CN109102894B - 结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及经颅磁刺激头模型建模领域，尤其涉及结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法及装置。包括：建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型；通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标；根据所述各向异性电导率头模型和所述个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。本发明的经颅磁刺激头模型建模方法在结构信息的基础上结合了功能信息，反映了个体的皮层兴奋性，与真实大脑更加接近，能进一步提高TMS建模仿真的真实性和可靠性，在模拟TMS作用效果、优化TMS线圈及刺激参数方面均有重要的研究意义，具有良好的发展和应用前景。
Description
技术领域
本发明涉及经颅磁刺激头模型建模领域，尤其涉及结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法及装置。
背景技术
经颅磁刺激是一种非侵入式的神经刺激技术，广泛应用于脑功能、脑网络及脑回路等研究。该技术利用脉冲电流产生的变化磁场作用于脑组织进而产生感应电场，当脑组织区域内感应电场达到或超过一定阈值时，可以激活或者抑制该区域神经活性。
TMS仿真研究是预测TMS效果、优化TMS线圈及刺激参数的重要手段。TMS头模型的准确建立是进行TMS颅内场分布仿真运算的基础。目前的TMS头模型通常采用个体化的MRIT1和DTI进行构建，主要关注沟回和纤维束等结构信息，反映了不同个体在脑结构上的差异。对于头模型的电导率赋值，不同个体间则为统一的电导率赋值，并未反映出不同个体皮层兴奋性的差异。
为此，我们提出结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法及装置来解决上述问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的不能反映不同个体皮层兴奋性的差异的缺点，而提出的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法及装置。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法，所述方法包括：
建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型；
通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标；
根据所述各向异性电导率头模型和所述个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。
进一步地，所述建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型，具体包括：
采用T1制剂进行MRI获取MRI T1图像，将所述MRI T1图像进行图像矫正、组织分割和皮层重建，得到真实结构头模型；
对所述头模型进行去耦合、面分网、体分网操作，得到各向同性头模型；
根据DTI数据提取出弥散张量，转化为电导率张量；
将所述电导率张量与所述各向同性头模型结合得到各向异性电导率头模型。
进一步地，所述通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标，具体包括：
选定刺激靶区为初级运动皮层，将TMS线圈移动至各个靶点，对每个靶点实施单次TMS，记录单次TMS时的各靶点的运动阈值和运动诱发电位；
根据所述运动阈值计算靶区密度均值PAVE，计算所述运动阈值与所述靶区密度均值PAVE的离散值，根据所述离散值确定靶区密度中心，由所述靶区密度中心处的所述运动阈值和所述运动诱发电位获得所述个体反映皮层兴奋性综合指标。
进一步地，所述的通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标，其特征在于：
所述运动诱发电位包括运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期。
进一步地，所述根据所述各向异性电导率头模型和所述个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型，具体包括：
设置所述各向异性头模型中各层脑组织的默认电导率，计算所述个体皮层兴奋综合指标的均值，作为总体皮层兴奋综合指标；
根据所述个体皮层兴奋综合指标与所述总体皮层兴奋综合指标获取个体化电导率系数，根据所述默认电导率与所述个体化电导率系数获得所述皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。
结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置，其特征在于，包括：
第一建立模块，建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型；
获取模块，通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标；
第二建立模块，根据所述各向异性电导率头模型和所述个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。。
进一步地，所述第一建立模块，具体包括：
各向同性头模型建立模块，采用T1制剂进行MRI获取MRI T1图像，将所述MRI T1图像进行图像矫正、组织分割和皮层重建，得到真实结构头模型；
对所述头模型进行去耦合、面分网、体分网操作，得到各向同性头模型；
根据DTI数据提取出弥散张量，转化为电导率张量；
各向同性电导率头模型建立模块，将所述电导率张量与所述各向同性头模型结合得到各向异性电导率头模型。
进一步地，所述获取模块，具体包括：
第一获取模块，选定刺激靶区为初级运动皮层，将TMS线圈移动至各个靶点，对每个靶点实施单次TMS，记录单次TMS时的各靶点的运动阈值和运动诱发电位；
第二获取模块，根据所述运动阈值计算靶区密度均值PAVE，计算所述运动阈值与所述靶区密度均值PAVE的离散值，根据所述离散值确定靶区密度中心，由所述靶区密度中心处的所述运动阈值和所述运动诱发电位获得所述个体反映皮层兴奋性综合指标。
进一步地，所述获取模块，其特征在于：
所述运动诱发电位包括运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期。
进一步地，所述第二建立模块，具体包括：
第三获取模块，设置所述各向异性头模型中各层脑组织的默认电导率，计算所述个体皮层兴奋综合指标的均值，作为总体皮层兴奋综合指标；
