizowanych podejść do modelowania obliczeniowego z tDCS sterowanym neuronami prawdopodobnie poprawi precyzję i skuteczność tDCS w kontekstach eksperymentalnych i klinicznych w najbliższej przyszłości.

Oświadczenia

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

Firma MAN jest członkiem naukowych komitetów doradczych Neuroelectrics i Précis. AH jest częściowo zatrudniony przez neuroConn GmbH. Pozostali autorzy nie mają do zadeklarowania konfliktu interesów.

Podziękowania

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

To badanie zostało sfinansowane przez Niemiecką Fundację Badawczą (granty projektowe: FL 379/26-1; ME 3161/3-1; CRC INST 276/741-2 i 292/155-1, Jednostka badawcza 5429/1 (467143400), FL 379/34-1, FL 379/35-1, FL 379/37-1, Fl 379/22-1, Fl 379/26-1, ME 3161/5-1, ME 3161/6-1, AN 1103/5-1, TH 1330/6-1, TH 1330/7-1). AT był wspierany przez Fundację Lundbeck (grant R313-2019-622). Dziękujemy Sophie Dabelstein i Kirze Hering za pomoc w ekstrakcji danych.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
System neuronawigacji BrainsightBrainsight; Rogue Research Inc., Montré al, Kanada
Wysokotemperaturowa drukarka 3D CR-5 Pro CREALITY, Shenzhen, Chiny
DC-STIMULATOR MCNeuroConn GmbH, Ilmenau, Niemcyhttps://www.neurocaregroup.com/technology/dc-stimulator-mc
EMLA Cream 5%Aspen, Dublin, Irlandia
MAGNETOM Vida 3T, syngo_MR_XA50 oprogramowanieSiemens Healthineers AG, Forchheim, Niemcy
KameraPolarisPolaris Vicra; Northern Digital Inc., Waterloo, Kanada
Przewodząca pasta EEG Ten20Weaver and Company, Aurora, Stany Zjednoczone
Filament do drukarki 3DTPU SUNLU International, Hong-Kong, Chiny
Example of alternatives
Ingenia 3.0T (MR-scanner)Phillips, Amsterdam, Holandia
Localite TMS Navigator (sprzęt do neuronawigacji)Localite, Bonn, Niemcy
Neural Navigator (sprzęt do neuronawigacji)Soterix, New Jersey, USA
Filament do drukarki 3D PEBAKimya, Nantes, Francja
Filament do drukarki 3D PLAFilamentworld, Neu-Ulm, Deutschland
StarStim (stymulator)Neuroelektryka, Barcelona, Hiszpania

