張 蕓 丁 輝 王廣志
清華大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程系,北京 100084
經(jīng)顱磁刺激(transcranial magnetic stimulation,TMS)是一種無創(chuàng)安全、操作簡單的神經(jīng)刺激技術(shù)[1]。作為神經(jīng)調(diào)控的重要工具,TMS 廣泛應(yīng)用于神經(jīng)精神類疾病的診斷與治療。其中,TMS 線圈不準(zhǔn)確、不穩(wěn)定和難以重復(fù)定位,會導(dǎo)致神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷結(jié)果存在變異性[2],也會導(dǎo)致精神類疾病治療存在異質(zhì)性[3]。無框架立體定位系統(tǒng)與TMS 技術(shù)結(jié)合,可以很好地解決TMS 線圈定位的問題。這種導(dǎo)航TMS(navigated TMS,nTMS)的主要原理是基于個性化三維影像,制定個性化刺激計劃,通過三維影像與物理空間注冊,實(shí)現(xiàn)刺激計劃到物理空間的映射,最終實(shí)現(xiàn)影像引導(dǎo)下刺激線圈的準(zhǔn)確定位定向[4]。
影像引導(dǎo)是nTMS 的重要組成部分,它的前提是擁有患者的磁共振影像(magnetic resonance imaging,MRI)。在臨床上,一些禁忌癥,如體內(nèi)存在電磁性、鐵磁性或機(jī)械植入設(shè)備(包括心臟復(fù)律除顫器、心臟起搏器、金屬碎片、血管夾、人工耳蝸或眼內(nèi)植入物),以及患有幽閉恐懼癥或癲癇病等,造成部分患者無法獲得MRI。同時,MRI 掃描費(fèi)用會額外增加患者的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān),造成患者對nTMS 的接受度降低。這些情況都會導(dǎo)致nTMS 無法使用。
個性化近似影像已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在腦電溯源的研究中[5]。由于其中的近似影像構(gòu)建需要佩戴腦電帽,且腦電溯源的關(guān)注精度與nTMS 不同,所以這些近似影像構(gòu)建方法及精度結(jié)果在nTMS 中不完全適用,而針對nTMS 的近似影像研究較少。2012年,Carducci 等報道了基于近似影像nTMS 的定位可靠性[6],但是沒有公開近似影像的構(gòu)建方法。2020年,F(xiàn)leischmann 等對比發(fā)現(xiàn),基于MRI 和基于近似影像引導(dǎo)的nTMS 評估運(yùn)動皮層興奮性的結(jié)果具有一致性,進(jìn)一步說明基于近似影像nTMS 的可靠性,然而其中近似影像的構(gòu)建需要借助外部工具箱[7]來實(shí)現(xiàn),過程復(fù)雜且依賴于技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn),同時也沒有針對近似影像的結(jié)構(gòu)精度進(jìn)行分析。綜上分析,專門針對nTMS 的近似影像便捷構(gòu)建方法、精度研究以及精度是否滿足一些nTMS 定位需求都是未知的。
為了解決上述問題,本研究提出一種基于標(biāo)準(zhǔn)模板變形的方法,實(shí)現(xiàn)個性化模型的構(gòu)建,以替代MRI 用于nTMS。首先獲取患者頭皮輪廓信息,其次重建成頭皮表面,并在重建頭皮和標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮上定位變形控制點(diǎn),最后結(jié)合控制點(diǎn)配對信息,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)模板到患者頭皮的變形,建立個性化模型。通過實(shí)驗(yàn)分析個性化模型的頭皮精度、腦表面精度以及腦靶點(diǎn)精度,探討模型在臨床上的適用性。
圖1為個性化模型構(gòu)建流程。通過標(biāo)準(zhǔn)模板空間到患者頭部空間的變形變換,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮到患者頭皮的匹配,從而建立個性化模型。首先,利用定位裝置,獲取患者頭皮的輪廓點(diǎn)信息;其次,借助泊松表面重建方法,實(shí)現(xiàn)輪廓點(diǎn)到頭皮表面的重建;接著,通過定位多條頭皮曲線,實(shí)現(xiàn)重建頭皮與標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮上控制點(diǎn)的定位;最后,基于控制點(diǎn)對信息結(jié)合薄板樣條插值方法,實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)模板到患者頭皮的變形。
