מטרת הפרויקט היא לפתח של צינור דוגמנות אינטראקטיבי, מטופל ספציפי כדי לדמות את ההשפעה של גירוי מוחי עמוק, ליד בזמן אמת ולספק משוב משמעותי לגבי כמה התקנים אלה משפיעים על פעילות עצבית במוח.
גירוי מוחי עמוק (DBS), אשר כרוך החדרת אלקטרודה לספק גירוי לאזור המוח המותאמות לשפות אחרות, הוא טיפול הוקמה עבור הפרעות תנועה, מוחל מספר גדל והולך של הפרעות. מידול חישובית שימש בהצלחה כדי לחזות את השפעות קליניות DBS; עם זאת, יש צורך טכניקות מידול הרומן בקצב המורכבות ההולכת וגוברת של התקנים DBS. מודלים אלה עליך גם ליצור תחזיות במהירות ובדייקנות. מטרת הפרויקט היא לפתח של צינור עיבוד התמונה לשלבן מודל אינטראקטיבי, מטופל ספציפי כדי לדמות את ההשפעה של DBS דימות תהודה מגנטית (MRI) מבניים והדמיה דיפוזיה משוקלל (DWI). חוט DBS וירטואלי ניתן להציב בתוך המודל החולה, יחד עם אנשי קשר פעיל ואת הגדרות גירוי, שבו שינויים המובילות או התמצאות ליצור רשת סופיים חדש עם פתרון הבעיה שדה הקינטיות כמעט בזמן אמת. timespan כ- 10 שניות. מערכת זו מאפשרת גם הסימולציה של הפניות מרובות בסמיכות כדי לאפשר היגוי הנוכחי על ידי אנודות משתנות cathodes על כיווני חקירה שונים. טכניקות הציג נייר זה להפחית את הנטל של יצירת באמצעות מודלים תוך מתן המשוב המשמעותי על ההשפעות של מיקום האלקטרודות, אלקטרודה עיצוב גירוי תצורות חוקרים או clinicians מי לא יכול להיות מומחים דוגמנות.
גירוי מוחי עמוק (DBS) הוא טיפול הוקמה עבור הפרעות תנועה כגון רעד חיוני1 ומחלת פרקינסון2. הטיפול הזה הוא נחקר גם כמו טיפול פוטנציאלי עבור מספר גדל והולך של הפרעות לרבות פגיעה מוחית טראומטית3, תסמונת טורט4דיכאון5. מערכות DBS דורשים ניתוח ההשתלה של עופרת אלקטרודה לספק גירוי באזור המוח לשפות אחרות כדי לווסת את פעילות עצבית מתמשך6. מיקום האלקטרודות ואת הפרמטרים גירוי יש השפעה על להתכוונן מעגלים עצביים המספקים תועלת טיפולית. וריאציות קטן במיקום יכול להשפיע על החלון הטיפולי, יכול להגדיל את הסבירות של תופעות לוואי לפני תועלת טיפולית היא מושגת7,8,9. בפועל, לעתים קרובות קשה לחזות שההשפעות גירוי תהיה על פעילות עצבית; כתוצאה מכך, החלון הזה תועלת טיפולית מזוהה על בסיס החולה-מאת-מטופל כמו המכשיר גירוי מתוכנת על ידי המטפל8,9. תהליך זה הופך להיות יותר מורכב כפי דורות חדשים של התקנים DBS הופכים לזמינים. לדוגמה, עיצובים חדשניים עופרת מוצגים עם יותר אנשי קשר10,11,12, במקרים מסוימים להיות מושתלים הפניות מרובות בסמיכות אחד לשני13. לפיכך, יש צורך כדי שניתן יהיה לחקור ולחזות את ההשפעות של DBS על פני מרחב פרמטר וגדל.
