基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法及调控方法技术

本发明专利技术属于脑部学科领域，具体涉及一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法及调控方法，利用弥散张量成像数据中概率性纤维连接的信息获取尾状核中与初级运动区有纤维连接的体素，然后分析静息态脑功能成像数据，将尾状核整个核团中与初级运动区有连接的体素作为种子点进行功能连接计算，获得尾状核的皮层间接调控点。本发明专利技术解决常规神经调控治疗大多是对初级运动区进行单靶点刺激，不能调控该特定神经环路的技术问题。该特定神经环路的技术问题。该特定神经环路的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法及调控方法


[0001]本专利技术属于脑部学科领域，具体涉及一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法及调控方法，

技术介绍

[0002]近年来，为进一步解决脑损伤后遗留的功能障碍，神经调控技术从脑康复的角度出发，已成为突破传统康复瓶颈的主流手段。完整和增效的神经功能康复是基于神经环路的重建，以最大发挥神经激活和神经重构潜能。目前对于脑损伤后运动功能障碍的常规神经调控治疗大多是对初级运动区进行单靶点刺激。但磁刺激技术本身具有局限性，单靶点神经调控存在技术缺陷，无法实现神经环路的精准调控以提高疗效。因此，多靶点协同刺激创新调控技术为增强的康复策略提供了可能性。
[0003]脑功能康复的核心是特定神经环路的重塑。“尾状核
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初级运动区”的神经环路受损是运动功能障碍的重要机制。而目前常规神经调控治疗大多是对初级运动区进行单靶点刺激，不能调控该特定神经环路。对于“尾状核
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初级运动区”神经环路缺乏个体化精准化定位方法，且常规神经调控治疗无法干预皮层下深部核团，无法干预皮层
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皮层下核团的神经环路。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法及调控方法，以解决常规神经调控治疗大多是对初级运动区进行单靶点刺激，不能调控该特定神经环路的技术问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术具体提供的技术方案为：一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法，利用弥散张量成像数据中概率性纤维连接的信息获取尾状核中与初级运动区有纤维连接的体素，然后分析静息态脑功能成像数据，将尾状核整个核团中与初级运动区有连接的体素作为种子点进行功能连接计算，获得尾状核的皮层间接调控点。
[0006]进一步，所述多模态脑成像包括如下步骤：DTI数据预处理；DTI概率性纤维追踪；基于DTI概率性纤维追踪的尾状核分割；基于种子点的功能连接计算。
[0007]进一步，所述DTI数据预处理包括但不限于涡流校正；基于b0图像去除非脑组织；拟合张量模型；基于每个张量模型的三个特征值，逐个体素计算弥散属性指标值。
[0008]进一步，所述DTI概率性纤维追踪：在个体空间进行；概率束描记指追踪确定特定区域之间的连通性模式；对扩散空间种子掩模内的每一个体素进行纤维跟踪，生成5000个流线型样本，设置步长为0.5mm，曲率阈值为0.2，最大步数为2000步；选择种子点和目标脑区计算纤维取向的分布。
[0009]进一步，连接概率由给定的种子点体素到达目标体素的纤维束数目得出，仅保留大于1％连接概率。
[0010]进一步，所述尾状核分割，尾状核每个体素根据特定连接模式之间的距离按升序
profile,VCP)之间的Hamming距离按升序排列标记。在一个结构中具有相似VCP的所有种子体素被标记相同的标签(颜色)。以尾状核为种子点，以皮层脑区为目标进行标记。进而识别尾状核核团中与初级运动皮质有纤维连接的体素。
[0022]S4、静息态数据预处理：包括但不限于去除不稳定时间点、时间层校正、头动校正、高斯平滑、去线性漂移、带通滤波等。
[0023]S5、基于种子点的功能连接计算：将个体弥散空间分割的尾状核配准到静息态空间，将其作为种子点与皮层进行功能连接计算。功能连接是指在空间上分离的不同脑区之间的功能相关性，计算其时间序列的皮尔逊相关系数，相关系数越大，表示脑区之间的信号越一致。将皮层中与尾状核的功能连接最大的脑区作为尾状核的皮层间接调控点。
[0024]一种基于多模态脑成像的神经环路精准神经调控方法
[0025]基于上述“尾状核
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初级运动区”神经环路个体化定位，分别对初级运动区进行直接刺激，对尾状核进行间接刺激，从而定向调控“尾状核
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初级运动区”神经环路。
[0026]A、计算成对刺激的间隔时间：通过脑区间的纤维追踪分析脑区间的距离；通过同侧皮质静息期，计算出中枢神经传导速度；然后基于脑区间的距离、神经传导速度，计算获得成对协同刺激的间隔时间。
[0027]B、对初级运动皮层和尾状核的皮层间接调控点进行成对协同磁刺激。刺激频率为0.2Hz，刺激强度为120％的静息运动阈值(resting motor threshold,RMT)单脉冲刺激，刺激间隔由上一步计算获得，共180对脉冲，持续15分钟。
[0028]在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本专利技术的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
[0029]尽管上面已经示出和描述了本专利技术的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本专利技术的限制，本领域的普通技术人员在本专利技术的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法，其特征在于：首先利用弥散张量成像数据中概率性纤维连接的信息获取尾状核中与初级运动区有纤维连接的体素，然后分析静息态脑功能成像数据，将尾状核整个核团中与初级运动区有连接的体素作为种子点进行功能连接计算，获得尾状核的皮层间接调控点。2.根据权利要求1所述的一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法，其特征在于：所述多模态脑成像包括如下步骤：DTI数据预处理；DTI概率性纤维追踪；基于DTI概率性纤维追踪的尾状核分割；基于种子点的功能连接计算。3.根据权利要求2所述的一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法，其特征在于：所述DTI数据预处理包括但不限于涡流校正；基于b0图像去除非脑组织；拟合张量模型；基于每个张量模型的三个特征值，逐个体素计算弥散属性指标值。4.根据权利要求2所述的一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法，其特征在于：所述DTI概率性纤维追踪：在个体空间进行；概率束描记指追踪确定特定区域之间的连通性模式；对扩散空间种子掩模内的每一个体素进行纤维跟踪，生成5000个流线型样本，设置步长为0.5mm，曲率阈值为0.2，最大步数为2000步；选择种子点和目标脑区计算纤维取向的分布。5.根据权利要求4所述的一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法，其特征在于：连接概率由给定的种子点体素到达目标体素的纤维束数目得出，仅保留大于1％连接概率。6.根据权利要求2所述的一种基于多模态脑成像的神经环路个体化定位方法，其特征在于：所述尾状核分割，尾状核每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：华续赟，郑谋雄，吴佳佳，张超，
申请(专利权)人：上海远葆医疗器械有限公司，
类型：发明
国别省市：