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Perceval, G., Flöel, A., Meinzer, M. Can transcranial direct current stimulation counteract age-associated functional impairment. Neurosci Biobehav Rev. 65, 157-172 (2016).
  2. Simonsmeier, B. A., Grabner, R. H., Hein, J., Krenz, U., Schneider, M. Electrical brain stimulation (tES) improves learning more than performance: A meta-analysis. Neurosci Biobehav Rev. 84, 171-181 (2018).
  3. Chan, M. M. Y., Yau, S. S. Y., Han, Y. M. Y. The neurobiology of prefrontal transcranial direct current stimulation (tDCS) in promoting brain plasticity: A systematic review and meta-analyses of human and rodent studies. Neurosci Biobehav Rev. 125, 392-416 (2021).
  4. Stagg, C. J., Antal, A., Nitsche, M. A. Physiology of transcranial direct current stimulation. J ECT. 34 (3), 144-152 (2018).
  5. Meinzer, M., et al. Investigating the neural mechanisms of transcranial direct current stimulation effects on human cognition: current issues and potential solutions. Front Neurosci. 18, e1389651(2024).
  6. Sandrini, M., Umiltà, C., Rusconi, E. The use of transcranial magnetic stimulation in cognitive neuroscience: A new synthesis of methodological issues. Neurosci Biobehav Rev. 35 (3), 516-536 (2011).
  7. Bashir, S., et al. Effects of anodal transcranial direct current stimulation on motor evoked potentials variability in humans. Physiol Rep. 7 (13), e14087(2019).
  8. Breakspear, M. Dynamic models of large-scale brain activity. Nat Neurosci. 20 (3), 340-352 (2017).
  9. Crosson, B., et al. Functional imaging and related techniques: an introduction for rehabilitation researchers. J Rehabil Res Dev. 47 (2), vii-xxxiv (2010).
  10. Mier, W., Mier, D. Advantages in functional imaging of the brain. Front Hum Neurosci. 9, 249(2015).
  11. Antonenko, D., et al. Microstructural and functional plasticity following repeated brain stimulation during cognitive training in older adults. Nat Commun. 14 (1), e3184(2023).
  12. Jamil, A., et al. Current intensity- and polarity-specific online and aftereffects of transcranial direct current stimulation: An fMRI study. Hum Brain Mapp. 41 (6), 1644-1666 (2020).
  13. Keeser, D., et al. Prefrontal transcranial direct current stimulation changes connectivity of resting-state networks during fMRI. J Neurosci. 31 (43), 15284-15293 (2011).
  14. Meinzer, M., Lindenberg, R., Antonenko, D., Flaisch, T., Floel, A. Anodal transcranial direct current stimulation temporarily reverses age-associated cognitive decline and functional brain activity changes. J Neurosci. 33 (30), 12470-12478 (2013).
  15. Nardo, D., et al. Transcranial direct current stimulation with functional magnetic resonance imaging: a detailed validation and operational guide. Wellcome Open Res. 6, 143(2023).
  16. Meinzer, M., et al. Transcranial direct current stimulation and simultaneous functional magnetic resonance imaging. J Vis Exp. (86), e51730(2014).
  17. Bergmann, T. O., Hartwigsen, G. Inferring causality from noninvasive brain stimulation in cognitive neuroscience. J Cogn Neurosci. 33 (2), 195-225 (2021).
  18. Villamar, M. F., et al. Technique and considerations in the use of 4x1 ring high-definition transcranial direct current stimulation (HD-tDCS). J Vis Exp. (77), e50309(2013).
  19. Gbadeyan, O., McMahon, K., Steinhauser, M., Meinzer, M. Stimulation of dorsolateral prefrontal cortex enhances adaptive cognitive control: A high-definition transcranial direct current stimulation study. J Neurosci. 36 (50), 12530-12536 (2016).
  20. Kuo, H. -I., et al. Comparing cortical plasticity induced by conventional and high-definition 4 × 1 ring tDCS: A neurophysiological study. Brain Stimul. 6 (4), 644-648 (2013).
  21. Martin, A. K., Su, P., Meinzer, M. Common and unique effects of HD-tDCS to the social brain across cultural groups. Neuropsychologia. 133, e107170(2019).
  22. Martin, A. K., Kessler, K., Cooke, S., Huang, J., Meinzer, M. The right temporoparietal junction Is causally associated with embodied perspective-taking. J Neurosci. 40 (15), 3089-3095 (2020).
  23. Müller, D., Habel, U., Brodkin, E. S., Clemens, B., Weidler, C. HD-tDCS induced changes in resting-state functional connectivity: Insights from EF modeling. Brain Stimul. 16 (6), 1722-1732 (2023).
  24. Seo, H., Kim, H. -I., Jun, S. C. The effect of a transcranial channel as a skull/brain interface in high-definition transcranial direct current stimulation-a computational study. Sci Rep. 7 (1), e40612(2017).
  25. Niemann, F., et al. Electrode positioning errors reduce current dose for focal tDCS set-ups: Evidence from individualized electric field mapping. Clin Neurophysiol. 162, 201-209 (2024).