各向异性电导率头模型建立模块，根据所述个体皮层兴奋综合指标与所述总体皮层兴奋综合指标获取个体化电导率系数，根据所述默认电导率与所述个体化电导率系数获得所述皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。
本发明将阵列靶点TMS实验中的运动阈值、运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期作为皮层兴奋综合指标；根据皮层兴奋综合指标实现个体化电导率赋值，构建含有个体化皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。本发明的经颅磁刺激头模型建模方法在结构信息的基础上结合了功能信息，反映了个体的皮层兴奋性，与真实大脑更加接近，能进一步提高TMS建模仿真的真实性和可靠性，在模拟TMS作用效果、优化TMS线圈及刺激参数方面均有重要的研究意义，具有良好的发展和应用前景。
附图说明
图1示出了本发明实施例1中的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法的流程图；
图2示出了本发明实施例1中的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法的具体流程图；
图3示出了本发明实施例2中的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置的结构图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
实施例1
本实施例提供一种较好的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法，用于结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置中。如图1、2所示，该方法包括以下步骤：
S101：建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型；
进一步地，采用T1制剂进行MRI获取MRI T1图像，将MRI T1图像进行图像矫正、组织分割和皮层重建，得到真实结构头模型；
对头模型进行去耦合、面分网、体分网操作，得到各向同性头模型；
根据DTI数据提取出弥散张量，转化为电导率张量；
将电导率张量与各向同性头模型结合得到各向异性电导率头模型。
S102：通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标；
进一步地，选定刺激靶区为初级运动皮层，将TMS线圈移动至各个靶点，对每个靶点实施单次TMS，记录单次TMS时的各靶点的运动阈值和运动诱发电位，其中该运动诱发电位包括运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期；
具体地：选定刺激靶区为初级运动皮层，靶区形状为长方形，长为n，宽为m，靶点个数为N，则N=n*m，靶点坐标表示为(i, j)，i=1…n，j=1…m；由机械臂控制TMS线圈移动至各个靶点，对每个靶点实施单次TMS，记录单次TMS时的各靶点运动阈值，计为P ij ，记录各靶点运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期；
根据运动阈值计算靶区密度均值PAVE，计算运动阈值与靶区密度均值PAVE的离散值，根据离散值确定靶区密度中心，由靶区密度中心处的运动阈值和运动诱发电位获得个体反映皮层兴奋性综合指标；
具体地：根据各靶点运动阈值计算靶区密度均值PAVE，
，
计算各靶点运动阈值P ij 与PAVE的差值，并求绝对值，记为离散值E ij ，
，
离散值E ij 的最小值对应的靶点确定为靶区密度中心，将靶区密度中心处的运动阈值与运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期用于评价皮层兴奋性，将运动阈值计为PC，将运动诱发电位幅值记为AC，将运动诱发电位潜伏期记为TC，定义反映个体皮层兴奋性综合指标g，g=AC/(PC*TC)
S103：根据各向异性电导率头模型和个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型；
进一步地，设置各向异性头模型中各层脑组织的默认电导率，计算个体皮层兴奋综合指标的均值，作为总体皮层兴奋综合指标；
具体地，设置各向异性头模型中各层脑组织的默认电导率s 0 ，计算所有个体的皮层兴奋综合指标g的均值，计为G，作为总体皮层兴奋综合指标，与默认电导率s 0 对应。
根据个体皮层兴奋综合指标与总体皮层兴奋综合指标获取个体化电导率系数，根据默认电导率与个体化电导率系数获得皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。
具体地，将个体皮层兴奋综合指标g与总体皮层兴奋综合指标G的比值作为个体化电导率系数k，k=g/G，计算个体化电导率系数与默认电导率的乘积作为含有个体化皮层兴奋性的电导率赋值s i =k*s 0 ，最终构建出含有个体化TMS皮层兴奋性的各向异性头模型。
实施例2
本实施例提供一种较好的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置。如图3所示，该装置包括：
S201：第一建立模块，建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型；
进一步地，各向同性头模型建立模块，采用T1制剂进行MRI获取MRI T1图像，将MRIT1图像进行图像矫正、组织分割和皮层重建，得到真实结构头模型；
对头模型进行去耦合、面分网、体分网操作，得到各向同性头模型；
根据DTI数据提取出弥散张量，转化为电导率张量；
各向同性电导率头模型建立模块，将电导率张量与各向同性头模型结合得到各向异性电导率头模型；
S202：获取模块，通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标；
进一步地，第一获取模块，选定刺激靶区为初级运动皮层，将TMS线圈移动至各个靶点，对每个靶点实施单次TMS，记录单次TMS时的各靶点的运动阈值和运动诱发电位，其中该运动诱发电位包括运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期；
第二获取模块，根据运动阈值计算靶区密度均值PAVE，计算运动阈值与靶区密度均值PAVE的离散值，根据离散值确定靶区密度中心，由靶区密度中心处的运动阈值和运动诱发电位获得个体反映皮层兴奋性综合指标。
S203：第二建立模块，根据各向异性电导率头模型和个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型；
