Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
Click here for the English version

Bioengineering

פילוח סיבים עצביים ספינלי לטיפול גירוי מוחי עמוק באמצעות דגמים אינטראקטיביים, מטופל ספציפי

doi: 10.3791/57292 Published: August 12, 2018

Summary

מטרת הפרויקט היא לפתח של צינור דוגמנות אינטראקטיבי, מטופל ספציפי כדי לדמות את ההשפעה של גירוי מוחי עמוק, ליד בזמן אמת ולספק משוב משמעותי לגבי כמה התקנים אלה משפיעים על פעילות עצבית במוח.

Abstract

גירוי מוחי עמוק (DBS), אשר כרוך החדרת אלקטרודה לספק גירוי לאזור המוח המותאמות לשפות אחרות, הוא טיפול הוקמה עבור הפרעות תנועה, מוחל מספר גדל והולך של הפרעות. מידול חישובית שימש בהצלחה כדי לחזות את השפעות קליניות DBS; עם זאת, יש צורך טכניקות מידול הרומן בקצב המורכבות ההולכת וגוברת של התקנים DBS. מודלים אלה עליך גם ליצור תחזיות במהירות ובדייקנות. מטרת הפרויקט היא לפתח של צינור עיבוד התמונה לשלבן מודל אינטראקטיבי, מטופל ספציפי כדי לדמות את ההשפעה של DBS דימות תהודה מגנטית (MRI) מבניים והדמיה דיפוזיה משוקלל (DWI). חוט DBS וירטואלי ניתן להציב בתוך המודל החולה, יחד עם אנשי קשר פעיל ואת הגדרות גירוי, שבו שינויים המובילות או התמצאות ליצור רשת סופיים חדש עם פתרון הבעיה שדה הקינטיות כמעט בזמן אמת. timespan כ- 10 שניות. מערכת זו מאפשרת גם הסימולציה של הפניות מרובות בסמיכות כדי לאפשר היגוי הנוכחי על ידי אנודות משתנות cathodes על כיווני חקירה שונים. טכניקות הציג נייר זה להפחית את הנטל של יצירת באמצעות מודלים תוך מתן המשוב המשמעותי על ההשפעות של מיקום האלקטרודות, אלקטרודה עיצוב גירוי תצורות חוקרים או clinicians מי לא יכול להיות מומחים דוגמנות.

Introduction

גירוי מוחי עמוק (DBS) הוא טיפול הוקמה עבור הפרעות תנועה כגון רעד חיוני1 ומחלת פרקינסון2. הטיפול הזה הוא נחקר גם כמו טיפול פוטנציאלי עבור מספר גדל והולך של הפרעות לרבות פגיעה מוחית טראומטית3, תסמונת טורט4דיכאון5. מערכות DBS דורשים ניתוח ההשתלה של עופרת אלקטרודה לספק גירוי באזור המוח לשפות אחרות כדי לווסת את פעילות עצבית מתמשך6. מיקום האלקטרודות ואת הפרמטרים גירוי יש השפעה על להתכוונן מעגלים עצביים המספקים תועלת טיפולית. וריאציות קטן במיקום יכול להשפיע על החלון הטיפולי, יכול להגדיל את הסבירות של תופעות לוואי לפני תועלת טיפולית היא מושגת7,8,9. בפועל, לעתים קרובות קשה לחזות שההשפעות גירוי תהיה על פעילות עצבית; כתוצאה מכך, החלון הזה תועלת טיפולית מזוהה על בסיס החולה-מאת-מטופל כמו המכשיר גירוי מתוכנת על ידי המטפל8,9. תהליך זה הופך להיות יותר מורכב כפי דורות חדשים של התקנים DBS הופכים לזמינים. לדוגמה, עיצובים חדשניים עופרת מוצגים עם יותר אנשי קשר10,11,12, במקרים מסוימים להיות מושתלים הפניות מרובות בסמיכות אחד לשני13. לפיכך, יש צורך כדי שניתן יהיה לחקור ולחזות את ההשפעות של DBS על פני מרחב פרמטר וגדל.

