デュアル静電容量センサーを用いたロボット支援型TMSコイル傾斜検出システムの開発

科学分野:

• 神経学
• ロボット工学
• 生体医工学

背景:

• 経頭蓋磁気刺激（TMS）の有効性は、正確なコイル配置にかかっている。
• 現在の手動局在化のような方法は一貫性がなく、高度なシステムは複雑で高価である。
• ロボット支援型およびニューロナビゲーションシステムは精度を提供するが、セットアップの負担を増やす。

研究 の 目的:

• 正確なコイル局在化のための、費用対効果が高くマーカーレスなロボット支援型TMSシステムを開発すること。
• TMS手順のアクセス性、安全性、一貫性を向上させること。
• 光学式追跡システムに関連する複雑さを軽減すること。

主な方法:

• 3D深度カメラは、運動野（C3）局在化のために顔のランドマークを検出する。
• テキスタイル静電容量センサーは、ソフトランディング、接触確認、およびコイル傾斜推定を提供する。
• 協働ロボットは、人間とロボットの相互作用の安全基準を遵守する。

主要な成果:

• 実験的評価において、参加者の信頼性の高いC3ターゲティングが達成された。
• キャリブレーション後、ほとんどの試行で有効な運動誘発電位（MEP）が得られた。
• ピークMEP振幅は、傾斜検証試行の80％でバランスの取れたセンサー読み取り値と相関していた。

結論:

• マーカーレスロボットシステムは、複雑な光学式追跡に代わる、よりシンプルでアクセスしやすい代替手段を提供する。
• 開発されたシステムは、TMSコイル配置の安全性と一貫性を向上させる。
• このアプローチは、研究および治療におけるTMSの応用を広げる可能性を秘めている。