מידול חישובית, ניתוח יכול לשמש כדי לחזות את ההשפעות הפיזיולוגיות וקלינית של DBS על בסיס ספציפי לחולה. מודלים אלה להשתמש סופיים דוגמנות (FEM) כדי לבנות שלושה ייצוגים תלת-ממדי של רקמת המוח ואת מאפייני האלקטרודה מושתל ביופיזיקלי. פמ שדה הקינטיות מודלים שימשו בהצלחה לחזות את השפעת DBS14, אבל עד עכשיו היו זמן רב ויקרות שהמפתחות לייצר. יש צורך טכניקות מידול הרומן בקצב המורכבות ההולכת וגוברת DBS התקנים. מודלים אלה מטופל ספציפי צריך לספק ליד משוב חזותי בזמן אמת על ההשפעות של DBS כמיקום עופרת או גירוי פרמטרים משתנים. המשתמש שמקבלים משוב בנוגע למיקום הראשי והמשכנו הגדרת גירוי תוך מספר שניות, המאפשר עידון של עופרת השמה במשך מספר דקות. החולה-ירידה לפרטים מושגת על-ידי שילוב האנטומיה של המטופל, הצורה של המוח שלהם וגודל, בעת בניית ה – FEM והחלת את המאפיינים ביופיזיקלי של המוח שלהם, כגון רקמות אניסוטרופי מוליכות. מוליכות אניסוטרופי מתאר כיצד זרם יתפשט דרך אזורים שונים במוח, ניתן למדוד לא פולשני על המוח כולו דומה תמונה אופיינית תהודה מגנטית (MRI).
DBS מידול גישות שאינם משתמשים מידע לחולה ספציפי יכול לספק תחזיות מהירה, אך פחות מדויק של תופעות גירוי, עקב גיאומטריות מוכללת וערכים מוליכות על רקמת המוח. בגישה זו, פמ יחיד משמש עבור כל המטופלים, הפעילות העצבית החזוי יכול להיות מחושב מראש. מודלים ספציפיים החולה לא יכול להיות מוכללת, שחושב מראש מאז פמ החדש נבנה עבור כל אדם. מודלים אלה דורשים מאמץ רב יותר לבנות אבל יכול להיות יותר מדויק. מספר גורמים להגביל את המהירות שבה מודלים אלה יכול להיות בנוי ומשמש: 1) שינוי פרמטרים בתחילת צינור בניית מודל, כגון מיקום האלקטרודות, דורש מאמץ ידנית כדי לעדכן את כל השלבים הבאים; ו- 2) הפעולות בתוך הצינור דוגמנות לא בקלות משולבים אחד עם השני, המחייב העברת נתונים בין מספר חבילות תוכנה. לעתים קרובות, אנו רוצים להעריך במצבים רבים ושונים כגון מיקום האלקטרודות, גירוי פרמטרים או עיצובים אלקטרודה. כדי לספק משוב משמעותי על ההשפעה שיש שינויים אלה על האפקט הטיפולי שהמטופל יקבל, תוצאות אלה צריך להיות מדויק והן שנוצר במהירות.
המטרה שלנו היא להציג טכניקות חדשות עבור בניית מודלים ספציפיים החולה לנצל המהירות שהתקבלו במודלים מוכללת והפיכתה רבים של השלבים צינור כדי ליצור סביבה אינטראקטיבית דוגמנות המספק ליד חזותיים בזמן אמת משוב על השפעות DBS. סימולציה אינטראקטיבי מאפשר למשתמש לבדוק תחזיות, לקבל תוצאות במהירות, ללא התמקדות בפרטים של בניית מודל. זה מועיל כאשר ישנו רווח גדול פרמטר לחקור כמה פרמטרים אלה משפיעים על הסימולציה אינך בטוח בהכנסה. נתאר את השלבים צינור עיבוד כדי ליצור מודלים פמ אינטראקטיבי, מטופל ספציפי מתוך רכישות דימות תהודה מגנטית (MRI). ניצול הכלים והטכניקות המתוארים במאמר זה להפחית את העלות זמן ליצירת מודלים שדה הקינטיות פמ, מספקים דרך לעשות מודלים אלה לנגישה עבור חוקרים ומטפלים אשר הם לא דוגמנות מומחים.
