Ключевой задачей многоэлектродной транскраниальной электрической стимуляции (TES) или транскраниальной стимуляции постоянным током (tDCS) является поиск оптимальной схемы воздействия, которая обеспечивает необходимую плотность тока в мишени воздействия и сводит к минимуму его в остальной части мозга, что математически можно определить, как проблему оптимизации. Такая оптимизация с алгоритмами наименьших квадратов (LS) или Linearly Constrained Minimum Variance (LCMV) обычно является дорогостоящей и требует нескольких независимых источников тока.
Основываясь на принципе взаимности в электроэнцефалографии (ЭЭГ) и TES, можно быстро найти оптимальные паттерны TES. Можно определить четыре различные мишени в коре в детальной семицелевой модели конечных элементов и анализировать эффективность разных вариантов методов TES с учетом взаимности с точки зрения плотности электродов, ошибки таргетинга, фокальности, интенсивности и направленности с использованием решений LS и LCMV в качестве эталонных стандартов. Обнаружено, что алгоритмы взаимности показывают хорошую точность, сравнимую с решениями LCMV и LS. Использование большей плотности электродов улучшает фокальность, направленность и параметры интенсивности тока.
Транскраниальная электрическая стимуляция (TES) также известна как транскраниальная стимуляция постоянным током (tDCS) и транскраниальная стимуляция переменным тока (tACS) . Поскольку уровни тока обычно малы (1-2 мА) и фактически не стимулируют нейроны, этот метод также называется транскраниальной электрической нейромодуляцией (TEN). Даже без стимуляции нейронов методы TES или TEN способны модифицировать возбудимость коры, а также изменять ритмы биоэлектрической активности мозга и пространственнго - временную активность нейронных сетей.
По сравнению с транскраниальной магнитной стимуляцией (TMS), TES лучше переносится , экономично и отличается простотой в использовании инструментом. TES - это новая терапия для лечения нейропсихиатрических состояний, таких как депрессия, болезнь Паркинсона, беспокойство и хроническая боль.
Исследования также показали, что TES может быть ценным терапевтическим инструментом при эпилепсии, реабилитации после инсульта и других неврологических и психиатрических расстройствах . Также было предложено улучшить познавательные навыки, такие как память или обучение . Этот метод может стать в конечном итоге альтернативой применения психотропных препаратов , поскольку он не влияет на весь мозг и имеет минимальные побочные эффекты.
Требование к конкретному таргетированию очагов поражения регионов нейронов (ROI) заключается в использовании методологии, минимизирующей, насколько это возможно, ток, применяемый к областям мозга, не имеющим отношения к цели воздействия.
Несмотря на эти последние достижения, продолжаются дебаты на тему клинической эффективности ТЭС , в частности, объяснение вариабельности ответов на подобную терапию. Около 36% пациентов демонстрируют картину анодно-возбуждающих / катадо-ингибирующих эффектов, которые обычно описываются в литературе. Кроме того, доказательство нелинейной зависимости между дозировкой и измеренными последствиями воздейтствия током подразумевает, что согласованность лечения с записью биоэлектрической активности может быть очень чувствительной к точности дозировки.
Поскольку текущий поток тока не может быть полностью сфокусирован, а скорее следует по пути наименьшего сопротивления через ткани головы, требуется точная модель положений электродов и проводимости. Кроме того, поскольку ток, по-видимому, обнаруживает разные эффекты, если он согласован с активностью нейронов (нормальный по отношению к поверхности коры), по сравнению с пересечением нейронов (тангенциальный поток), важно моделировать кортикальную геометрию человека с поверхностью коры с помощью индивидуальной анатомической МРТ , с целью вычисления компонентов плотности индуцированного тока, которые являются нормальными по отношению к коре, чем тангенциальные токи.
Кроме того, возрастает интерес к воздействию током как бы выходя за пределы традиционного использования двух больших губчатых электродов, например, с помощью местной модели с высоким разрешением одного источника (электрода), окруженного четырьмя электродами или массивными плотными электродными решетками, для повышения точности TES.
Уточнение спецификации плотности воздействующего тока для каждого отдельного субъекта, таким образом, позволит вычислять эффективную дозу индивидуально, что может быть важным для понимания значительной вариабельности ответов , наблюдаемой у отдельных лиц.
В этом отношении анатомически верное и специфическое для модели головы воздействие током в TES становится все более важным для определения места окончательного тестирования клинической эффективности TES в будущих клинических испытаниях.
Было проведено несколько исследований , посвященных расчету дозы для ROI и оптимизации формы и размера электрода, а также полного количества электродов и их конфигурации. Оценка дозы к исходному ROI обычно осуществляется с помощью моделирования "конечных элементов" (FE) или конечно-разностных (FD) плотностей тока в подробных трехмерных моделях головы. FE моделирование показало , что высокая плотность тока может наблюдаться в самых неожиданных регионах, из - за относительно высокой электропроводности цереброспинальной жидкости (ЦСЖ) и неправильной формы коры .
В дополнение к необходимости моделирования сложной геометрии приложения тока , одной из неопределенностей является тот факт, что проводимость тканей головы человека (в частности, наиболее резистентная - кости черепа) недостаточно хорошо известна. Такая проводимость может быть оценены с помощью метода ограниченной томографии электрического импеданса (Beit) , если подобная геометрии построена точно на основе нейровизуализации ( структурного МРТ).
