基于神经纤维走向的经颅磁刺激线圈定位方法研究的任务书.docx

基于神经纤维走向的经颅磁刺激线圈定位方法研究的任务书
任务书
一、研究背景及意义
经颅磁刺激（TranscranialMagneticStimulation，TMS）作为一种非侵入性的脑功能研究技术，具有独特的优点。TMS可以通过磁场刺激大脑皮层的激活或抑制，利用被激发的神经纤维反射产生的电信号研究大脑区域的结构和功能。TMS技术已广泛应用于脑神经部位的诊断和治疗中，如抑郁症、帕金森病、癫痫等疾病。
然而，TMS的效果和影响取决于磁场的特性以及刺激位置。因此，如何准确地定位神经区域和路径，获取准确的刺激位置，是TMS应用中的一个重要问题。目前，根据个体化MRI图像进行导航定位的方法是目前最常用的定位方法。然而，这一方法在实际应用中面临许多问题，如MRI成像分辨率低、无法准确反映个体差异等。
为此，目前有研究人员提出了基于神经纤维走向的TMS线圈定位方法。该方法利用扩散张量成像（DiffusionTensorImaging，DTI）获取脑神经纤维走向，然后根据神经纤维的走向来设计刺激线圈，从而实现TMS的精确定位。这一方法不仅能够提高定位精度，而且可以避免因个体差异而导致的误差。因此，该方法具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、研究目的
本研究的目的是设计一种基于神经纤维走向的TMS线圈定位方法，通过DTI获取神经纤维走向信息，进而将其应用于TMS的线圈设计。具体研究内容包括：
1.收集基于DTI的神经纤维走向数据，并进行数据预处理。
2.设计基于神经纤维走向的TMS线圈模板，并进行线圈参数的优化。
3.根据神经纤维走向，确定刺激区域，检验设计的线圈模板的有效性。
4.验证基于神经纤维走向的TMS线圈定位方法的准确性、可重复性及操作性。
三、研究方法和流程
1.数据收集和预处理
使用T1-weightedMRI和DTI对受试者进行扫描，获取数据后，对DTI数据进行预处理，包括去掉偏振敏感体积（PSV）影响、去掉虚假信息（FA<0.2）、正常化和插值等。
2.TMS线圈模板的设计和参数优化
利用Matlab软件进行TMS线圈模板的设计。将DTI数据导入Matlab软件中，并通过DTIStudio软件获取神经纤维走向信息。根据神经纤维走向，在模板中设计感应线圈，通过调整线圈模板参数和感应线圈位置，优化线圈参数。
3.刺激区域的确定和线圈模板有效性的检验
选取受试者对数个待定区域进行TMS刺激，根据激活区域和受试者反应情况，确定刺激区域和线圈模板有效性。
4.研究结果的验证和分析
对研究结果进行统计分析、准确性、可重复性和操作性的验证，并和现有的MRI导航方法进行比较分析。
四、预期结果及意义
通过收集DTI数据，并根据神经纤维走向设计线圈模板，可以有效地减少基于常规MRI图像导航的定位误差，从而提高TMS的定位精度和效应，为研究和治疗神经系统疾病提供更加准确的方法。
同时，本研究探索了一种新的个体化脑模型建立方法，为脑神经学和神经辅助治疗等领域的研究提供了新的思路。本研究取得的成果，对神经科学领域的研究和临床实践具有重要意义。