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Dec 06, 2023

MEG 및 EEG의 전자기 머리 디지털화

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 3801(2023) 이 기사 인용 1370 3 Altmetric Metrics 세부 정보 액세스 MEG 및 EEG 연구에서 머리 디지털화의 정확성은 다음과 같은 영향을 미칩니다.

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 3801(2023) 이 기사 인용

1370 액세스

3 알트메트릭

측정항목 세부정보

MEG 및 EEG 연구에서 머리 디지털화의 정확성은 기능 데이터와 구조 데이터 간의 공동 등록에 영향을 미칩니다. 공동 등록은 MEG/EEG 소스 이미징의 공간 정확도에 영향을 미치는 주요 요소 중 하나입니다. 정확하게 디지털화된 머리 표면(두피) 지점은 공동 등록을 향상시킬 뿐만 아니라 템플릿 MRI를 변형시킬 수도 있습니다. 이러한 개별화된 템플릿 MRI는 개인의 구조적 MRI를 사용할 수 없는 경우 MEG/EEG 소스 이미징의 전도도 모델링에 사용될 수 있습니다. 전자기 추적(EMT) 시스템(특히 Fastrak, Polhemus Inc., Colchester, VT, USA)은 MEG 및 EEG의 디지털화를 위한 가장 일반적인 솔루션이었습니다. 그러나 때때로 주변 전자기 간섭으로 인해 (서브)밀리미터 디지털화 정확도를 달성하기 어려울 수 있습니다. 현재 연구 - (i) MEG/EEG 디지털화의 다양한 조건에서 Fastrak EMT 시스템의 성능을 평가하고 (ii) 두 가지 대체 EMT 시스템(Aurora, NDI, Waterloo, ON, Canada; 단거리 송신기)를 디지털화합니다. 추적 변동, 디지털화 정확도 및 시스템의 견고성은 테스트 프레임과 인간 머리 모델을 사용하여 여러 테스트 사례에서 평가되었습니다. 두 가지 대체 시스템의 성능을 Fastrak 시스템과 비교했습니다. 결과는 권장 작동 조건이 충족되면 Fastrak 시스템이 MEG/EEG 디지털화에 정확하고 강력하다는 것을 보여주었습니다. 단거리 송신기를 갖춘 Fastrak은 송신기에 매우 가깝게 디지털화가 수행되지 않으면 상대적으로 높은 디지털화 오류를 나타냅니다. 이 연구는 또한 오로라 시스템이 제한된 범위 내에서 MEG/EEG 디지털화에 사용될 수 있음을 입증합니다. 그러나 시스템을 실용적이고 사용하기 쉬운 디지타이저로 만들려면 일부 수정이 필요합니다. 실시간 오류 추정 기능은 잠재적으로 디지털화 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

MEG(자기뇌파검사) 및 EEG(뇌전도검사)와 같은 전자기 기능 소스 영상에서는 일반적으로 개인 머리의 해부학적 MRI(자기 공명 영상) 영상을 사용하여 계산을 위한 형상 및 머리 모델을 정의합니다. 기능적 정보와 해부학적 정보를 안정적으로 융합하려면 머리 표면에서 해부학적 랜드마크의 위치를 ​​정확하게 알아야 합니다. 또한 머리에 대한 센서/전극의 위치와 방향을 충분히 정확하게 알아야 합니다1. 기능적 및 해부학적 데이터는 두 개의 별도 의료 영상 시스템에 의해 수집되므로 MEG/EEG와 MRI 좌표계 간의 아핀 변환을 정의하기 위해 좌표 프레임을 공동 등록해야 합니다. 이 공동 등록은 일반적으로 두 좌표 프레임에서 결정된 일련의 기준점을 수동으로 정렬하여 수행됩니다. MRI와 두피 표면에서 쉽게 식별할 수 있는 3개의 해부학적 랜드마크인 Nasion, 왼쪽 귓바퀴(LPA) 및 오른쪽 귓바퀴(RPA)는 일반적으로 공동 등록을 위한 기준점 역할을 합니다. 선택적으로 ICP 기반(반복적으로 가장 가까운 지점)2 자동 공동 등록을 사용하여 MEG/EEG 좌표계에서 결정된 두피 표면 지점 세트를 MRI에서 추출한 두피 표면과 일치시킬 수 있습니다.

MRI 좌표계의 기준점은 3D MRI 이미지 또는 해당 이미지에서 추출된 두피 표면을 시각적으로 탐색하여 결정됩니다. MEG/EEG 좌표계에서 이러한 기준 위치와 두피 표면 지점은 일반적으로 머리 디지털화라고 하는 절차 중에 전자기 또는 광학 위치 추적 장치를 사용하여 결정됩니다. 대부분의 MEG 시스템은 MEG 장치 좌표계에서 센서 위치가 정확하게 정의된 고정 센서 배열을 기반으로 하며 머리가 잠재적으로 움직일 수 있습니다. 데이터 수집 중 센서. MEGIN Oy(핀란드 에스포)의 MEG 시스템에서는 MEG 센서를 기준으로 한 피험자의 머리 위치가 두피에 부착된 4~5개의 머리 위치 표시기(HPI) 코일을 사용하여 결정됩니다. HPI 코일 위치는 기준점 및 두피 점과 함께 디지털화되고 해당 위치는 디지털화된 기준점에 의해 정의된 머리 좌표계에서 결정됩니다. 코일에 전원이 공급되면 MEG 센서 배열은 코일을 MEG 장치 좌표계에서 위치를 파악할 수 있습니다. 이 두 프레임에서 HPI 코일 위치를 알면 MEG 센서 배열 내부의 머리 위치를 결정하는 장치-머리 좌표 변환이 정의됩니다. 따라서 MEG 소스 이미징 연구에는 세 가지 좌표계의 조합이 포함됩니다(그림 1)3: