May 23rd, 2025
Ten artykuł opisuje, jak lokalizować cele specyficzne dla funkcji dla powtarzających się przezczaszkowych interwencji lub zabiegów, gdy sprzęt nawigacyjny jest niedostępny.
Zajmuję się neuronauką kognitywną motoryczną, badając, jak poprawić drobne ruchy dłoni za pomocą TMS. Próbujemy znaleźć proste sposoby na ukierunkowanie funkcji mózgu nawet bez systemów nawigacji.
Celowanie w przezczaszkową stymulację magnetyczną przeszło od prostego wybierania punktowego do dostrajania sieci mózgowych, a dzięki pomocy sztucznej inteligencji staje się ono inteligentniejsze, bardziej osobiste i bliższe niestandardowym terapiom mózgu.
W tej chwili sposoby definiowania celów przezczaszkowej stymulacji magnetycznej obejmują obrazowanie multimodalne sterowane przez FMRI, cele szczytowe oparte na wydajności poznawczej przy użyciu zamkniętej pętli i TMS zależnego od stanu mózgu oraz modelowanie pól elektrycznych z dużą precyzją.
Trudno jest odwzorować współrzędne kory chirurgicznej i dwutarczową nasadkę z błędami wprowadzającymi.
Większość współpracowników nie ma systemu nawigacji neuronowej, więc nie mogą rozwiązać problemu spersonalizowanej przezczaszkowej stymulacji magnetycznej specyficznej dla danej funkcji. Nasze podejście wybiera rozwiązanie tego problemu.
[Prezenter] Aby rozpocząć, otwórz oprogramowanie do wstępnego przetwarzania. Kliknij DPARSF 5.4, a następnie wybierz DPARSF Advanced Edition, aby wstępnie przetworzyć dane o stanie zadania przy użyciu określonych parametrów. Wykonaj korekcje czasu cięcia i ruchu głowicy. Połącz obrazy funkcjonalne z obrazami strukturalnymi i zastosuj wygładzanie przestrzenne z pełną szerokością w połowie maksymalnie sześciu milimetrów. Otwórz SPM 12 i kliknij na oszacowanie coregister. W przypadku obrazu referencyjnego wybierz plik o nazwie sub-asterisk crop_1.nii z folderu T1 img. W przypadku obrazu źródłowego wybierz plik mean asterisk.nii z folderu parametrów realign. W przypadku drugiego obrazu wybierz plik raw asterisk.nii z folderu fun Img AR. Kliknij segment, a następnie wybierz woluminy. Wybierz plik z gwiazdką podrzędną crop_1.nii z folderu T1 img. W przypadku pól deformacji wybierz opcję odwrotność plus do przodu. Następnie kliknij uruchom. Powtórz tę segmentację dla pliku sub-asterisk.nii z tego samego folderu. Następnie kliknij gładkie. Wybierz pliki raasterisk.nii z folderu fun imgar, aby obraz został wygładzony, a następnie wprowadź 666 w polu FWHM. Przeprowadź analizę pierwszego poziomu, aby uzyskać indywidualne mapy aktywacji i zidentyfikować szczytowy woksel aktywacji jako cel stymulacji. Utwórz nowy folder o nazwie indiv_act i kliknij określ pierwszy poziom. W polu katalogu wybierz folder indiv_act. Kliknij jednostki do projektowania, wybierz skany i wprowadź dwie dla interwału skanowania. W sekcji danych i projektu wybierz pliki asterisk.nii w obszarze skanowania. W sekcji warunku ustaw nazwę na dotknij. Następnie wprowadź 0, 30, 60, 90 dla początku i ustaw czas trwania na 15. Następnie kliknij wiele regresorów i wybierz plik rp_aasterisk.txt z wyrównanych parametrów. Aby oszacować, wybierz plik SPM.map z folderu indiv_act i wygeneruj mapę aktywacji poszczególnych zadań, spmt_0001. Teraz naciśnij wyniki i wybierz plik spm.map z folderu indiv_act. Zaznacz kontrast T i kliknij zdefiniuj nowy kontrast. Wprowadź niestandardową nazwę, a następnie wprowadź 1,0 w polu kontrastu i kliknij Prześlij. Dobra, gotowe. W obszarze Zastosuj maskowanie wybierz opcję brak. Następnie wybierz brak w obszarze Regulacja wartości P, aby sterować i ustaw wartość na 0,001. Ustaw próg i rozszerz na zero. Teraz kliknij normalizuj zapis, a następnie dane. W polach deformacji wybierz plik iy crop 1 z folderu T1 img. Aby zapisać obraz, wybierz maskę regionu mózgu M1. Następnie wprowadź indywidualne pole ograniczenia i rozmiary wokseli. Następnie naciśnij coregister reslice, a następnie wybierz SPMT_0001 z folderu indiv_act dla przestrzeni definiującej obraz. Aby ponownie pociąć obraz, wybierz