Localizando alvos específicos da função para estimulação magnética transcraniana na ausência de equipamento de navegação

Eu trabalho em neurociência cognitiva motora, procurando como aumentar os movimentos finos das mãos com TMS. Estamos tentando encontrar maneiras simples de direcionar a função cerebral, mesmo sem sistemas de navegação.

O direcionamento da estimulação magnética transcraniana passou de uma simples escolha pontual para o ajuste de redes cerebrais e, com a ajuda da IA, está ficando mais inteligente, mais pessoal e mais próximo de tratamentos cerebrais personalizados.

No momento, as maneiras de definir alvos de estimulação magnética transcraniana incluem alvos de pico guiados por imagens multimodais, guiados por FMRI, com base no desempenho cognitivo usando circuito fechado e TMS dependente do estado cerebral e modelagem de campos elétricos com alta precisão.

É um desafio mapear as coordenadas corticais cirúrgicas e a tampa de dois discos com a introdução de erros.

A maioria dos colegas não tem sistema de navegação neural, então eles não podem resolver o tratamento de estimulação magnética transcraniana personalizada e específica da função. Nossa abordagem escolhe resolver este problema.

[Apresentador] Para começar, abra o software de pré-processamento. Clique em DPARSF 5.4 e escolha o DPARSF Advanced Edition para pré-processar os dados de estado da tarefa usando parâmetros específicos. Execute correções de tempo de corte e movimento da cabeça. Registre as imagens funcionais em imagens estruturais e aplique a suavização espacial com uma largura total na metade, no máximo, seis milímetros. Abra o SPM 12 e clique em coregistrar estimativa. Para a imagem de referência, selecione o arquivo chamado sub-asterisco crop_1.nii na pasta T1 Img. Para a imagem de origem, escolha o arquivo asterisk.nii médio na pasta de parâmetros de realinização. Para a outra imagem, selecione o arquivo asterisk.nii bruto na divertida pasta Img AR. Clique no segmento e selecione os volumes. Escolha o sub-asterisco crop_1.nii file na pasta T1 Img. Para campos de deformação, selecione inverso mais para frente. Em seguida, clique em executar. Repita essa segmentação para o arquivo sub-asterisk.nii da mesma pasta. Em seguida, clique em suave. Selecione os arquivos raasterisk.nii na pasta fun imgar para que a imagem seja suavizada e insira 666 no campo FWHM. Realize análises de primeiro nível para obter mapas de ativação individuais e identificar o pico de voxel de ativação como o alvo de estimulação. Crie uma nova pasta chamada indiv_act e clique em especificar primeiro nível. No campo de diretório, selecione a pasta indiv_act. Clique nas unidades para design, escolha digitalizações e insira duas para o intervalo entre varreduras. Na seção de dados e design, escolha os arquivos SRA asterisk.nii em varreduras. Na seção de condição, defina o nome como tocar. Em seguida, insira 0, 30, 60, 90, para início e defina as durações como 15. Em seguida, clique em vários regressores e selecione o arquivo rp_aasterisk.txt nos parâmetros realinhados. Para estimar, selecione o arquivo SPM.map na pasta indiv_act e gere o mapa de ativação de tarefa individual, spmt_0001. Agora, pressione results e escolha o arquivo spm.map na pasta indiv_act. Marque T contraste e clique em definir novo contraste. Insira um nome personalizado, insira 1,0 no campo de contraste e clique em enviar. Ok, feito. Em aplicar mascaramento, selecione nenhum. Em seguida, escolha nenhum em Ajuste de valor P para controlar e defina o valor como 0,001. Defina o limite e estender como zero. Agora, clique em normalizar gravação e depois em dados. Nos campos de deformação, selecione o arquivo iy crop 1 na pasta Img T1. Para a imagem a ser gravada, escolha a máscara da região cerebral M1. Em seguida, insira a caixa delimitadora individual e os tamanhos de voxel. Em seguida, pressione coregistrar reslice e selecione SPMT_0001 na pasta indiv_act para o espaço de definição da imagem. Para que a imagem seja refatiada, escolha o arquivo asterisk.nii do W gerado anteriormente. Agora, calcule o pico de ativação de tarefas individuais. No MatLab, execute o código de classificação positiva e insira os nomes conforme fornecido. Identifique a primeira coordenada X com um valor negativo e registre-a como o pico de ativação da tarefa individual. Para localizar o lançamento de destino individualizado e específico da função SPM 12, clique em FMRI e selecione o segmento no menu. Na interface de parâmetros, pressione o botão de volumes, selecione o arquivo de modelo de cérebro MNI. Em seguida, clique nos campos de deformação para selecionar inverso mais para frente. Em seguida, inicie o MatLab e execute o código de bordas para delinear as bordas internas e externas do couro cabeludo padrão. Selecione a imagem c5.nii. Em seguida, clique em concluído para gerar o arquivo c5_edges.nii. Agora, use o SPM 12 para transformar a borda padrão do couro cabeludo em espaço individual. Clique em normalizar, gravar e clique em dados. Selecione o arquivo asterisk.nii iy_sub na pasta Img T1 em campos de deformação. Escolha C5 outer edge.nii para imagens a serem gravadas e insira a caixa delimitadora individual e os tamanhos de voxel. Converta coordenadas corticais em coordenadas do couro cabeludo abrindo o código transcortex para couro cabeludo no MatLab e execute a primeira linha. Insira as coordenadas individuais do ponto de ativação. Selecione o arquivo de borda externa do WC5. Em seguida, registre as coordenadas de saída. Abra o visualizador dpabi. Clique na subjacência e selecione a imagem estrutural T1 individual. Localize e registre as coordenadas dos picos auriculares esquerdo e direito, o násio e o íon. Agora, defina a origem do couro cabeludo abrindo o código de interseção no MatLab. Insira as coordenadas dos quatro pontos de referência. Em seguida, execute o código para calcular as coordenadas de interseção das linhas ear e násio-ínion. Registre as coordenadas de interseção. Para mover o ponto de interseção ao longo do eixo Z para o couro cabeludo, abra o código de origem no MatLab. Insira as coordenadas do ponto de interseção em definir o ponto H e selecione o arquivo de aresta externa WC5. Obtenha as coordenadas de origem do couro cabeludo O. Para calcular a distância real da origem do couro cabeludo até cada ponto, execute o código de distância. Selecione o arquivo de borda externa WC5 e insira a origem do couro cabeludo, o alvo e as quatro coordenadas do ponto de referência, conforme solicitado. Agora, calcule o ângulo entre a linha que conecta o alvo do couro cabeludo e a origem do couro cabeludo e o eixo X no plano XY abrindo o código do eixo X do ângulo de cálculo e execute a primeira linha. Na janela de comando, insira as coordenadas da origem do couro cabeludo e do alvo de estimulação. Use a régua de mira para fixar a posição da régua suave correspondente com base na distância e no ângulo calculados. Em seguida, marque o couro cabeludo com uma caneta lavável. Com base em mapas de teste T de uma amostra, a conectividade funcional e a amplitude dos resultados de flutuação de baixa frequência são exibidas sem correção de comparação múltipla.