פרוטוקול זה מתאר כיצד לבנות מודל ספציפי לחולה סופיים מאמצעי אחסון MRI רכשה ולאחר מכן לדמות השדה החשמלי המושרה על ידי אלקטרודה DBS. השלבים העיקריים ליצירת של מודלים אלה הן: 1) לבנות מודל סופיים (FEM) המייצגים המוח של המטופל ואת האלקטרודה מושתל, 2) להוסיף את המאפיינים ביופיזיקלי של הפרמטרים המוח וגירוי של המכשיר DBS ל ה – FEM ו 3) לפתור עבור המתח שנוצר על ידי האלקטרודה במודל. שתי שיטות הדמיה דרושים כדי לבנות מודל מסוים המטופל להדמיה DBS. לקבל MRI T1 משמשת כדי לבנות segmentations של פני השטח של המוח, החדרים, גרעינים ספציפיים. דיפוזיה משוקלל הדמיה (DWI), מידת diffusivity מים, המשמש להערכת דיפוזיה tensors לאורך רקמת המוח15. Tensors דיפוזיה מומרים tensors מוליכות אשר לכמת את inhomogeneous, אניסוטרופי מאפיינים ביופיזיקלי של הרקמה ב voxel voxel בסיס16. התפלגות מתח ברחבי המוח הנגרמת על ידי האלקטרודה מחושב על ידי פתרון משוואת פואסון, אשר באמצעות היישום של פמ מפשט את מערכת משוואות לינארית Ax = b איפה A היא מטריצה נוקשות זה מייצג את המוליכות, הגיאומטריה של רשת השינוי, x הוא הפתרון מתח על כל צומת ברשת, b משתנה בהתבסס על תנאי גבול ומקורות הנוכחי.
פרוטוקול זה הוכיח טכניקות כדי להפחית את הנטל זמן ומאפשר חישובית עלות הבניין החולה דגמים ספציפיים עבור DBS במידה זה ליד משוב בזמן-אמת של תוצאות הדמיה. משוב מהיר מאפשר חקר החלל פרמטר גדול כדי להבין טוב יותר כיצד שינויים פרמטר משפיעים על התוצאות מודל. פרמטרים אלה כוללים מיקום עופרת, הבחירה של אנשי קשר פעיל, משרעת, רוחב לבין שכיחות צורת גל של גירוי על אנשי הקשר. התכונות העיקריות של הכלי המוצע הם: 1) של ממשק משתמש פשוט כדי להתאים את הפרמטרים דגם עם יד בזמן אמת להדמיה של מה פרמטרים אלה להשפיע על הסימולציה ולאחר 2) אוטומציה של יצירת מודל של קבוצה קטנה של תשומות: פני השטח של המוח. tensors מוליכות של רקמת המוח, ייצוג פני שטח של הגיאומטריה אלקטרודה. אוטומציה זו מזרזת ביצוע היצירה של המטופל הספציפי מודלים עבור אנשים רבים בעלי גיאומטריות שונות במוח רקמות conductivities וכן הערכת ההשפעות של הוספת עיצובים שונים אלקטרודה לתוך דגמים קיימים. השלבים מראש עיבוד התמונה המתוארים פרוטוקול זה היו לא אוטומטי לחלוטין, יכול לקחת יום של זמן העיבוד. עם זאת, לאחר השלמת הנתונים המופקים שלבים אלה נחשבים סטטי, כלומר שנתונים אלה אינו משתנה במהלך הסימולציות. האוטומציה של יצירת מודל נובע היכולת של המערכת כדי להחיל את הנתונים על ה – FEM מטופל ספציפי ללא מאמץ ידנית. הרשת SCIRun לבצע כל דגם הדור, סימולציה, ויזואליזציה הצעדים צריך רק להיבנות פעם אחת. לכן, רק את השלבים מראש עיבוד התמונה צריך להתבצע שוב כדי ליצור מודל מטופל ספציפי עבור מגיע אלינו חולה.
השיפור בביצועים על מנת לייצר תוצאות מקו הצינורות דוגמנות הוא השילוב של רשת דור שדה הקינטיות חישובים, ויזואליזציה של הפתרון לתוך סביבת תוכנה אחת. קיימות טכניקות מידול כגון רשת מסתגלת דור שימשו כדי ליצור גבוה יותר רשת בצפיפות סביב האלקטרודה וצפיפות נמוכה יותר רחוק יותר האלקטרודה המקצרת את משך כדי לבנות לפתור את FEM. התוכנה, SCIRun, מאפשר גם אוטומציה של רשת הדור ואת השדה הקינטיות חישובים. תנועת האלקטרודה באמצעות יישומונים אינטראקטיבי על-ידי המשתמש מפעיל הקמת רשת חדשה עם העמדה אלקטרודה מעודכן. זה כולל שינוי תנאי גבול וערכים מוליכות על המשרה אלקטרודה.