מידול חישובית, ניתוח יכול לשמש כדי לחזות את ההשפעות הפיזיולוגיות וקלינית של DBS על בסיס ספציפי לחולה. מודלים אלה להשתמש סופיים דוגמנות (FEM) כדי לבנות שלושה ייצוגים תלת-ממדי של רקמת המוח ואת מאפייני האלקטרודה מושתל ביופיזיקלי. פמ שדה הקינטיות מודלים שימשו בהצלחה לחזות את השפעת DBS14, אבל עד עכשיו היו זמן רב ויקרות שהמפתחות לייצר. יש צורך טכניקות מידול הרומן בקצב המורכבות ההולכת וגוברת DBS התקנים. מודלים אלה מטופל ספציפי צריך לספק ליד משוב חזותי בזמן אמת על ההשפעות של DBS כמיקום עופרת או גירוי פרמטרים משתנים. המשתמש שמקבלים משוב בנוגע למיקום הראשי והמשכנו הגדרת גירוי תוך מספר שניות, המאפשר עידון של עופרת השמה במשך מספר דקות. החולה-ירידה לפרטים מושגת על-ידי שילוב האנטומיה של המטופל, הצורה של המוח שלהם וגודל, בעת בניית ה – FEM והחלת את המאפיינים ביופיזיקלי של המוח שלהם, כגון רקמות אניסוטרופי מוליכות. מוליכות אניסוטרופי מתאר כיצד זרם יתפשט דרך אזורים שונים במוח, ניתן למדוד לא פולשני על המוח כולו דומה תמונה אופיינית תהודה מגנטית (MRI).

DBS מידול גישות שאינם משתמשים מידע לחולה ספציפי יכול לספק תחזיות מהירה, אך פחות מדויק של תופעות גירוי, עקב גיאומטריות מוכללת וערכים מוליכות על רקמת המוח. בגישה זו, פמ יחיד משמש עבור כל המטופלים, הפעילות העצבית החזוי יכול להיות מחושב מראש. מודלים ספציפיים החולה לא יכול להיות מוכללת, שחושב מראש מאז פמ החדש נבנה עבור כל אדם. מודלים אלה דורשים מאמץ רב יותר לבנות אבל יכול להיות יותר מדויק. מספר גורמים להגביל את המהירות שבה מודלים אלה יכול להיות בנוי ומשמש: 1) שינוי פרמטרים בתחילת צינור בניית מודל, כגון מיקום האלקטרודות, דורש מאמץ ידנית כדי לעדכן את כל השלבים הבאים; ו- 2) הפעולות בתוך הצינור דוגמנות לא בקלות משולבים אחד עם השני, המחייב העברת נתונים בין מספר חבילות תוכנה. לעתים קרובות, אנו רוצים להעריך במצבים רבים ושונים כגון מיקום האלקטרודות, גירוי פרמטרים או עיצובים אלקטרודה. כדי לספק משוב משמעותי על ההשפעה שיש שינויים אלה על האפקט הטיפולי שהמטופל יקבל, תוצאות אלה צריך להיות מדויק והן שנוצר במהירות.

המטרה שלנו היא להציג טכניקות חדשות עבור בניית מודלים ספציפיים החולה לנצל המהירות שהתקבלו במודלים מוכללת והפיכתה רבים של השלבים צינור כדי ליצור סביבה אינטראקטיבית דוגמנות המספק ליד חזותיים בזמן אמת משוב על השפעות DBS. סימולציה אינטראקטיבי מאפשר למשתמש לבדוק תחזיות, לקבל תוצאות במהירות, ללא התמקדות בפרטים של בניית מודל. זה מועיל כאשר ישנו רווח גדול פרמטר לחקור כמה פרמטרים אלה משפיעים על הסימולציה אינך בטוח בהכנסה. נתאר את השלבים צינור עיבוד כדי ליצור מודלים פמ אינטראקטיבי, מטופל ספציפי מתוך רכישות דימות תהודה מגנטית (MRI). ניצול הכלים והטכניקות המתוארים במאמר זה להפחית את העלות זמן ליצירת מודלים שדה הקינטיות פמ, מספקים דרך לעשות מודלים אלה לנגישה עבור חוקרים ומטפלים אשר הם לא דוגמנות מומחים.

פרוטוקול זה מתאר כיצד לבנות מודל ספציפי לחולה סופיים מאמצעי אחסון MRI רכשה ולאחר מכן לדמות השדה החשמלי המושרה על ידי אלקטרודה DBS. השלבים העיקריים ליצירת של מודלים אלה הן: 1) לבנות מודל סופיים (FEM) המייצגים המוח של המטופל ואת האלקטרודה מושתל, 2) להוסיף את המאפיינים ביופיזיקלי של הפרמטרים המוח וגירוי של המכשיר DBS ל ה – FEM ו 3) לפתור עבור המתח שנוצר על ידי האלקטרודה במודל. שתי שיטות הדמיה דרושים כדי לבנות מודל מסוים המטופל להדמיה DBS. לקבל MRI T1 משמשת כדי לבנות segmentations של פני השטח של המוח, החדרים, גרעינים ספציפיים. דיפוזיה משוקלל הדמיה (DWI), מידת diffusivity מים, המשמש להערכת דיפוזיה tensors לאורך רקמת המוח15. Tensors דיפוזיה מומרים tensors מוליכות אשר לכמת את inhomogeneous, אניסוטרופי מאפיינים ביופיזיקלי של הרקמה ב voxel voxel בסיס16. התפלגות מתח ברחבי המוח הנגרמת על ידי האלקטרודה מחושב על ידי פתרון משוואת פואסון, אשר באמצעות היישום של פמ מפשט את מערכת משוואות לינארית Ax = b איפה A היא מטריצה נוקשות זה מייצג את המוליכות, הגיאומטריה של רשת השינוי, x הוא הפתרון מתח על כל צומת ברשת, b משתנה בהתבסס על תנאי גבול ומקורות הנוכחי.

