Использование навигационной системы TMS для высокоточной оцифровки местоположения датчиков с целью улучшения локализации источника

Summary

Мы представляем воспроизводимый метод оцифровки местоположения датчиков высокоплотной электроэнцефалографии (ЭЭГ) с использованием приборов системы навигированной стимуляции мозга (NBS). Этот подход не требует дополнительных программных расширений, только стандартных инструментов NBS. Интегрированный с конвейерами MNE-Python, этот подход повышает точность локализации исходного кода без дополнительного оборудования.

Abstract

Локализация источника — это метод, используемый для оценки источников мозговой активности на основе сигналов, записанных с кожи головы. Точная локализация источника критически зависит от точной пространственной оцифровки расположения датчиков. В этом протоколе мы представляем практический и надёжный метод оцифровки местоположения сенсоров с помощью системы Navigated Brain Stimulation (NBS). NBS является компонентом оборудования для транскраниальной магнитной стимуляции (TMS), широко доступного в лабораториях TMS, но редко применяется для сенсорной оцифровки электроэнцефалографии (ЭЭГ) или функциональной ближней инфракрасной спектроскопии (fNIRS). Такой подход позволяет исследователям использовать существующую инфраструктуру для значительного повышения пространственной точности моделирования источников без инвестиций в специализированное оборудование для оцифровки.

Мы проводим зрителей через весь рабочий процесс: (1) оцифровка расположения электродов ЭЭГ с помощью стандартных инструментов системы Nexstim NBS; (2) экспорт координатных данных в совместимых форматах; (3) интеграция этих данных в конвейеры предобработки EEG и локализации исходного кода с использованием пакета MNE-Python. Протокол также включает советы по согласованию оцифрованных данных с изображениями МРТ и оптимизации точности корегистрации. Чтобы проиллюстрировать практическую пользу метода, мы применяем его для анализа данных эксперимента тактильной стимуляции.

Пользовательские скрипты на Python для обработки и сорегистрации предоставляются для обеспечения воспроизводимости и простоты внедрения. Результаты показывают, что включение оцифрованных позиций электродов значительно повышает анатомическую точность и интерпретируемость оценок корковых источников по сравнению с стандартными монтажами электродов.

Introduction

Электроэнцефалография (ЭЭГ) измеряет электрическую активность мозга в области кожи головы, но исходные записи смешивают сигналы из множества источников из мозга и не из мозга. Локализация источника означает вычислительную оценку, откуда в мозге исходят измеренные сигналы ЭЭГ, фактически «отображая» напряжение кожи головы обратно в кортикальные^{области 1}. Эти методы позволяют исследователям связывать колебательную активность ЭЭГ или реакции, связанные с событиями, с определёнными областями мозга, значительно повышая интерпретируемость ЭЭГ. Точная локализация источника критично зависит от точного определения положения каждого электрода на головке относительно анатомии. Нужно оцифровать положения электродов, чтобы зафиксировать их точные трёхмерные расположения на головке. Эти координаты затем корегистрируются или выравниваются с моделью головы, основанной на МРТ, для решения задач ЭЭГ вперед (прогнозирование напряжения на коже головы) и обратной (оценка источников мозга). Точное размещение электродов крайне важно: даже небольшие ошибки оцифровки могут сдвинуть предполагаемый источник в мозге на несколько сантиметров и более.