הגיאומטריה אלקטרודה היא כאל אובייקט חינם-המעבר בתוך האחסון המוח לפני מיקומו משולב של FEM. המפתח של גישה זו לבנייה רשת שהרמיזה כי אלקטרודות מרובות שניתן בקלות להוסיף את המודל. לדוגמה, עותק שני של הגיאומטריה אלקטרודה ניתן למקם מספר מילימטרים בלבד, שניהם ייכלל את FEM. ב מחקר עדכני, שתי אלקטרודות היה השתיל בסמיכות לטיפול טרשת רעד13 , שימשו בניסויים בקופים אנושיות כדי לחקור את גירוי יעיל מטרות21. היתרון בשימוש מספר אלקטרודות היא לספק שליטה טובה יותר של השדה החשמלי שנוצר ברקמה על פני שטח גדול יותר. מגרה עם אנשי קשר פעיל על שתי אלקטרודות יכולים לנווט הנוכחי לעבר אזור המטרה ורחוק אזורים שיכול להוביל תופעות לוואי שליליות. בקרה עדינה יותר של גירוי על פני שטח גדול יותר שימושי גם לחקור את מיקומי גירוי שונים כאשר המיקום המדויק של המטרה המיועדת אינו ידוע, כפי שקורה עם רבים של יישומים טיפול המתעוררים של DBS. אולם, קביעת הפרמטרים כדי להשיג גירוי טיפולית היא מאתגרת יותר מאשר אלקטרודה אחת עקב העלייה בחלל פרמטר כבר גדולים.
אנחנו לדמיין כי כלי מידול אינטראקטיבי זה יכולה לספק תועלת במהלך התכנון שטרם-נותחו להשתלה DBS. משוב על מידת גירוי בתוך רקמת המוח יכול לאפשר מנתחים לשנות את מיקום האלקטרודות בתוכנית כירורגי שלהם כדי לספק גירוי טיפולית לאזור היעד. בזמן טיפול DBS היה הגורם המניע העיקרי לפיתוח כלי זה, ניתן ליישם את הטכניקות שהוצגו במאמר זה כל דגם שדה הקינטיות פמ עם גירוי שונים או הקלטה פרדיגמות. גירוי טיפולים כגון טראנס גירוי זרם ישיר עבור דיכאון22 או השימוש של עומק אלקטרודות לטיפול של אפילפסיה23 לשתף את האתגרים אותו כמו DBS בקביעת המיקום הטוב ביותר של גירוי כדי להשיג תוצאות טיפוליות. Electrocorticography, טכניקה הקלטה עם מערכים של אלקטרודות על פני השטח של המוח, כדי לזהות אזורים תחילת ההתקף, יש את האתגר של קביעת היכן למקם את האלקטרודות להקליט מאזורים היעד המוח24. כל היישומים הללו תלויות מיקום האלקטרודות תוך התמודדות עם חוסר ודאות איך הנוכחי זורם דרך רקמת המוח. טכניקות הציג נייר זה להפחית את הנטל של יצירת באמצעות מודלים תוך מתן המשוב המשמעותי חוקרים ומטפלים באמצעות התקנים אלה אשר לא דוגמנות מומחים.
The authors have nothing to disclose.
פרויקט זה נתמך על ידי נבחרת המכון של בריאות מענקים UH3, NS095554. תמיכה טכנית סופק על ידי המרכז עבור מחשוב אינטגרטיבית ביו חישוב מדעי, מכון דימות, התאפשרה באופן חלקי תוכנה שפותחה מן NIH P41-GM103545, מרכז של אינטגרטיבית ביו מחשוב.
הכרת תודה מורחב לקסי קומה, נתן גאלי חישוב מדעי, מכון דימות הפקה ועריכה של הגשת וידאו, וכן כדי תרזה לינס לקבלת סיוע עם הכנת כתב היד.
FreeSurfer | Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging | https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/ | |
3D Slicer | BWH, Harvard University | https://www.slicer.org/ | |
SCIRun | University of Utah Center for Integrative Biomedical Computing | http://www.sci.utah.edu/cibc-software/scirun.html |