Protocol

1. עיבוד תמונה

  1. T1 פילוח MRI
    1. הורד והתקן FreeSurfer17. ההנחה היא כי לקבל MRI T1 הושג, תבנית DICOM או NIFTI.
    2. הקלד את הפקודה הבאה כדי ליצור ספריה החולה ולהוסיף נפח T1 שלהם ב- FreeSurfer: patientName recon-כל - s -i /Full/Path/To/nii
    3. הקלד את הפקודה הבאה כדי להפעיל של FreeSurfer אוטומטיות פילוח: איסוף מידע-כל - s patientName-כל
    4. השתמש mri_convert כדי להמיר "aseg.auto.mgz" יצא בפורמט קנייני .mgz של FreeSurfer.
  2. דיפוזיה משוקלל הדמיה (DWI)
    1. הורד והתקן מבצעה18. ההנחה היא כי רכישת DWI בוצעה, הוא זמין כמו ערימה של קובצי DICOM.
      הערה: כלי שורת הפקודה טוב כדי לבצע שחזור זה הוא ספריית תוכנה FMRIB (FSL)19. FSL היה בשימוש פרוטוקול זה לביצוע אקו-מישורי, תנועה, תיקון עיוות הנוכחית אדי לפני השחזור. הנתונים DWI ניתוח זה הוא סדרה של קובצי DICOM עבור 41 sensitizing-דיפוזיה הדרגתיות כיוונים שונים.
    2. להשתמש במודול DWIConverter מבצעה לשחזר את הרכישות נפרד 41 לאמצעי אחסון יחיד. ציין את ספריית Data Dicom קלט שבו הנתונים DWI ממוקם. בחר בלחצן DicomToNrrd , לספק את שם אמצעי האחסון DWI פלט.
    3. ליצירת מסיכה טנזור עם מודול דיפוזיה משוקלל נפח-מיסוך לחסל את רעשי הרקע של הערכת DTI. להשאיר את הפרמטר הסף ברירת המחדל של 0.5.
    4. המרת אמצעי אחסון יחיד זה DWI לאמצעי דיפוזיה טנזור (DTI) עם DWI כדי DTI הערכה באמצעות המסכה שנוצרו בשלב הקודם כמו מסיכת טנזור דיפוזיה. להגדיר את הפרמטרים להערכת הריבועים הפחותים וודא כי נבדקת האפשרות Shift ערך שלילי .
    5. לשמור את העוצמה DTI החדש שנוצר בתבנית NRRD.