Современная ЭЭГ-визуализация источников — это многоступенчатый процесс, интегрирующий анатомическую и функциональную информацию. Всё начинается с оцифровки электродов, где на коже головы записываются точные 3D-координаты каждого ЭЭГ-датчика. Далее проводится анатомическая визуализация, обычно путем получения структурного МРТ испытуемого; если недоступна, может использоваться стандартная модель^{головки 2}. Оцифрованные положения электродов затем корегистрируются с геометрией головы МРТ, выравнивая их с анатомией человека. Из этого шага получается матрица преобразования, которая отображает расположение электродов из головного пространства в пространство МРТ. Структурное МРТ затем сегментируется на ткани (кожу головы, череп, мозг) с помощью инструмента сегментации МРТ, такого как^{Freesurfer 3} , для создания реалистичной модели объемного проводника. С помощью этой модели вычисляется прямая модель, объединяющая положения электродов, геометрию головы и проводимость тканей для прогнозирования потенциалов кожи головы для любого гипотетического кортикального^{источника 4}. Наконец, обратное решение оценивается с помощью таких методов, как распределённая визуализация источника или подгонка дипольных источников, чтобы оценить распределение коркового тока, которое лучше всего объясняет измеренные данные^{ЭЭГ 5}. Каждый этап критически важен: головная модель обеспечивает анатомически правдоподобную проводимость, прямое решение связывает источники с потенциалами скальпа, а обратное решение отображает записанные сигналы обратно на кору. Напротив, ошибки при оцифровке электродов, сорегистрации или сегментации МРТ могут распространяться по трубопроводу, что приводит к неточным оценкам источников.

В настоящее время доступны несколько методов оцифровки, включая ультразвук, электромагнитную^{систему 6}, структурированное или инфракрасное 3D-сканирование⁷,^{фотограмметрию 8} и захват движения с^{датчиком 9} или без него. Хотя технологии различаются по аппаратному составу и процедурам, их точность в поиске электродов в целом сопоставима. Недавние исследования, сравнивающие эти методы, показывают, что все подходы достигают точности локализации электродов, достаточной для надёжной оценки источника. Например, все тестируемые методы добивались средней точности идентификации площади Бродмана выше 80%, тогда как опираясь исключительно на позиции шаблонных электродов, точность снижалась примерно до 50%¹⁰. Это демонстрирует, что, несмотря на различия в реализации, современные методы оцифровки обеспечивают сопоставимую надёжность, значительно снижая неопределённость локализации источника по сравнению с использованием универсальных шаблонов и обеспечивая уверенное отображение корковой активности.

Привлекательной альтернативой для лабораторий, оснащённых системами транскраниальной магнитной стимуляции (TMS), является переоборудование аппаратного обеспечения навигированной стимуляции мозга (NBS)¹¹ для оцифровки электродов. NBS, также известная как нейронавигация, обычно сочетает оптический трекер и TMS-спираль для регистрации головы испытуемого с помощью МРТ и стимуляции конкретной корковой цели. Оптические трекеры (например, Polaris Vicra) состоят из инфракрасной камеры слежения и инфракрасных отражающих маркеров, размещённых на головном трекере, навигационном указателе и катушке TMS. Для оцифровки экспериментатор сначала устанавливает трекер головы на голову участника, затем касается каждого электрода ЭЭГ навигационным указателем, и система фиксирует его 3D-положение, которое позже может быть экспортировано и использовано для локализации источника, например, с помощью MNE-Python¹². Этот рабочий процесс аналогичен другим дигитайзерам, но использует уже существующее оборудование: если лаборатория уже владеет навигационной системой TMS (например, Nexstim eXimia NBS или подобной), отдельная покупка дигитайзера не требуется.

Преимущества такого подхода включают интеграцию и точность. Одно и то же координатное пространство может использоваться как для TMS-таргетинга, так и для моделирования источника EEG. Для лабораторий, выполняющих одновременное или последовательное ТМС-ЭЭГ, этот метод упрощает процесс: оцифровка электродов — это лишь часть процесса нейронавигации ТМС. Для лабораторий, которые не используют преимущественно методы локализации источников ЭЭГ, но уже имеют доступ к нейронавигации ТМС, этот метод предлагает простой способ повысить точность оценок источников.

Наконец, обратите внимание, что эта концепция навигационной цифровизации применима и к другим массивам датчиков для скальпа. Например, похожая процедура может локализовать fNIRS optodes¹³ или другие датчики, касаясь каждого оптода отслеживаемым указателем. Во всех случаях преимущество — единая координатная система между сенсорами кожи головы и МРТ испытуемого, что повышает анатомическую точность любого последующего моделирования источников (будь то ЭЭГ или фНИРС).