进一步地，第三获取模块，设置各向异性头模型中各层脑组织的默认电导率，计算个体皮层兴奋综合指标的均值，作为总体皮层兴奋综合指标；
各向异性电导率头模型建立模块，根据个体皮层兴奋综合指标与总体皮层兴奋综合指标获取个体化电导率系数，根据默认电导率与个体化电导率系数获得皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。
本发明实施例还提供了一种非暂态计算机存，储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行实施例中的任一实施方式。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read-Only Memory，ROM）、随机存储记忆体（Random Access Memory，RAM）、快闪存储器（Flash Memory）、硬盘（Hard Disk Drive，HDD）或固态硬盘（Solid-State Drive，SSD）等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。
本领域技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（ROM）或随机存储记忆体（RAM）等。
以上所述，仅为本发明较佳的一部分具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以组合、等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法，其特征在于，所述方法包括：
建立基于MRI(Magnetic Resonance Imaging，磁共振成像)和DTI(diffusiontensorimaging，弥散张量成像)图像的各向异性电导率头模型；
通过阵列靶点TMS(Transcranial Magnetic Stimulation，经颅磁刺激)实验获取个体皮层兴奋性综合指标；
根据所述各向异性电导率头模型和所述个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型；
其中，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型，具体包括：
设置所述各向异性头模型中各层脑组织的默认电导率，计算所述个体皮层兴奋综合指标的均值，作为总体皮层兴奋综合指标；
根据所述个体皮层兴奋综合指标与所述总体皮层兴奋综合指标获取个体化电导率系数，根据所述默认电导率与所述个体化电导率系数获得所述皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。
2.根据权利要求1所述的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法，其特征在于，所述建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型，具体包括：
采用T1制剂进行MRI获取MRI T1图像，将所述MRI T1图像进行图像矫正、组织分割和皮层重建，得到真实结构头模型；
对所述头模型进行去耦合、面分网、体分网操作，得到各向同性头模型；
根据DTI数据提取出弥散张量，转化为电导率张量；
将所述电导率张量与所述各向同性头模型结合得到各向异性电导率头模型。
3.根据权利要求1所述的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法，其特征在于，所述通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标，具体包括：
选定刺激靶区为初级运动皮层，将TMS线圈移动至各个靶点，对每个靶点实施单次TMS，记录单次TMS时的各靶点的运动阈值和运动诱发电位；
根据所述运动阈值计算靶区密度均值PAVE，计算所述运动阈值与所述靶区密度均值PAVE的离散值，根据所述离散值确定靶区密度中心，由所述靶区密度中心处的所述运动阈值和所述运动诱发电位获得所述个体反映皮层兴奋性综合指标。
4.根据权利要求3所述的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模方法，其特征在于：
所述运动诱发电位包括运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期。
5.结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置，其特征在于，包括：
第一建立模块，建立基于MRI和DTI图像的各向异性电导率头模型；
获取模块，通过阵列靶点TMS实验获取个体皮层兴奋性综合指标；
第二建立模块，根据所述各向异性电导率头模型和所述个体皮层兴奋综合指标，构建含有皮层兴奋性的各向异性电导率头模型；
其中，所述第二建立模块，具体包括：
第三获取模块，设置所述各向异性头模型中各层脑组织的默认电导率，计算所述个体皮层兴奋综合指标的均值，作为总体皮层兴奋综合指标；
各向异性电导率头模型建立模块，根据所述个体皮层兴奋综合指标与所述总体皮层兴奋综合指标获取个体化电导率系数，根据所述默认电导率与所述个体化电导率系数获得所述皮层兴奋性的各向异性电导率头模型。
6.根据权利要求5所述的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置，所述第一建立模块，具体包括：
各向同性头模型建立模块，采用T1制剂进行MRI获取MRI T1图像进行矫正，将所述MRIT1图像进行图像矫正、组织分割和皮层重建，得到真实结构头模型；
对所述头模型进行去耦合、面分网、体分网操作，得到各向同性头模型；
根据DTI数据提取出弥散张量，转化为电导率张量；
各向同性电导率头模型建立模块，将所述电导率张量与所述各向同性头模型结合得到各向异性电导率头模型。
7.根据权利要求5所述的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置，其特征在于，所述获取模块，具体包括：
第一获取模块，选定刺激靶区为初级运动皮层，将TMS线圈移动至各个靶点，对每个靶点实施单次TMS，记录单次TMS时的各靶点的运动阈值和运动诱发电位；
第二获取模块，根据所述运动阈值计算靶区密度均值PAVE，计算所述运动阈值与所述靶区密度均值PAVE的离散值，根据所述离散值确定靶区密度中心，由所述靶区密度中心处的所述运动阈值和所述运动诱发电位获得所述个体反映皮层兴奋性综合指标。
8.根据权利要求7所述的结合皮层兴奋性的各向异性电导率头模型建模装置，其特征在于：
所述运动诱发电位包括运动诱发电位幅值和运动诱发电位潜伏期。
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