2. סופיים דגם דור

  1. SCIRun
    1. הורד והתקן SCIRun גירסה 5 (http://www.sci.utah.edu/software/scirun.html). SCIRun היא סביבה פתרון בעיות מידול, סימולציה של ויזואליזציה של בעיות מדעיות. זוהי עבודה, שעליו מונחים חישובית נהגו ליצור, לפתור ולקיים אינטראקציה עם המודל שפותח בפרויקט זה.
      הערה: רשתות SCIRun נבנים על-ידי חיבור רצפים של מודולים נפרדים המבצעות משימות ספציפיות. העברת נתונים באמצעות רשת של מודולים פשוטים מאפשר הדמיה ועיבוד מורכב יותר.
  2. בניית הצורה הגיאומטרית אלקטרודה
    הערה: האלקטרודה המודל בפרוייקט זה היא עופרת מדטרוניק 3387 DBS20. . זה קצה חוט גלילי עם ארבעה אנשי קשר 1.5 מ מ גובה 1.27 מ מ קוטר, 1.5 מ מ במרווחים ביניהם. חומר שאינו מוליך מפריד ארבעה אנשי הקשר.
    1. ליצור רשת משטח סגור עבור כל אחד מהרכיבים להוביל DBS התאמת מידות המפורטים. יצירת ההפניה כולו באמצעות שתי גיאומטריות פרימיטיבי, צילינדרים הספירות.
      הערה: ניתן ליצור את הגיאומטריה של עופרת במגוון תוכניות עיצוב בתלת-מימד.
    2. יצירת רשת שינוי פני השטח של שכבת כימוס 0.5 מ מ עבה סביב קצה החוט כולו.
  3. יצירת רשת השינוי כל המוח
    1. לטעון על פני המוח שנוצרו בחלק 1 כדי לשמש הגבול החיצוני של FEM.
    2. צור שני משטחים תיבת קונצנטריים סביב ההפניה DBS לשלוט צפיפות רשת מסביב האלקטרודה.
      הערה: DBS להוביל ונרביץ משטח ליישר לאורך ציר z חיובי עם הקצה התחתון של הפיר אלקטרודה ממוקם על המקור. זה חשוב אחר כך סיבוב ותרגום של האלקטרודה.
    3. ליצור נקודת ענן עם נקודה אחת הממוקמים בכל אזור ברורים של רשת השינוי. האזורים של הרשת הם: המקטעים פיר, על ארבע, תיבת אנשי השטח המוח. הערכים המחוברים לנקודות אלה מייצגים את האילוצים עוצמת קול גבוהה עבור כל רכיב tetrahedral ברשת עבור האזור. אילוצים אלה מותאמים כדי לשלוט צפיפות רשת באזור האלקטרודה.
    4. להשתמש במודול "InterfaceWithTetGen" כדי ליצור רשת השינוי כל המוח. הגדר מיציאות הקלט כדלקמן:
      יציאה 1: משטח המוח (מ- 1.1)
      יציאה 2: התכונה אזוריים נקודת ענן, נפח אילוצים (מ 2.3.3)
      הנמל 3: אף אחד
      יציאה 4: אלקטרודה משטחי הדגם (מ- 2.2)
  4. אלקטרודה אינטראקטיבי הצבת
    הערה: המטרה של שלב זה היא לאפשר תנועה קלה של האלקטרודה בכל מקום בתוך המוח ויש המערכת לעדכן באופן אוטומטי עם רשת חדשה, סימולציה.
    1. השתמש שני מודולים CreateGeometricTransform מדורגים כדי לסובב את האלקטרודה במישור X ו- Y. לחץ על סובב ולהגדיר מודול הראשון 1.00 על ציר Y והשני בו 1.00 על ציר X. זווית הסיבוב מוגדר באמצעות מחוון התחתון, לסובב תטא (מעלות).
    2. להתחבר מודול TransformMeshWithTransform עבור כל צורה, האובייקט שצריך להשתנות.
    3. ליצור מודול GenerateSinglePointProbeFromField וחבר הנמל הגיאומטריה שלה במודול ViewScene . להסתובב לספרה בחלון ViewScene על ידי החזקת מקש shift לחוץ לחיצה שמאלית. המודול בדיקה נקודת מעדכן את המיקום של הספרה על שחרורו.
      הערה: מיקום זה משמש כדי לקבוע ההמרה התרגום חלה על הגיאומטריה אלקטרודה.
    4. להשתמש במודול TransformMeshWithTransform לתרגם כל חלק של הגיאומטריה אלקטרודה עם המיקום נקודת בדיקה.
    5. להחיל את המרות סיבוב שני, התרגום יישומון בדיקה נקודה על כל אובייקט למעט השטח המוח.
      הערה: כל שלושת השינויים הללו יש לבצעו בכל אובייקט לפני זה מוזרם לתוך המודול InterfaceWithTetGen אז האלגוריתם meshing יודע ל mesh הגיאומטריה אלקטרודה בתוך המוח-מיקום חדש וכיוון. בכל פעם שהאלקטרודה מועבר בתוך המוח רשת חדש ייבנה.