В общем, в TES используются два основных типа электродов: большие пластыри для анода и катода (как правило, 5 на 7 см) и значительные меньшие по плотности ЭЭГ-подобные множественные электроды. В первом более традиционном подходе, небольшое число (обычно два) из относительно больших круглых или квадратных электродов используется в биполярной конфигурации и при разном монтаже. Большие площади электродов помогают уменьшить плотность тока на скальпе. Однако они не позволяют реконфигурировать пространственные монтажи электродов и, следовательно, шаблоны стимуляции во время протокола стимуляции по шкале времени динамики мозга (миллисекунды). С достижениями в jобласти записи EEG с плотным массивом информации теперь возможно анализировать массивы больших электродов для неинвазивной нейромодуляции. Использование более гибкой многоэлектродной схемы позволяет реализовать гораздо более универсальные и даже замкнутые контуры, создавать протоколы динамической стимуляции, ориентированные на несколько ROI за один сеанс воздействия , одновременную делая запись ЭЭГ с целью нейрофизической обратной связи и быстрой настройки шаблонов конфигурации воздействия при программном обеспечении. С плотным массивом электродов TES также возрастает точность фокальности и интенсивности воздействия на мишени коры.
Изменяя точки расположения небольших электродов (или меньший кластер электродов, аппроксимирующий площадь) на скальпе и сопоставляя с уровнем воздействия фиксированного тока, можно оптимизировать "доставку" тока в ROI регион коры с использованием специального алгоритма. Задача определения необходимой плотности направленного тока, без наложения дополнительных ограничений минимального воздействия на другие области мозга может быть решена прямо и точно с использованием принципа взаимности. Оптимизация TES с плотным массивом, как правило, сложнее из-за гораздо большего числа степеней свободы, чем в двух tDCS пластырей-электродов.
Основная задача состоит в том, чтобы найти текущую схему воздействия током , описывающую уровни тока (электрического источника) или "стока" ( выхода) для каждого электрода в системе плотной электродной решетки , которая повышает точность воздействия на цель для того , чтобы максимизировать плотность тока на кортикальном ROI и минимизировать его в других областях мозг. Чтобы соответствовать ограничениям безопасности, ограничение тока на электрод требует ограничений типа 1- , что делает эти алгоритмы итеративными и, следовательно, вычисления интенсивности. Кроме того, для решения этих алгоритмов требуется независимый источник тока для каждого электрода, что увеличивает сложность и стоимость оборудования [за исключением небольшого числа исследований по плотным массивам tDCS с меньшим количеством источников тока и меньшим количеством электродов.
Принцип взаимности относится к комплементарности электрического поля в корковом дипольным местоположении , созданном путем инжекции тока на коже головы, с электрическим потенциалом на коже головы в области инъекционной точки , вызванной тем же диполем . Этот метод объединяет электроэнцефалографию (ЭЭГ) и TES (FP) , позволяя эффективно находить оптимальное решение с помощью анализа источников ЭЭГ и TES. Аналогичная связь взаимности существует между магнитоэнцефалографией (MEG) и TMS FP . Этот подход можно использовать в качестве ориентира для поискасхем воздействия током как в плотном массиве TES с аппаратными и защитными ограничениями , так и в динамически реконфигурируемой мульти ТМС.
При более плотном покрытии скальпа в плотном массиве ЭЭГ полюса, топографии ЭЭГ для любого свинцового поля коры аппроксимируется лучше, и поэтому ожидается, что инжекция обратного тока от этих «полюсных» электродов обеспечит более точный таргетинг. Остается непонятным работают ли методы таргетинга на основе взаимности аналогично или лучше, чем методы LS и LCMV, а также то, что использование очень большого числа (256) электродов вместо (128) действительно улучшает эффективность данных методов. Предварительные результаты по использованию принципа взаимности для получения удобных протоколов влияния тока с использованием сетей ЭЭГ с 128 и 256 сетями высокой плотности. Метод взаимности оптимален для максимизации составляющей плотности тока на мишени желаемой ориентации. Описано четыре метода, полученных с помощью принципа взаимности, с эмпирическим учетом дополнительных требований минимизации воздействия TES на нецелевые области мозга и контрастирования их с алгоритмами LS и LCMV. Возможно моделирование на детальной модели головного мозга FE с учетом четырех репрезентативных кортикальных целей для оценки эффективности методов с точки зрения ошибки таргетинга (TE), фокальности, направленности и интенсивности воздействия током.
Первый метод, основанный на взаимности, имеет теоретическое значение, когда только один электрод вводит общий максимальный ток, а остальные электроды действуют как множественные "поглотители" распространения обратных токов и минимизации воздействия TES на нецелевые области.
В других трех методах взаимности, рассматривается дополнительное ограничение: верхняя граница тока, подаваемого каждым электродом, который обычно рассматривается с точки зрения ограничения безопасности для того, чтобы избежать раздражения кожи. Эти методы различаются способом выбора "поглотителей" и обеспечения лучшей оптимизации с точки зрения либо полной интенсивности цели («противоположной» конфигурации), либо показателя фокальности («кольцевая» конфигурация).
Эталонная модель мягких тканей для взрослого субъекта может была получена из T1-взвешенных МР-изображений головы, с помощью сканера 3T Allegra (Siemens Healthcare, Эрланген, Германия). Структура кости была получена от КТ-сканирования того же объекта, записанного с помощью КТ-сканера GE (General Electric, Fairfield, United States). Матрица регистрации составляет 256 × 256 × 256 с размером вокселей 1 мм × 1 мм × 1 мм как при сканировании CT, так и T1. Чтобы построить анатомически точную геометрию модели, изображения МРТ T1 автоматически сегментируются на семь типов тканей (серое вещество, белое вещество (WM), CSF, скальп, глазные яблоки, внутренний воздух и череп). Объем ТТ сегментирован в мягкие ткани, внутренние компоненты воздуха и кости черепа. Типичные положения электродов в сетях датчиков EGI 128 и 256 с высокой плотностью EGI, определенные для объекта в предыдущих исследованиях проводится с использованием системы геодезической протограмметрии (GPS).
Добавить комментарий