TMSで誘発されたポテンシャルをオンラインで抽出するためのICAベースのアーティファクト抑制方法:運動皮質を超えたクローズドループTMS-EEGアプリケーションへ
Sina Varmaghani1, Ronald Phlypo2, Olivier David3
1Laboratoire de Psychologie et NeuroCognition, Bâtiment Michel Dubois, 1251 Av. Centrale, 38041 Grenoble Cedex 09, Grenoble, Auvergne-Rhône-Alpes, 38040, FRANCE.
Journal of neural engineering
|September 2, 2025
まとめ
この研究は,電脳図 (TMS-EEG) 信号と組み合わせた,頭蓋間磁気刺激のためのリアルタイムの人工物除去法を導入します. この技術は,高度な神経刺激アプリケーションのために,より速く,よりクリーンな神経信号抽出を可能にします.
科学分野:
- 神経科学
- 生物医学工学
- シグナル処理
背景:
- 脳神経科学では,脳電図 (EEG) と組み合わせた脳外磁気刺激 (TMS) が重要です.
- TMS-EEG信号は,特に側皮質の領域で人工物になりやすいので,リアルタイム分析が困難です.
- 既存の方法は,クローズドループアプリケーションの TMS 誘発ポテンシャル (TEP) の迅速な抽出に苦労しています.
研究 の 目的:
- TMS-EEG信号のためのリアルタイムで2段階の独立コンポーネント分析 (ICA) ベースの人工物浄化方法を開発し,検証する.
- クローズドループの神経刺激のためのクリーンな神経信号の迅速な抽出を促進します.
- 異なる皮質領域における信頼性の高いICA訓練に必要な最低試験数を評価する.
主な方法:
- オフラインのICA訓練段階では,実験前の試験を用いてICA重量と人工物の地形を特定します.
- オンラインフェーズは,TMS-EEGの受信データに対して,事前に計算された重量行列をリアルタイムで適用します.
- 既存のTMS-EEGデータセットのシミュレーションにより,メソッドの信頼性とコンポーネントの安定性が検証されました.
主要な成果:
- ICAは,適切なデータ考慮で,異なる皮質領域に確実に適用できます.
- 信頼性の高いTEPは中部地域では20〜30回の訓練試験が必要で,前頭部/後頭部地域では50〜60回の試験が必要でした.
- 後のTEPピーク (> 100 ms) の高い再現性は,少なくとも35のトレーニング試験で達成されました.
結論:
- TMS-EEGでのリアルタイムICAベースのアーティファクト除去の実現可能性と概念証明.
- この方法は,適応性神経刺激のためのクリーンな神経信号の迅速な抽出を可能にします.
- リアルタイム信号処理による個別化された神経刺激パラダイムの開発を容易にする.