  26. Field modeling for transcranial magnetic stimulation: A useful tool to understand the physiological effects of TMS. Thielscher, A., Antunes, A., Saturnino, G. B. 2015 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), , 222-225 (2015).
  27. Meinzer, M., et al. Investigating the neural mechanisms of transcranial direct current stimulation effects on human cognition: current issues and potential solutions. Frontiers in Neuroscience. 18, 1389651(2024).
  28. Ghadimi, M., Sapra, A. Magnetic resonance imaging contraindications. StatPearls. , (2024).
  29. Antal, A., et al. Low intensity transcranial electric stimulation: Safety, ethical, legal regulatory and application guidelines. Clin Neurophysiol. 128 (9), 1774-1809 (2017).
  30. Ekhtiari, H., et al. A checklist for assessing the methodological quality of concurrent tES-fMRI studies (ContES checklist): a consensus study and statement. Nat Protoc. 17 (3), 596-617 (2022).
  31. Dinn, W., et al. Effectiveness of tDCS blinding protocol in a sham-controlled study. Brain Stimul. 10 (2), 401(2017).
  32. Turner, C., Jackson, C., Learmonth, G. Is the "end-of-study guess" a valid measure of sham blinding during transcranial direct current stimulation. Eur J Neurosci. 53 (5), 1592-1604 (2021).
  33. Saturnino, G. B., et al. SimNIBS 2.1: A comprehensive pipeline for individualized electric field modelling for transcranial brain stimulation. Brain and Human Body Modeling. , 3-25 (2019).
  34. Windhoff, M., Opitz, A., Thielscher, A. Electric field calculations in brain stimulation based on finite elements: An optimized processing pipeline for the generation and usage of accurate individual head models. Hum Brain Mapp. 34 (4), 923-935 (2013).
  35. Puonti, O., et al. Accurate and robust whole-head segmentation from magnetic resonance images for individualized head modeling. NeuroImage. 219, e117044(2020).
  36. neuroConn Programmable multichannel current stimulator -- DC-Stimulator MC Instruction for use -- (Version 5.3.1). , (2021).
  37. Fleury, M., Barillot, C., Mano, M., Bannier, E., Maurel, P. Automated electrodes detection during simultaneous EEG/fMRI. Frontiers in ICT. 5, (2019).
  38. De Munck, J. C., Van Houdt, P. J., Gonçalves, S. I., Van Wegen, E., Ossenblok, P. P. W. Novel artefact removal algorithms for co-registered EEG/fMRI based on selective averaging and subtraction. NeuroImage. 64, 407-415 (2013).
  39. Rich, T. L., et al. Determining electrode placement for transcranial direct current stimulation: A comparison of EEG- versus TMS-guided methods. Clin EEG Neurosci. 48 (6), 367-375 (2017).
  40. Okamoto, M., et al. Three-dimensional probabilistic anatomical cranio-cerebral correlation via the international 10-20 system oriented for transcranial functional brain mapping. NeuroImage. 21 (1), 99-111 (2004).
  41. Herwig, U., Satrapi, P., Schönfeldt-Lecuona, C. Using the international 10-20 EEG system for positioning of transcranial magnetic stimulation. Brain Topogr. 16 (2), 95-99 (2003).
  42. Indahlastari, A., et al. The importance of accurately representing electrode position in transcranial direct current stimulation computational models. Brain Stimul. 16 (3), 930-932 (2023).
  43. Woods, A. J., Bryant, V., Sacchetti, D., Gervits, F., Hamilton, R. Effects of electrode drift in transcranial direct current stimulation. Brain Stimul. 8 (3), 515-519 (2015).
  44. Thair, H., Holloway, A. L., Newport, R., Smith, A. D. Transcranial direct current stimulation (tDCS): A beginner's guide for design and implementation. Front Neurosci. 11, e641(2017).
  45. De Witte, S., et al. Left prefrontal neuronavigated electrode localization in tDCS: 10-20 EEG system versus MRI-guided neuronavigation. Psychiatry Res Neuroimaging. 274, 1-6 (2018).
  46. Daoud, M., et al. Stereo-EEG based personalized multichannel transcranial direct current stimulation in drug-resistant epilepsy. Clin. Neurophysiol. 137, 142-151 (2022).
  47. Hunold, A., Haueisen, J., Nees, F., Moliadze, V. Review of individualized current flow modeling studies for transcranial electrical stimulation. J Neurosci Res. 101 (4), 405-423 (2023).
  48. Göksu, C., et al. Human in-vivo brain magnetic resonance current density imaging (MRCDI). NeuroImage. 171, 26-39 (2018).
  49. Göksu, C., Scheffler, K., Siebner, H. R., Thielscher, A., Hanson, L. G. The stray magnetic fields in magnetic resonance current density imaging (MRCDI). EJMP. 59, 142-150 (2019).

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Neuronavigowane rozmieszczenie elektrodogniskowa tDCSdok adno rozmieszczenia elektrodmodelowanie przep ywu pr duprzemieszczanie si elektrodfMRI w stanie spoczynkugrzbietowo boczna kora przedczo owaczepek EEG

Powiązane artykuły