基于磁共振影像的经颅电刺激个体化优化平台制造技术

本发明专利技术公开一种基于磁共振影像的经颅电刺激个体化优化平台，包括脑部三维建模，脑部靶区域的提取，正交电流方向的矩阵提取，有限元和二次矩阵优化计算，和设计效果预估五个部分。基于个体化性磁共振的医学影像，基于有限元分析和二次矩阵优化计算原理，个体化地提供经颅电刺激的电流强度参数和电极位置分布。并且可以预估受试者电刺激效果的优劣以及电刺激稳定程度。本发明专利技术平台采取了功能磁共振方法，来确定负责特定认知功能的脑区作为靶点，可以根据个人靶区域几何结构设计电流分布，预估电刺激效果，在实施电刺激之前对受试者进行分类，预估电刺激效果稳定性，包含实际操作过程中产生的系统误差。程中产生的系统误差。程中产生的系统误差。

【技术实现步骤摘要】
基于磁共振影像的经颅电刺激个体化优化平台


[0001]本专利技术属于认知神经科学
，涉及基于磁共振影像的经颅电刺激个体化优化平台。由认知科学理论为基础，涉及个体化的建立受试者头部电学三维结构，优化经颅电刺激的电流参数，并且以此预估分析受试者个体化刺激效果。