3. חישוב שדה הקינטיות

  1. הגדרת פרמטרים מוליכות
    1. לטעון את אמצעי האחסון DTI שנוצרה בשלב 1 והגדר את הנתונים על הפלט רשת tetrahedral מן InterfaceWithTetGen שיצרת בשלב 2 באמצעות MapFieldDataFromSourceToDestination עם האפשרות linear('weighted').
      הערה: ניתן ליישם כל הערכה מוליכות אניסוטרופי בשלב זה.
    2. הגדר את מוליכות אזור פיר 1e-6 ובאזור קשר 1e6 באמצעות CalculateFieldData. לאחר כל הערכים מוליכות מוגדרים, צינור השדה לתוך BuildFEMatrix.
  2. הגדרת מקורות זרם/מתח ומצבים גבול
    1. צינור השטח המוח המשמשים בתהליך meshing משלב 2 לתוך SetFieldDataToConstantValue והגדר את הערך 0. פעולה זו תיצור כיור מתח על פני המוח כולו. לאחר מכן להשתמש InsertVoltageSource כדי להציב את הערכים מתח על הפלט רשת tetrahedral של InterfaceWithTetGen.
    2. גירוי monopolar, צור נקודה אחת במרכז אחד מהמיקומים קשר על-ידי חישוב הערך FieldCenter המודול ReportFieldInfo על אחד של משטחים ליצירת קשר. הגדרת נתוני השדה בנקודה זו ל-1 וולט. לאחר מכן להשתמש InsertVoltageSource כדי למקם את נקודת המקור רשת tetrahedral.
      הערה: יש עכשיו שני עותקים של הרשת tetrahedral. אחד עם ערכי המתח על פני המוח ואחד עם המקור בתוך קשר.
    3. הצטרפות הפלט של המודולים InsertVoltageSource שני, צינור הפלט לתוך ApplyFEMVoltageSource יחד עם הפלט של BuildFEMatrix.
  3. פתרון הבעיה קדימה
    הערה: הפלט של ApplyFEMVoltageSource נותן המטריקס נוקשות ביציאה 1 המטריקס מצד ימין על יציאת 2. אלה שני הרכיבים הדרושים כדי לפתור מערכת משוואות.
    1. צינור שני התוצרים של ApplyFEMVoltageSource לתוך SolveLinearSystem. בחר את נזווג הדרגתיות לפתרון שיטה, יעקבי כמו preconditioner. הפלט של מודול זה הוא פתרון מטריקס, הערך מתח כל צומת ברשת tetrahedral.
    2. השתמש SetFieldData כדי למקם את המטריצה פתרון מתח על גבי רשת השינוי tetrahedral עבור ייצוג תלת-ממדי של מתח הפצה.
  4. ויזואליזציה Isosurface
    1. צינור התוצאה של SetFieldData לתוך ExtractSimpleIsosurface. לפתוח את ממשק המשתמש לכרטיסייה ' כמות ' והגדר את מספר המפוזרות isovalues 10.
    2. להשתמש במודול ShowField וחבר אותו במודול ViewScene להציג את Isosurfaces כשקוף עם מפת צבע הקשת המשנה את גודלו מינימום ומקסימום של הפתרון מתח.

Representative Results

בקצה של פרוטוקול זה הכל על גבי נחוץ ליצור דגם ספציפי לחולה מסופקים: המוח פני האלקטרודה גאומטריה, מוליכות tensors. רשת SCIRun צריך גם נוצרו זה משלב את כל על גבי לבנות מודל סופיים, מדמה הקינטיות המושרה. מודל סימולציה מאפשר תנועה של האלקטרודה בתוך המוח ושינוי של פרמטרים כגון אנשי קשר פעיל או משרעת גירוי.

איור 1 מדגים את היכולת לדמות ולהשוות סיבים הפעלה תחזיות על-פני מספר עמדות אלקטרודה. דור של סיבים נרחבים של דיפוזיה ההדמיה הודגם לא ב פרוטוקול זה, אך ניתן לבצע ניתוח זה כל שיטה tractography דטרמיניסטי. מיקום 2 מנבאת הפעלה של עמידים יותר של הקיבוץ סיבים היעד ב amplitudes גירוי נמוך על פני כל אנשי הקשר בהשוואה למיקום 1. ניתוח זה משמש במהלך תכנון של ניתוח DBS כדי לקבוע את המסלול אלקטרודה ביעילות יגרה מסלול סיבים היעד.

תכונה הרומן של מערכת זו היא היכולת לעבור במהירות את הגיאומטריה אלקטרודה במודל ואת היכולת לדמות הפניות מרובות בסמיכות אחד לשני. שתי גישות אלה משמשים כדי לספק שליטה רבה יותר את הצורה ואת ההיגוי של השדה החשמלי סביב האלקטרודה. איור 2 מדגים את ההשוואה של תחזיות של הפעלת סיבים בין של axisymmetric כיווני ש-DBS להוביל כשחקרו עופרת מיקומים לעורר משעולים המרכזי סיבים דפנות התלמוס והימנעות בקרבת מקום בתחומים כגון גרעינים החישה . באותו מסלול אלקטרודה, אנו יכולים לראות כי ההפניה כיוונית הוא היכולת לנווט את הסיבים לעבר אזור היעד תוך הימנעות הגירוי של סיבים בלתי רצויות. ניתוח זה יכול לשמש כדי לקבוע מתי יהיה צורך לשנות את המכשיר, שהחולה יקבל טיפול DBS למנוע גירוי של אזורים הסמוכים שיזרז תופעות לוואי לא רצויות. גישה זו שימושית עבור מיקוד לגרעין subthalamic בסימפטומים של מחלת פרקינסון, תוך הימנעות הקפסולה פנימי הסמוך.

