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摘要 最先进的导航经颅磁刺激 (nTMS) 系统可以显示 TMS 线圈相对于受试者大脑结构磁共振图像 (MRI) 的位置并计算感应电场。然而，TMS 的局部效应会通过白质网络传播到大脑的不同区域，目前还没有商业或研究神经导航系统可以在 TMS 期间实时突出显示大脑的结构连接。缺乏实时可视化可能会忽略大脑连接的关键个体间差异，并且无法提供针对大脑网络的机会。相比之下，实时纤维束成像可以即时调整参数和详细探索连接，这在计算上效率低下，并且受限于离线方法。为了针对大脑结构连接，特别是在基于网络的治疗（如重度抑郁症）中，需要一种基于实时纤维束成像的神经导航解决方案来解释每个人独特的大脑连接。这项工作的目的是开发一种实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统并研究其可行性。我们提出了一个模块化框架，使用并行传输方法将扩散 MRI 数据的离线（准备）分析与在线（实时）概率纤维束成像无缝集成。对于纤维束成像和神经导航，我们分别结合了我们的开源软件 Trekker 和 InVesalius。我们使用合成数据和四名健康志愿者的 MRI 扫描来评估我们的系统，这些数据和扫描数据是通过多壳高角分辨率扩散成像协议获得的。通过比较流线计数和重叠与基于一亿条流线滤波的离线纤维束成像结果来研究四个主要 TMS 目标，评估了我们的在线方法的可行性。我们开发的实时纤维束成像辅助 TMS 神经导航系统展示了先进的纤维束成像技术，具有交互式参数调整和通过创新的不确定性可视化方法实时可视化数千条流线的功能。我们的分析表明，受试者和 TMS 目标在流线数量方面存在相当大的差异，例如，虽然在受试者 #4 的视觉皮层 (V1) 上的 TMS 目标上观察到了 15,000 条流线，但在受试者 #3 的 V1 中，没有获得流线。与离线纤维束图的重叠分析表明，实时纤维束图可以快速覆盖目标区域连接的很大一部分，通常在几秒钟内超过离线方法的覆盖范围。例如，在
实时纤维束成像辅助神经导航用于经颅磁刺激
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