在深度大脑刺激中精确的电极对齐,融合神经成像和电生理学

科学领域:

• 神经外科 神经外科
• 医疗成像医学成像
• 计算神经科学是一种神经科学.

背景情况:

• 精确的电极放置对于有效的深度大脑刺激 (DBS) 来说至关重要.
• 当前的方法在手术期间精确地将解剖学目标与电生理学数据对齐时面临挑战.
• 整合手术前和手术内信息可以提高目标精度.

研究的目的:

• 开发和验证一个多式模式框架,以提高DBS中亚体细胞核 (STN) 向的精度.
• 将手术前的神经成像与手术内电生理学融合在一起,以实现精确的电极对齐.
• 为临床医生提供实时交互工具,以提高外科准确性.

主要方法:

• 在手术前MRI上使用两步卷积神经网络 (CNN) 的自动STN细分.
• 使用变压器编码器的微电极记录 (MER) 的分类.
• 通过离散优化实现空间协同对齐,作为实时可视化3D Slicer插件实现.
• 在12名帕金森病患者 (17个轨迹) 的回顾性数据上进行验证.

主要成果:

• 与手术内参考相比,共同对齐框架减少了0.3毫米的平均横向定位误差.
• 自动化的STN细分实现了0.62 ± 0.10.10的子相似性.
• 该系统证明了电生理学和解剖学目标之间的更好的一致性.

结论:

• 多式联络框架增强了在手术期间STN内的电极位置的理解.
• 这种方法为临床医生提供了一个实用的实时工具,提高了DBS准准确度.
• 图像和MER数据的整合促进了个性化和精确的神经外科干预.