Figure 1
איור 1 : השוואה של מיקום האלקטרודות תחזיות של הפעלת סיבים היעד. חיזוי של סיבים הכולל הפעלת צרור של גירוי amplitudes (-0.5 V כדי-5.0 V) ואנשי קשר כל ארבע עבור שתי עמדות שונות אלקטרודה. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Figure 2
איור 2 : השוואה של סיבים דפנות התלמוס המרכזית צרור הפעלה תחזיות עם axisymmetric וכיוונית DBS מוביל. (א) ויזואליזציה של שניהם DBS גלילי מדטרוניק 3387 להוביל ולהוביל DBS כיוונית סאפיינס עם הפעלת הפונקציה חישובים על הצרור סיבים דפנות התלמוס במרכז היעד עבור משרעת גירוי monopolar יחיד. (B) (i) חתך פרוסה באמצעות חבילות עופרת וסיבים DBS. (ii) הקרנה דו-ממדית של האזור חתך הרוחב עם זיהוי DBS להוביל, המטרה סיבים, סיבים כדי להימנע. (ג) התפשטות הפעלה על פני המטרה סיבים וגם סיבים של התחמקות כמו גירוי משרעת מגביר הן עבור axisymmetric כיוונית DBS מובילים. הסיבים הפעילים עבור משרעת גירוי נתון מוצגים באדום, ואילו סיבי אינו מופעל מוצגים בכחול. (ד) אוסף של סימולציות כל המוצגים בחלונית C, מציג את משרעת סף גירוי החזוי על פני כל האזורים של חבילות סיבים. אנא לחץ כאן כדי להציג גירסה גדולה יותר של הדמות הזאת.

Discussion

פרוטוקול זה הוכיח טכניקות כדי להפחית את הנטל זמן ומאפשר חישובית עלות הבניין החולה דגמים ספציפיים עבור DBS במידה זה ליד משוב בזמן-אמת של תוצאות הדמיה. משוב מהיר מאפשר חקר החלל פרמטר גדול כדי להבין טוב יותר כיצד שינויים פרמטר משפיעים על התוצאות מודל. פרמטרים אלה כוללים מיקום עופרת, הבחירה של אנשי קשר פעיל, משרעת, רוחב לבין שכיחות צורת גל של גירוי על אנשי הקשר. התכונות העיקריות של הכלי המוצע הם: 1) של ממשק משתמש פשוט כדי להתאים את הפרמטרים דגם עם יד בזמן אמת להדמיה של מה פרמטרים אלה להשפיע על הסימולציה ולאחר 2) אוטומציה של יצירת מודל של קבוצה קטנה של תשומות: פני השטח של המוח. tensors מוליכות של רקמת המוח, ייצוג פני שטח של הגיאומטריה אלקטרודה. אוטומציה זו מזרזת ביצוע היצירה של המטופל הספציפי מודלים עבור אנשים רבים בעלי גיאומטריות שונות במוח רקמות conductivities וכן הערכת ההשפעות של הוספת עיצובים שונים אלקטרודה לתוך דגמים קיימים. השלבים מראש עיבוד התמונה המתוארים פרוטוקול זה היו לא אוטומטי לחלוטין, יכול לקחת יום של זמן העיבוד. עם זאת, לאחר השלמת הנתונים המופקים שלבים אלה נחשבים סטטי, כלומר שנתונים אלה אינו משתנה במהלך הסימולציות. האוטומציה של יצירת מודל נובע היכולת של המערכת כדי להחיל את הנתונים על ה – FEM מטופל ספציפי ללא מאמץ ידנית. הרשת SCIRun לבצע כל דגם הדור, סימולציה, ויזואליזציה הצעדים צריך רק להיבנות פעם אחת. לכן, רק את השלבים מראש עיבוד התמונה צריך להתבצע שוב כדי ליצור מודל מטופל ספציפי עבור מגיע אלינו חולה.

השיפור בביצועים על מנת לייצר תוצאות מקו הצינורות דוגמנות הוא השילוב של רשת דור שדה הקינטיות חישובים, ויזואליזציה של הפתרון לתוך סביבת תוכנה אחת. קיימות טכניקות מידול כגון רשת מסתגלת דור שימשו כדי ליצור גבוה יותר רשת בצפיפות סביב האלקטרודה וצפיפות נמוכה יותר רחוק יותר האלקטרודה המקצרת את משך כדי לבנות לפתור את FEM. התוכנה, SCIRun, מאפשר גם אוטומציה של רשת הדור ואת השדה הקינטיות חישובים. תנועת האלקטרודה באמצעות יישומונים אינטראקטיבי על-ידי המשתמש מפעיל הקמת רשת חדשה עם העמדה אלקטרודה מעודכן. זה כולל שינוי תנאי גבול וערכים מוליכות על המשרה אלקטרודה.