圖1 個性化模型構(gòu)建流程Fig.1 Individualized model construction flow chart
TMS 過程往往不要求患者剃發(fā)。所以,大面積頭皮輪廓點(diǎn)的獲取是個難題。為解決這個問題,并結(jié)合后續(xù)輪廓點(diǎn)的處理需求,利用nTMS 光學(xué)定位裝置及探針來拾取頭皮輪廓點(diǎn)。如圖2所示,患者佩戴跟蹤頭架,探針尖端輕觸患者頭皮,光學(xué)定位裝置記錄多個跟蹤工具的空間位姿信息,包括定位裝置坐標(biāo)系下探針坐標(biāo)系的實(shí)時位姿、 跟蹤頭架坐標(biāo)系的實(shí)時位姿。由于探針尖端在探針坐標(biāo)系下的位姿已知,頭皮輪廓點(diǎn)在跟蹤頭架坐標(biāo)系下的位姿(即探針尖端位姿),可以計算如下:
圖2 頭皮輪廓點(diǎn)獲取Fig.2 Diagram of scalp contour points obtaining
為了提高拾取效率,在nTMS 交互界面提示下完成整個頭部輪廓點(diǎn)的拾取。為了保證完整性,頭皮輪廓點(diǎn)需要覆蓋到鼻子下方。同時,為了后續(xù)控制點(diǎn)定位,需要拾取3 個面部解剖點(diǎn),包括左耳前端、右耳前端和鼻根。
人工獲取的頭皮輪廓點(diǎn)分布不均勻,作為控制點(diǎn)來約束標(biāo)準(zhǔn)模板變形,存在標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮上對應(yīng)控制點(diǎn)難定位的問題,容易造成變形過程中解剖結(jié)構(gòu)的扭曲錯位。為了解決這個問題,需要在患者頭皮和標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮上定位統(tǒng)一的控制點(diǎn),而控制點(diǎn)定位的前提是擁有平滑的頭皮表面。本研究選用了融合全局和局部優(yōu)點(diǎn)的泊松重建算法[8],實(shí)現(xiàn)頭皮輪廓點(diǎn)到頭皮表面的重建。泊松重建的基本思想是建立表面采樣點(diǎn)與表面指示函數(shù)的積分關(guān)系,結(jié)合劃分塊的方法,獲得采樣點(diǎn)的向量場,計算指示函數(shù)梯度場的逼近,從而建立泊松方程。通過拉普拉斯矩陣迭代實(shí)現(xiàn)泊松方程求解,并結(jié)合移動立方體法提取等值面,得到被測物體的表面。由于泊松重建算法較為成熟[8],這里就不再贅述。
為了實(shí)現(xiàn)重建頭皮和標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮上控制點(diǎn)的統(tǒng)一定位,筆者選用一種類似腦電電極定位的方法來確定控制點(diǎn)。腦電電極[9]均勻分布于整個頭部,且電極位置具有一定的解剖學(xué)意義。盡管本研究的控制點(diǎn)定義方法類似國際腦電電極系統(tǒng),但是分布更加稠密。控制點(diǎn)位置由頭皮解剖點(diǎn)定義的多條曲線生成,解剖點(diǎn)包括左耳前端、右耳前端和鼻根以及由它們定義的枕骨隆凸和頂點(diǎn)。首先,如圖3(a)所示,定義解剖點(diǎn)、矢狀線和橫斷線。枕骨隆凸的定義是鼻根與左右耳前端中心連線與頭皮的交點(diǎn)。頂點(diǎn)的定義是左右耳前端中心,沿鼻根—左耳前端—右耳前端平面法向量的射線與頭皮的交點(diǎn)。矢狀線的定義是頭皮與鼻根—頂點(diǎn)—枕骨隆凸平面相交形成的曲線。定義距離鼻根和枕骨隆凸10%矢狀線長度的點(diǎn)為鼻根輔助點(diǎn)和枕骨隆凸輔助點(diǎn),基于這兩個點(diǎn)定義平行于鼻根—左耳前端—枕骨隆凸平面的橫斷平面,該平面與頭皮相交形成橫斷線。其次,如圖3(b)所示,定義冠狀線。在橫斷線上,以距離鼻根輔助點(diǎn)恒定長度放置控制點(diǎn);在矢狀線上,以距離鼻根輔助點(diǎn)恒定長度放置控制點(diǎn)?;跈M斷線上左右對稱點(diǎn)和矢狀線上對應(yīng)點(diǎn)確定冠狀平面,與頭皮相交,形成冠狀線。最后,如圖3(c)所示,定義所有控制點(diǎn)。縮短矢狀線、橫斷線和冠狀線上控制點(diǎn)間隔,同時增加多條輔助曲線并忽略重疊點(diǎn),將控制點(diǎn)數(shù)量增加至幾百個。按照上述控制點(diǎn)定位方式,實(shí)現(xiàn)了重建頭皮和標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮的控制點(diǎn)定位。
圖3 控制點(diǎn)定義示意。(a)定義解剖點(diǎn)、矢狀線、橫斷線;(b)定義冠狀線;(c)定義所有控制點(diǎn)Fig.3 Diagram of control points definition. (a)Anatomical landmark points,sagittal lines and transverse lines definition; (b)Coronal lines definition; (c)All control points definition