Несколько публикаций явно сообщают об использовании системы NBS для оцифровки^{электродов} 14,15,16,17,18. В отличие от этого, ряд исследований, использовавших как TMS (NBS), так и ЭЭГ или fNIRS, не описывали ни одну процедуру оцифровки 19,20,21,22,23. Это упущение свидетельствует о том, что доступная функциональность NBS для оцифровки электродов или оптодов могла быть недостаточно использована, что потенциально повлияло на точность локализации датчиков и, следовательно, на надёжность опубликованных данных. Мы предполагаем, что многие исследователи могут не знать, что система NBS также может служить инструментом сорегистрации, поскольку производитель не всегда подчеркивает эту особенность. Наконец, мы отмечаем, что NBS может применяться для оцифровки датчиков в любом исследовании с электродами или оптодами, установленными на головке, независимо от того, используется ли TMS.

Protocol

Все процедуры с участием людей-участников проводились в соответствии с институциональными руководящими принципами и утверждёны соответствующим этическим комитетом. Участники предоставили информированное согласие перед началом эксперимента.

1. Подготовка участника и оборудования

ПРИМЕЧАНИЕ: Этот протокол использовал систему Nexstim NBS.

1. Включить питание и откалибровать систему NBS
   1. Включите основной блок NBS и оптическую камеру слежения. Убедитесь, что система успешно завершила самокалибровку, и повторите калибровку, если программное обеспечение указывает ошибки.
2. Загрузите МРТ участника в систему NBS.
   1. В программном интерфейсе NBS выберите профиль объекта и загрузите структурный файл МРТ в формате, совместимом с DICOM или Nexstim.
   2. Если МРТ участника недоступно на момент записи, используйте среднюю МРТ головы, предоставленную системой NBS.
3. Подготовьте ЭЭГ-крышку.
   1. Убедитесь, что высокоплотная ЭЭГ-крышка правильно расположена на голове участника согласно инструкциям производителя. Проверьте выравнивание электродов по стандартным анатомическим ориентирам (насионные и предушные точки).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Поддерживайте равномерное расположение электродов, чтобы минимизировать пространственные ошибки между сессиями.
4. Прикрепите оптический трекер головы к голове участника.
   1. Закрепите трекер головы на крышке ЭЭГ или непосредственно к голове участника, не закрывая электроды.
   2. Убедитесь, что камера обнаруживает трекер и поддерживает стабильный обзор во время движений головы. Используйте двусторонний скотч, чтобы прочно прикрепить трекер ко лбу.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Сохраняйте позицию головного трекера на протяжении всего процесса оцифровки, чтобы избежать ошибок отслеживания.

2. Регистрация головы участника в NBS

1. Проведите регистрацию в программном обеспечении NBS.
   1. Начните процедуру регистрации и определите ориентиры МРТ в программном обеспечении: насион, левую предушную точку и правую предушную точку.
   2. Используйте навигационный указатель, чтобы обозначить и оцифровать эти ориентиры на голове участника.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Система NBS не допускает оцифровку до завершения регистрации. Регистрация обеспечивает правильную визуализацию оцифрованных точек в программном обеспечении, но не изменяет абсолютные значения зафиксированных координат.

3. Оцифровка

1. Оцифровывайте фидуциалы.
   1. Начинайте оцифровку. С помощью навигационного указателя запишите три фидуциальные точки: насионную, левую передушную и правую передушную точку. Убедитесь, что программа точно фиксирует каждую точку, прежде чем продолжать.
   2. После завершения оцифровки прекратите оцифровку и кликните правой кнопкой мыши на Digitization Exam , чтобы экспортировать координаты в текстовом формате. Сохраните файл как {subject}_fid.nbe.
2. Оцифровывайте точки формы головы (HSP).
   1. Начинайте оцифровку. Соберите как минимум 50-100 поверхностных точек, равномерно распределённых по коже головы, избегая участков с густыми волосами, когда это возможно. Включите точки на переносице и бровьевой гребне как дополнительные анатомические ориентиры.
   2. После сбора всех очков остановите оцифровку и кликните правой кнопкой мыши по Digitization Exam , чтобы экспортировать координаты в текстовом формате. Сохраните файл как {subject}_hsp.nbe.
3. Оцифровывайте позиции электродов.
   1. Начинайте оцифровку. Коснитесь навигационного указателя к центру каждого электрода, чтобы обеспечить стабильный контакт для точной записи координат.
   2. Следуйте последовательной последовательности для каждой сессии, систематически оцифровывая электроды по контурам — спереди назад и слева направо, чтобы не пропустить электроды.
   3. Когда все электроды оцифрованы, прекратите оцифровку и кликните правой кнопкой мыши по Digitization Exam , чтобы экспортировать координаты в текстовом формате. Сохраните файл как {subject}_ele.nbe.

4. Предобработка МРТ в FreeSurfer

1. Проведите разведку для реконструкции поверхности.
   1. Запустите процессуальный конвейер FreeSurfer для генерации корковых поверхностей, поверхностей кожи головы и сегментаций мозга.
2. Проверьте качество реконструкции.
   1. Осмотрите пиал, белое вещество и надутые поверхности. Исправьте все крупные ошибки сегментации перед тем, как двигаться дальше, например, с помощью программного обеспечения Blender 3D.

5. Интеграция с конвейером MNE-python

1. Создайте кастомный монтаж с оцифрованными координатами.
   1. Чтобы интегрировать оцифрованные позиции электродов, фидуциалы и точки формы головы в аналитический конвейер MNE-Python, сначала создайте пользовательский монтаж с использованием записанных координат (Дополнительный файл 1). Примеры .nbe-файлов и фрагментов кода доступны в репозитории GitHub (github.com/MarkaMorozova/NexstimNBS-SensorDigitization).
2. Проведите совместную регистрацию в MNE.
   1. Используйте графический интерфейс MNE coregistration mne.gui.coregistration для выравнивания оцифрованных точек формы головы, сохранённые в {subject}-info.fif, с поверхностью головы, полученной с помощью МРТ, участника. Подогнать фидуциальные параметры, скорректировать параметры трансляции, вращения и масштабирования до тех пор, пока фидуциальные точки и точки формы головы не совпадут с моделью МРТ.
3. Сохраните созданный кастомный файл монтажа и трансформации.
   1. Сохраните пользовательский монтаж в файл {subject}-info.fif для дальнейшего повторного использования. Также сохраняйте матрицу трансформации {subject}-trans.fif, полученную при сорегистрации, которая необходима для прямого моделирования.

6. Выполнение локализации источника

1. Используя ранее созданные info и trans-файлы, выполните локализацию исходного кода данных ЭЭГ. Импортируйте предварительно обработанную EEG участника в MNE-Python, примените пользовательский монтаж из {subject}-info.fif и загрузите преобразование корегистрации {subject}-trans.fif).
2. Постройте прямую модель, используя поверхности МРТ участника и модель объёмного проводника (например, BEM). Затем вычислите обратное решение с помощью алгоритмов, таких как sLORETA, dSPM или MNE, чтобы оценить корковые источники, лежащие в основе записанных сигналов ЭЭГ. Сохраните оценки источников для дальнейшего анализа и визуализации.

Results

Точная локализация источника критически зависит от правильного расположения электродов и надёжной корегистрации с анатомическими моделями головки. На практике, однако, ЭЭГ-конденсаторы часто располагаются неточно из-за вариаций формы головки или ошибок ручного размещения. Чтобы проиллюстрировать, как эти факторы влияют на результаты анализа, мы сравнили результаты оцифрованных позиций электродов с использованием устройства NBS с результатами, полученными из стандартных шаблонных компоновок электродов. Программное обеспеч...

Discussion

Точная локализация источника требует как точной оцифровки электродов, так и надёжной корегистрации с анатомическими моделями головы. Наши результаты (рисунок 1, рисунок 2 и рисунок 3) демонстрируют, как отклонения в позиционировании электродов или зависимость от шаблонных монтажей могут приводить к существенным ошибкам в пространственном выравнивании и реконструкции источника. В частности, мы показа...

Materials

List of materials used in this article

Name	Company	Catalog Number	Comments
Навигационная стимуляция мозга (NBS)  Система	Nexstim	https://www.nexstim.com/healthcare-professionals/nbs-system	NBS is  Транскраниальная магнитная стимуляция в сочетании с нейронавигационной системой