הגיאומטריה אלקטרודה היא כאל אובייקט חינם-המעבר בתוך האחסון המוח לפני מיקומו משולב של FEM. המפתח של גישה זו לבנייה רשת שהרמיזה כי אלקטרודות מרובות שניתן בקלות להוסיף את המודל. לדוגמה, עותק שני של הגיאומטריה אלקטרודה ניתן למקם מספר מילימטרים בלבד, שניהם ייכלל את FEM. ב מחקר עדכני, שתי אלקטרודות היה השתיל בסמיכות לטיפול טרשת רעד13 , שימשו בניסויים בקופים אנושיות כדי לחקור את גירוי יעיל מטרות21. היתרון בשימוש מספר אלקטרודות היא לספק שליטה טובה יותר של השדה החשמלי שנוצר ברקמה על פני שטח גדול יותר. מגרה עם אנשי קשר פעיל על שתי אלקטרודות יכולים לנווט הנוכחי לעבר אזור המטרה ורחוק אזורים שיכול להוביל תופעות לוואי שליליות. בקרה עדינה יותר של גירוי על פני שטח גדול יותר שימושי גם לחקור את מיקומי גירוי שונים כאשר המיקום המדויק של המטרה המיועדת אינו ידוע, כפי שקורה עם רבים של יישומים טיפול המתעוררים של DBS. אולם, קביעת הפרמטרים כדי להשיג גירוי טיפולית היא מאתגרת יותר מאשר אלקטרודה אחת עקב העלייה בחלל פרמטר כבר גדולים.

אנחנו לדמיין כי כלי מידול אינטראקטיבי זה יכולה לספק תועלת במהלך התכנון שטרם-נותחו להשתלה DBS. משוב על מידת גירוי בתוך רקמת המוח יכול לאפשר מנתחים לשנות את מיקום האלקטרודות בתוכנית כירורגי שלהם כדי לספק גירוי טיפולית לאזור היעד. בזמן טיפול DBS היה הגורם המניע העיקרי לפיתוח כלי זה, ניתן ליישם את הטכניקות שהוצגו במאמר זה כל דגם שדה הקינטיות פמ עם גירוי שונים או הקלטה פרדיגמות. גירוי טיפולים כגון טראנס גירוי זרם ישיר עבור דיכאון22 או השימוש של עומק אלקטרודות לטיפול של אפילפסיה23 לשתף את האתגרים אותו כמו DBS בקביעת המיקום הטוב ביותר של גירוי כדי להשיג תוצאות טיפוליות. Electrocorticography, טכניקה הקלטה עם מערכים של אלקטרודות על פני השטח של המוח, כדי לזהות אזורים תחילת ההתקף, יש את האתגר של קביעת היכן למקם את האלקטרודות להקליט מאזורים היעד המוח24. כל היישומים הללו תלויות מיקום האלקטרודות תוך התמודדות עם חוסר ודאות איך הנוכחי זורם דרך רקמת המוח. טכניקות הציג נייר זה להפחית את הנטל של יצירת באמצעות מודלים תוך מתן המשוב המשמעותי חוקרים ומטפלים באמצעות התקנים אלה אשר לא דוגמנות מומחים.

Disclosures

כריסטופר ר Butson, Ph.d. שימש כיועץ עבור NeuroPace, שטני מתקדם, בוסטון סיינטיפיק, Intelect רפואי, ג'וד מדיקל Neuromodulation פונקציונלי.

Acknowledgments

פרויקט זה נתמך על ידי נבחרת המכון של בריאות מענקים UH3, NS095554. תמיכה טכנית סופק על ידי המרכז עבור מחשוב אינטגרטיבית ביו חישוב מדעי, מכון דימות, התאפשרה באופן חלקי תוכנה שפותחה מן NIH P41-GM103545, מרכז של אינטגרטיבית ביו מחשוב.

הכרת תודה מורחב לקסי קומה, נתן גאלי חישוב מדעי, מכון דימות הפקה ועריכה של הגשת וידאו, וכן כדי תרזה לינס לקבלת סיוע עם הכנת כתב היד.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
FreeSurfer Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/
3D Slicer BWH, Harvard University https://www.slicer.org/
SCIRun  University of Utah Center for Integrative Biomedical Computing http://www.sci.utah.edu/cibc-software/scirun.html

