用图像引导的神经导航在深层大脑结构中植入慢性和半慢性微电极阵列的方法
Borna Mahmoudian1, Hitarth Dalal1, Jonathan Lau2
1Department of Physiology and Pharmacology, Schulich School of Medicine and Dentistry, Robarts Research Institute and Brain and Mind Institute, University of Western Ontario, 1151 Richmond St. N., London, ON N6A 5B7, Canada.
Journal of neuroscience methods
|August 12, 2023
概括
这项研究引入了一种新的方法,使用定制的头骨盖和3D打印的微驱动器来精确地准子的大脑深层结构. 这种技术提高了 in-vivo 电生理学记录的准确性,并降低了感染风险.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 手术技术手术技术的使用.
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 准确地准深层大脑结构对于神经科学研究至关重要,但缺乏既定的协议.
- 当前的方法往往忽略了个体解剖学变异,导致不准确.
- 现有的深度大脑访问技术可能是侵入性的,容易感染.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的,图像引导的神经导航技术,用于精确地准子的皮下结构.
- 从大脑深部区域进行准确的慢性和半慢性体内电生理学记录.
- 通过结合特定主体的解剖学数据和尽量减少侵入性来改进现有的立体学方法.
主要方法:
- 在定制的头骨盖内整合稳定的信托标记,以增强图像引导的神经导航.
- 在慢性录音期间,利用螺栓室进行最少的入侵性脑部访问.
- 开发和应用3D打印微驱动器用于半慢性电极植入.
主要成果:
- 在两个动物的三个植入中,实现了平均欧几里德准误差1.6毫米和1.2毫米的辐射误差.
- 通过使用慢性和半慢性植入方法成功记录了细胞外神经元活动.
- 来自一只的单个神经元活动,验证了记录能力.
结论:
- 开发的协议提供了一种灵活的,针对特定主体的方法,以高精度准深层大脑结构.
- 与传统方法相比,使用杆螺栓腔室可以减少切割的大小和相关的感染风险.
- 3D打印的微驱动器简化了半慢性记录应用程序,在复杂的现有系统上提供了优势.