技术介绍

[0002]经颅电刺激技术是一种非侵入性脑刺激方法。其目的在于通过在头部特定区域施加微弱的电流刺激(一般认为小于等于2.5毫安)，可以加强或者抑制对应的神经活动。这种刺激技术分类包括经颅直流电刺激，经颅交流电刺激和经颅随机电刺激。在过去的几年内，经颅电刺激逐渐发展为被广泛认可的神经调节物理手段，在神经基础科学和临床方面均有应用。由于其安全性高，成本低等特点，具有非常良好的推广前景。但是影响其主要效果的桎梏就是受试者之间巨大的个体差异性。这种差异性的来源于个体头部的电学物理属性。每个人不同的生理解剖特性会产生复杂的难以预测的电刺激效果。但是当今常用的电刺激电极位置选择往往是基于人群组平均的，并且使用比较大(20～35cm2)的橡胶电极。这使得电刺激影响到较大且模糊的脑区域。故在本平台中，电极设计为1.5cm直径的圆形纽扣状。采用多个这样的电极可以产生聚焦性更好的电刺激效果。另外，引入有限元仿真计算可以减少个体化电刺激的不确定性，预估电刺激在特定大脑区域的效应剂量。相应的，如何依靠个体化的脑靶区域去设计一个优化的电极位置排布和电流强度参数，这一正向仿真计算的逆问题，成为本专利技术平台创新的关键点。这一方法将在个体化水平上充分挖掘经颅电刺激的潜力，即可以为每一个受试者提供最佳效果的脑电刺激。与此同时，我们可以仿真计算这种最优化电刺激方式在每个人脑部的电刺激剂量，以此预估电刺激在人群中的效果分布。并且通过电极位置和电流强度大小的轻微扰动，可以分析在实际操作中电刺激效果的稳定情况。
[0003]经颅电刺激的起效机制一般被认为是阳极刺激会使神经元的静息态膜电位产生去极化，使神经元更易于发放动作电位，体现出兴奋性。反之，阴极刺激会使神经元的静息膜电位超极化，不利于动作电位，体现出抑制性。这种静息态膜电位的变化，与外加电场的方向具有显著的关系。有研究表明，外加电场与神经元细胞膜垂直时，具有对其最大的影响效果；而与细胞膜平行时，则没有。这使得考虑大脑皮层神经元的方向结构成为一个个体化差异必须考虑的问题。考虑到个体化大脑的对于特定认知过程响应位置的区别，我们采取功能核磁共振的影响扫描方法，个体化定位选取目标靶区域。大脑皮层神经元的树突到胞体的生理结构方向可以认为是基本垂直于大脑皮层表面的。因此，我们在设计优化电极分布的时候必须考虑个体化的大脑头部褶皱和沟回几何结构。因此在本专利技术中，我们在靶区域神经元的优化目标上加入垂直于大脑皮层表面的方向矩阵，以构建更为精准和科学的电流刺激方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于磁共振影像的经颅电刺激个体化优化平台。本
技术实现思路
即基于个体化认知活动时大脑的功能性磁共振医学影像、个体化磁共振脑部结构T1和T2医学影像，利用有限元分析和二次矩阵优化计算原理，个体化地提供经颅电刺激的电流强度参数和电极位置分布。并且可以预估电刺激效果及其稳定性。其主要内容包括脑部三维建模、脑部靶区域的提取、正交电流方向的矩阵提取、有限元和二次矩阵优化计算和设计效果预估五个部分。
[0005]本专利技术平台需要输入受试者个体化的磁共振结构影像和对应认知活动时脑部的功能磁共振影像。一方面利用个体化的磁共振结构影像数据构建包含头皮、头骨、脑脊液、大脑灰质和大脑白质的精密三维网格结构。通过软件提供的有限元计算出各种电极分布下的脑内电流密度分布和电场分布。另一方面，利用对应认知活动时期脑部功能磁共振影像，计算出负责该认知活动的主要大脑区域，以此为靶区域构建优化目标矩阵。综合以上数据，构建二次线性优化目标问题，最终确定个体化的电流强度参数和脑电10
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10系统中的电极位置分布。通过靶区域电流密度大脑皮层正交方向积分，可以预估受试者的电流刺激效果。在加入电流参数微扰动的分析后，可以预估受试者电刺激效果的稳定程度。本平台基于matlab软件完成，依赖软件和库包括simNIBS(有限元计算)，spm12(磁共振数据分析)和mosek(二次优化问题)。
[0006]本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种基于磁共振影像的经颅电刺激个体化优化平台，包括脑部三维建模，脑部靶区域的提取，正交电流方向的矩阵提取，有限元和二次矩阵优化计算，和设计效果预估五个部分。
[0008]进一步地，所述脑部三维建模包括头部结构分割、网格化和结构修复三步。所述头部结构分割主要调用spm12软件内部的函数去进行分割。为增加三维灰度图像对比度，输入为包含同一受试者头部整体的T1结构像和T2结构像。空间分辨率为1mm3。三维数据宽度为256*256*256。将头部结构分为头皮、头骨、脑脊液、大脑白质和大脑灰质五部分。
[0009]所述结构修复是遇到几何上重叠或者交叉等错误，通过iso2mesh等matlab下函数进行修复。
[0010]所述的网格化是大脑分割后，将这些组分标记后布尔组合在一起；先构建表面网格，再构建立体网格。使用依赖于simNIBS下的headreco函数包进行四面体网格构建。网格数目平均大约为70万个。耗时为3个小时(计算机配置为主频4.0Ghz 8核心,32GB内存，64位windows10)。
[0011]进一步地，所述脑部靶区域的提取包括通过对特定认知任务下个体化功能磁共振的神经影像进行分析。提出代表特定认知功能的脑区和具体的参数化强度。以p<0.001的非标准化显著性来选择靶脑区。关于图像的配准、对齐和去除头部移动伪迹等预处理过程，依赖于spm12软件包。将靶脑区的参数化强度在个体化大脑三维结构网格上进行插值投影，形成优化目标矩阵时的修饰化矩阵R。所述修饰化矩阵R为个体靶脑区的参数化强度形成稀疏矩阵。矩阵。(B
i
为磁共振成像在索引为i的脑网格顶点处的参数化值，Ω为靶脑
区。
[0012]进一步地，所述正交电流方向的矩阵提取包括：外加有效的电流垂直于大脑皮层表面。在本平台中，首先提取大脑灰质和脑脊液交接处面网格。然后计算每个节点出的正交方向。对于灰质内部每一点，则由表面由浅入深递归得到其正交方向。以靶脑区为筛选窗，在全脑内提取出此正交方向矩阵，作为优化目标的修饰化矩阵C。C＝[nx,ny,nz],C为K行3列的矩阵。其中K表示靶脑区中网格点数目。nx,ny,nz分别表示网格点的正交方向在x,y,z方向的单位投影。
[0013]进一步地，所述有限元和二次矩阵优化计算包括：利用有限元计算构建所有每个候选电极和参考电极的引导场电场矩阵。该矩阵每个元素为标准大小(1mA)电流源下每个候选电极和参考电极大脑内部电场矢量分布。最终的优化目标即为该矩阵中某些元素的线性组合。求解此矩阵方程依赖Matlab软件提供的共轭梯度下降求解器。其中有限元计算中的四面体一阶网格刚度本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于磁共振影像的经颅电刺激个体化优化平台，其特征在于，包括脑部三维建模，脑部靶区域的提取，正交电流方向的矩阵提取，有限元和二次矩阵优化计算，和设计效果预估五个部分。2.根据权利要求1所述的平台，其特征在于，所述脑部三维建模包括头部结构分割、网格化和结构修复三步；所述头部结构分割主要调用spm12软件内部的函数去进行分割，输入为包含同一受试者头部整体的T1结构像和T2结构像，将头部结构分为头皮、头骨、脑脊液、大脑白质和大脑灰质五部分；所述结构修复是遇到几何上重叠或者交叉等错误，通过iso2mesh等matlab下函数进行修复；所述的网格化是大脑分割后，将这些组分标记后布尔组合在一起；先构建表面网格，再构建立体网格，使用依赖于simNIBS下的headreco函数包进行四面体网格构建。3.根据权利要求1所述的平台，其特征在于，所述脑部靶区域的提取包括：通过对特定认知任务下个体化功能磁共振的神经影像进行分析，提出代表特定认知功能的脑区和具体的参数化强度，以p<0.001的非标准化显著性来选择靶脑区，将靶脑区的参数化强度在个体化大脑三维结构网格上进行插值投影，形成优化目标矩阵时的修饰化矩阵R，所述修饰化矩阵R为个体靶脑区的参数化强度形成稀疏矩阵；B
i
为磁共振成像在索引为i的脑网格顶点处的参数化值，Ω为靶脑区。4.根据权利要求1所述的平台，其特征在于，所述正交电流方向的矩阵提取包括：外加有效的电流垂直于大脑皮层表面；在本平台中，首先提取大脑灰质和脑脊液交接处面网格，然后计算每个节点出的正交方向，对于灰质内部每一点，则由表面由浅入深递归得到其正交方向；以靶脑区为筛选窗，在全脑内提取出此正交方向矩阵，作为优化目标的修饰化矩阵C，C＝[nx,ny,nz],C为K行3列的矩阵，其中K表示靶脑区中网格点数目，nx,ny,nz分别表示网格点的正交方向在x,y,z方向的单位投影。5.根据权利要求1所述的平台，其特征在于，所述有限元和二次矩阵优化计算包括：利用有限元方法计算构建每个候选电极的引导场电场矩阵；该矩阵单个元素为标准大小(1mA)电流源下某个候选电极和参考电极间大脑内部电场矢量分布；最终的优化目标即为该矩阵中某些元素的线性组合；求解此矩阵方程依赖Ma...

【专利技术属性】
技术研发人员：张效初，张为，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：