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Benabid, A. L., et al. Chronic electrical stimulation of the ventralis intermedius nucleus of the thalamus as a treatment of movement disorders. Journal of Neurosurgery. 84, (2), 203-214 (1996).
  2. Limousin, P., et al. Effect of parkinsonian signs and symptoms of bilateral subthalamic nucleus stimulation. The Lancet. 345, (8942), 91-95 (1995).
  3. Schiff, N. D., et al. Behavioural improvements with thalamic stimulation after severe traumatic brain injury. Nature. 448, (7153), 600-603 (2007).
  4. Vandewalle, V., et al. Stereotactic treatment of Gilles de la Tourette syndrome by high frequency stimulation of thalamus. Lancet. 353, (9154), 724 (1999).
  5. Mayberg, H. S., et al. Deep brain stimulation for treatment-resistant depression. Neuron. 45, (5), 651-660 (2005).
  6. Hashimoto, T., Elder, C. M., Okun, M. S., Patrick, S. K., Vitek, J. L. Stimulation of the subthalamic nucleus changes the firing pattern of pallidal neurons. Journal of Neuroscience. 23, (5), 1916-1923 (2003).
  7. York, M. K., Wilde, E. A., Simpson, R., Jankovic, J. Relationship between Neuropsychological Outcome and DBS Surgical Trajectory and Electrode Location. J. Neurol. Sci. 287, (1-2), 159-171 (2009).
  8. Machado, A., et al. Deep brain stimulation for Parkinson's disease: surgical technique and perioperative management. Movement Disorders. 21, S247-S258 (2006).
  9. Volkmann, J., Moro, E., Pahwa, R. Basic algorithms for the programming of deep brain stimulation in Parkinson's disease. Movement Disorders. 21, (S14), S284-S289 (2006).
  10. Contarino, M. F., et al. Directional steering: A novel approach to deep brain stimulation. Neurology. 83, (13), 1163-1169 (2014).
  11. Pollo, C., et al. Directional deep brain stimulation: An intraoperative double-blind pilot study. Brain. 137, (7), 2015-2026 (2014).
  12. Willsie, A. C., Dorval, A. D. Fabrication and initial testing of the µDBS: a novel deep brain stimulation electrode with thousands of individually controllable contacts. Biomedical Microdevices. 17, (56), 9961 (2015).
  13. Oliveria, S. F., et al. Safety and efficacy of dual-lead thalamic deep brain stimulation for patients with treatment-refractory multiple sclerosis tremor: a single-centre, randomised, single-blind, pilot trial. The Lancet Neurology. 16, (9), 691-700 (2017).
  14. Butson, C. R., Cooper, S. E., Henderson, J. M., Wolgamuth, B., Mcintyre, C. C. Probabilistic Analysis of Activation Volumes Generated During Deep Brain Stimulation. Neuroimage. 54, (3), 2096-2104 (2011).
  15. Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. MR diffusion tensor spectroscopy and imaging. Biophys. J. 66, (1), 259-267 (1994).
  16. Gullmar, D., Haueisen, J., Reichenbach, J. R. Influence of anisotropic electrical conductivity in white matter tissue on the EEG/MEG forward and inverse solution. A high-resolution whole head simulation study. NeuroImage. 51, (1), 145-163 (2010).
  17. Fischl, B. FreeSurfer. Neuroimage. 62, (2), 774-781 (2012).
  18. Fedorov, A., et al. 3D Slicer as an Image Computing Platform for the Quantitative Imaging Network. Magn. Reson. Imaging. 30, (9), 1323-1341 (2012).
  19. Jenkinson, M., Beckmann, C. F., Behrens, T. E., Woolrich, M. W., Smith, S. M. FSL. Neuroimage. 62, (2), 782-790 (2012).
  20. Medtronic DBS 3387/3389 Lead Kit Manual. (2018).
  21. Baker, J. L., et al. Robust modulation of arousal regulation, performance and frontostriatal activity through central thalamic deep brain stimulation in healthy non-human primates. Journal of Neurophysiology. 116, (5), 2383-2404 (2016).
  22. Fregni, F., et al. Treatment of major depression with transcranial direct current stimulation. Bipolar Disorders. 8, (2), 203-204 (2006).
  23. Hodaie, M., Wennberg, R. A., Dostrovsky, J. O., Lozano, A. M. Chronic anterior thalamus stimulation for intractable epilepsy. Epilepsia. 43, (6), 603-608 (2002).
  24. Rosenow, F., Lüders, H. Presurgical evaluation of epilepsy. Brain. 124, (9), 1683-1700 (2001).
פילוח סיבים עצביים ספינלי לטיפול גירוי מוחי עמוק באמצעות דגמים אינטראקטיביים, מטופל ספציפי
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

Janson, A. P., Butson, C. R. Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models. J. Vis. Exp. (138), e57292, doi:10.3791/57292 (2018).More

Janson, A. P., Butson, C. R. Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models. J. Vis. Exp. (138), e57292, doi:10.3791/57292 (2018).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter