Локализация функциональных мишеней для транскраниальной магнитной стимуляции в условиях отсутствия навигационной аппаратуры

Я работаю в области моторной когнитивной нейробиологии, изучаю, как улучшить тонкие движения рук с помощью ТМС. Мы пытаемся найти простые способы воздействия на работу мозга даже без навигационных систем.

Нацеливание на транскраниальную магнитную стимуляцию перешло от простого выбора места к настройке сетей мозга, и с помощью искусственного интеллекта оно становится более умным, персонализированным и приближается к индивидуальным методам лечения мозга.

В настоящее время способы определения мишеней транскраниальной магнитной стимуляции включают в себя мультимодальную визуализацию под контролем FMRI, пиковые мишени на основе когнитивных способностей с использованием замкнутого цикла и ТМС, зависящей от состояния мозга, а также моделирование электрических полей с высокой точностью.

Сопоставление хирургических координат коры головного мозга и двухдискового колпачка представляет собой сложную задачу с введением ошибок.

У большинства коллег нет нейронной навигационной системы, поэтому они не могут решить проблему персонализированной функционально-специфической транскраниальной магнитной стимуляции. Наш подход к решению этой проблемы выбран.

[Ведущий] Для начала откройте программное обеспечение для предварительной обработки. Нажмите на DPARSF 5.4, затем выберите DPARSF Advanced Edition для предварительной обработки данных о состоянии задачи с использованием определенных параметров. Выполняйте коррекцию времени среза и движения головы. Объедините функциональные изображения со структурными изображениями и примените пространственное сглаживание по всей ширине не более половины шести миллиметров. Откройте SPM 12 и нажмите на оценку совместной регистрации. В качестве эталонного изображения выберите файл с именем sub-astarrisk crop_1.nii из папки T1 Img. В качестве исходного изображения выберите файл mean asterisk.nii из папки realign parameter. Для другого изображения выберите необработанный файл asterisk.nii из забавной папки Img AR. Нажмите на сегмент, а затем выберите объемы. Выберите файл crop_1.nii с подзвездочкой из папки T1 Img. Для полей деформации выберите обратный плюс прямой. Затем нажмите «Выполнить». Повторите эту сегментацию для файла sub-asterisk.nii из той же папки. Далее нажимаем на smooth. Выберите файлы raasterisk.nii из папки fun imgar для сглаживания изображения и введите 666 в поле FWHM. Выполнение анализа первого уровня для получения индивидуальных карт активации и определения пикового воксела активации в качестве цели стимуляции. Создайте новую папку с именем indiv_act и нажмите на «Указать первый уровень». В поле директории выберите папку indiv_act. Нажмите на единицы измерения для проектирования, выберите сканы и введите два для интервала между сканированиями. В разделе «Данные и дизайн» выберите файлы SRA asterisk.nii в разделе «Сканирование». В разделе условия задайте имя для касания. Затем введите 0, 30, 60, 90 для начала и установите длительность на 15. Затем нажмите на несколько регрессоров и выберите файл rp_aasterisk.txt из перенастроенных параметров. Для оценки выберите файл SPM.map из папки indiv_act и сгенерируйте индивидуальную карту активации задачи spmt_0001. Теперь нажмите results и выберите файл spm.map из папки indiv_act. Отметьте T контраст и нажмите на определение нового контраста. Введите пользовательское имя, затем введите 1,0 в поле контраста и нажмите «Отправить». Ладно, сделано. В разделе Применить маску выберите Нет. Затем выберите «Нет» в разделе «Регулировка значения P для управления» и установите значение 0,001. Установите и увеличьте пороговое значение до нуля. Теперь нажмите «Нормализовать, записать», а затем «Данные». В полях деформации выберите файл iy crop 1 из папки T1 Img. Для записи изображения выберите маску области мозга M1. Затем введите отдельные размеры ограничительной рамки и вокселов. Затем нажмите повтор coregister, затем выберите SPMT_0001 из папки indiv_act для определения пространства изображения. В качестве среза изображения выберите ранее созданный файл W asterisk.nii. Теперь рассчитайте пик активации отдельной задачи. В MatLab запустите положительный код сортировки, затем введите имена, как они заданы. Определите первую координату X с отрицательным значением и запишите ее как пик активации отдельной задачи. Чтобы найти индивидуализированный, специфичный для функции целевой запуск SPM 12, нажмите на FMRI, а затем выберите сегмент в меню. В интерфейсе параметров нажмите кнопку объемов, выберите файл шаблона мозга MNI. Затем нажмите на поля деформации, чтобы выбрать обратный плюс прямой. Затем запустите MatLab и запустите код для контурирования внутренних и внешних краев стандартного скальпа. Выберите изображение c5.nii. Затем нажмите кнопку «Готово», чтобы создать файл c5_edges.nii. Теперь используйте SPM 12, чтобы преобразовать стандартный край скальпа в индивидуальное пространство. Нажмите «Нормализовать, записать» и нажмите на данные. Выберите файл iy_sub asterisk.nii из папки T1 Img в полях деформации. Выберите C5 outer edge.nii для записи и ввода изображений отдельных размеров ограничивающей рамки и вокселов. Преобразуйте координаты коры головного мозга в координаты скальпа, открыв код транскортекса в скальп в MatLab и выполнив первую строку. Введите координаты отдельной точки активации. Выберите файл внешнего края WC5. Затем запишите выходные координаты. Откройте просмотрщик dpabi. Нажмите на подложку и выберите отдельное структурное изображение T1. Найдите и запишите координаты левого и правого вершин ушной раковины, насиона и иниона. Теперь определите начало координат скальпа, открыв код пересечения в MatLab. Введите координаты четырех точек ориентира. Затем запустите код для вычисления координат пересечения линий уха и насьон-иниона. Запишите координаты перекрестка. Чтобы переместить точку пересечения по оси Z к коже головы, откройте исходный код в MatLab. Введите координаты точки пересечения в определите точку H и выберите файл внешней кромки WC5. Получаем координаты начала координат скальпа O. Чтобы рассчитать фактическое расстояние от начала координат скальпа до каждой точки, запустите код расстояния. Выберите файл внешнего края WC5 и введите начало координат скальпа, цель и четыре координаты точки ориентира, как будет предложено. Теперь рассчитайте угол между линией, соединяющей цель скальпа и начало координат скальпа, и осью X в плоскости XY, открыв код оси X для расчета угла, и запустите первую линию. В командном окне введите координаты начала скальпа и цели стимуляции. Используйте прицельную линейку, чтобы зафиксировать соответствующее положение мягкой линейки на основе рассчитанного расстояния и угла. Затем отметьте кожу головы смываемой ручкой. На основе одной выборки карт Т-критерия отображаются функциональная связность и амплитуда результатов низкочастотных колебаний без многократной коррекции сравнения.