wygenerowany wcześniej plik W asterisk.nii. Teraz oblicz szczyt aktywacji poszczególnych zadań. W MatLab uruchom kod sortowania pozytywnego, a następnie wprowadź nazwy zgodnie z podanymi. Zidentyfikuj pierwszą współrzędną X z wartością ujemną i zarejestruj ją jako szczyt aktywacji pojedynczego zadania. Aby zlokalizować zindywidualizowane, specyficzne dla funkcji, docelowe uruchomienie SPM 12, kliknij FMRI, a następnie wybierz segment z menu. W interfejsie parametrów naciśnij przycisk woluminów, wybierz plik szablonu mózgu MNI. Następnie kliknij pola deformacji, aby wybrać odwrotność plus do przodu. Następnie uruchom MatLab i uruchom kod krawędzi, aby obrysować wewnętrzną i zewnętrzną krawędź standardowej skóry głowy. Wybierz obraz c5.nii. Następnie kliknij gotowe, aby wygenerować plik c5_edges.nii. Teraz użyj SPM 12, aby przekształcić standardową krawędź skóry głowy w indywidualną przestrzeń. Kliknij normalizuj, zapisz i kliknij dane. Wybierz plik iy_sub asterisk.nii z folderu T1 Img w obszarze pola deformacji. Wybierz C5 outer edge.nii, aby obrazy zapisywać i wprowadzać indywidualne rozmiary obwiedni i wokseli. Zamień współrzędne kory mózgowej na współrzędne skóry głowy, otwierając kod transkorowy do skóry głowy w MatLab i wykonaj pierwszą linię. Wprowadź współrzędne poszczególnych punktów aktywacji. Wybierz plik krawędzi zewnętrznej WC5. Następnie zapisz współrzędne wyjściowe. Otwórz przeglądarkę dpabi. Kliknij podkład i wybierz indywidualny obraz konstrukcyjny T1. Zlokalizuj i zapisz współrzędne lewego i prawego szczytu małżowiny usznej, nasiona i wcięcia. Teraz zdefiniuj początek skóry głowy, otwierając kod skrzyżowania w MatLab. Wprowadź współrzędne czterech punktów orientacyjnych. Następnie uruchom kod, aby obliczyć współrzędne przecięcia linii ucha i nasion-inion. Zapisz współrzędne skrzyżowania. Aby przesunąć punkt przecięcia wzdłuż osi Z do skóry głowy, otwórz kod początku w MatLab. Wprowadź współrzędne punktu przecięcia w polu Zdefiniuj punkt H i wybierz plik krawędzi zewnętrznej WC5. Uzyskaj współrzędne początkowe skóry głowy O. Aby obliczyć rzeczywistą odległość od początku układu współrzędnych do każdego punktu, uruchom kod odległości. Wybierz plik zewnętrznej krawędzi WC5 i wprowadź współrzędne początku skóry głowy, celu i czterech punktów orientacyjnych zgodnie z monitem. Teraz oblicz kąt między linią łączącą cel skóry głowy a początkiem skóry głowy a osią X w płaszczyźnie XY, otwierając kod osi X obliczania kąta i uruchom pierwszą linię. W oknie poleceń wprowadź współrzędne początku skóry głowy i celu stymulacji. Użyj linijki celowania, aby ustalić odpowiednią pozycję miękkiej linijki na podstawie obliczonej odległości i kąta. Następnie zaznacz skórę głowy zmywalnym pisakiem. Na podstawie map testu t dla jednej próby, wyniki łączności funkcjonalnej i amplitudy fluktuacji niskich częstotliwości są wyświetlane bez wielokrotnej korekcji porównawczej.
To badanie koncentruje się na poprawie docelowania funkcji mózgu dla interwencji z zakresu stymulacji magnetycznej przezczaszkowej (TMS) bez wykorzystania sprzętu nawigacyjnego. Podkreśla proste metodologie wyznaczania obszarów docelowych na podstawie wydajności poznawczej i zaawansowanych technik obrazowania.
Accurate localization of function-specific transcranial magnetic stimulation (TMS) targets is critical for advancing neurotherapeutic discovery and reducing mechanistic ambiguity in motor recovery research. This method enables institutions without navigation equipment to define individualized stimulation sites, supporting predictive confidence in early-stage target validation. By bridging imaging-derived functional targets with practical workflows, it enhances portfolio decision-making for neuropsychiatric and neurorehabilitation pipelines.
This localization method integrates into the discovery-to-preclinical continuum by providing a reproducible workflow for defining and validating function-specific TMS targets in the absence of navigation equipment.