在多通道跨电刺激过程中,大脑深部区域的电场在个人和团体层面的优化

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 计算建模 计算建模

背景情况:

• 优化用于跨电刺激 (tES) 的电极组装是复杂的,特别是对于深层大脑的目标,由于组织不均和复杂的电流流.
• 目前用于多通道tES (mc-tES) 优化的计算方法在计算上昂贵.

研究的目的:

• 为 mc-tES 安装优化提出一个简化的协议.
• 为了降低与mc-tES优化相关的计算成本.
• 评估mc-tES针对大脑深层区域的疗效.

主要方法:

• 开发了一种用于组装优化的简化协议,并在安全约束下应用于20个解剖头部模型.
• 优化利用了深大脑目标区域的表面电场 (EF),考虑到其小体积和电极分布.
• 评估了计算成本的降低,并将组装性能与传统的体积EF方法进行了比较.

主要成果:

• 拟议的简化协议将计算成本降低了90%以上.
• 六到十个电极被发现足以在目标区域产生强大的电场.
• 使用表面EF的优化为深层脑组织提供了与传统体积EF相比或优于的结果.
• 使用平均注射电流振幅的组装策略被证明对小组级深度大脑准有效.

结论:

• 简化协议为mc-tES安装优化提供了一个计算效率高的方法.
• 该方法显示了在个人和团体层面准确准深层大脑区域的巨大潜力.
• 这种方法有望增强tES的临床应用.