為了基于控制點(diǎn)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)模板到重建頭皮的變形,選用了一種基于特征點(diǎn)匹配的非剛性圖像配準(zhǔn)算法——薄板樣條插值算法(thin plate spline,TPS)[10]。TPS 方法是一種散亂數(shù)據(jù)插值變形方法,它可在標(biāo)準(zhǔn)模板x和重建頭皮y之間建立一個光滑的三維位移插值函數(shù)f,從而實(shí)現(xiàn)三維網(wǎng)格的非剛性變形,且保持控制點(diǎn)對的嚴(yán)格重合。該三維插值函數(shù)由仿射變換部分和非線性變換部分構(gòu)成,有
式中:Mx + t為全局仿射變換多項(xiàng)式,φ(x -xj)為局部非線性變換多項(xiàng)式;λj為控制點(diǎn)xj對應(yīng)的權(quán)重系數(shù);φ(x - xj)為TPS 基函數(shù),定義
將m個控制點(diǎn)xj代入式(2)構(gòu)成方程組,通過約束條件計算得到λj、M和t的值,最終得到標(biāo)準(zhǔn)模板到重建頭皮的變形函數(shù)f(x)。
在nTMS 中,個性化影像數(shù)據(jù)用于確定刺激計劃。8 字形線圈(70 mm 直徑Alpha 線圈)作為經(jīng)顱磁刺激儀(Rapid2,Magstim,UK)的常用刺激工具,其有效刺激深度可到達(dá)頭皮下方10 ~20 mm[11],與頭皮到腦表面距離接近[12],主要實(shí)現(xiàn)大腦皮層的刺激。所以所關(guān)注的刺激計劃包括基于功能信息確定腦靶點(diǎn)、基于腦靶點(diǎn)確定腦表面靶點(diǎn)、基于腦表面靶點(diǎn)確定頭皮靶點(diǎn)。由本方法構(gòu)建的個性化模型在用于nTMS 時,其頭皮、腦表面以及腦靶點(diǎn)的精度決定了其是否能夠適用于nTMS。通過實(shí)驗(yàn)對個性化模型的頭皮、腦表面以及腦靶點(diǎn)精度進(jìn)行驗(yàn)證,nTMS 定位裝置選用光學(xué)追蹤設(shè)備(Polaris Vicra,Northern Digital Inc,Canada)進(jìn)行頭皮輪廓點(diǎn)位置測量,其測量精度為0.25 mm。
1.5.1 頭皮精度驗(yàn)證
個性化模型的構(gòu)建過程涉及多個可控制參數(shù),如頭皮重建中輪廓點(diǎn)數(shù)量、標(biāo)準(zhǔn)模板變形中控制點(diǎn)數(shù)量等。為了量化這些參數(shù)對個性化模型精度的影響,筆者以頭型模型為研究對象設(shè)計實(shí)驗(yàn),探討輪廓點(diǎn)數(shù)量對重建重復(fù)性精度和重建精度的影響,以及控制點(diǎn)數(shù)量對變形精度的影響。
為了研究輪廓點(diǎn)數(shù)量的影響,利用探針在頭型模型表面拾取3 000 個點(diǎn)Pi(i=1,2,…,5),重復(fù)該過程5 次。從Pi中隨機(jī)采樣n個點(diǎn)Pi,n(n=500,1 000,…,3 000),由Pi,n重建得頭皮Si,n,比較Si,n與Si+1,n的距離,計算距離平均值Di,n和標(biāo)準(zhǔn)差Stdi,n。由于重建頭皮覆蓋范圍存在不完全重疊,所以只將距離小于2 mm 的點(diǎn)納入計算范圍。計算作為重建重復(fù)性精度和標(biāo)準(zhǔn)差。以頭型模型的計算機(jī)斷層影像(computed tomography,CT)頭皮為標(biāo)準(zhǔn),比較Si,n與CT 頭皮的距離,計算距離平均值,作為重建精度,對5 次結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計。同樣,考慮二者不完全重疊,所以只將距離小于3 mm 的點(diǎn)納入計算范圍。其中,CT 頭皮由CT 數(shù)據(jù)通過3D Slicer 軟件[13],手動提取。
為了研究控制點(diǎn)數(shù)量的影響,在頭型模型CT頭皮上定位m個控制點(diǎn)Pm(m=16,32,64,128,192,256),基于Pm變形得頭皮Sj,m(j=1,2,…,10),重復(fù)該過程10 次。比較Sj,m與CT 頭皮的距離,計算距離平均值Dj,m和標(biāo)準(zhǔn)差Stdj,m,由于變形頭皮與CT頭皮存在不完全重疊,所以只將控制點(diǎn)覆蓋區(qū)域的點(diǎn)納入計算范圍。計算,作為變形精度和標(biāo)準(zhǔn)差。
為了評估基于合適的輪廓點(diǎn)數(shù)量和控制點(diǎn)數(shù)量構(gòu)建的個性化模型精度,以頭型模型和真實(shí)人體數(shù)據(jù)為研究對象,構(gòu)建個性化模型;將重建頭皮和個性化模型頭皮分別與CT 頭皮(MRI 頭皮)對比,比較二者距離。其中,MRI 頭皮由MRI 數(shù)據(jù)通過3D Slicer 軟件[13],手動提取。
1.5.2 腦表面精度驗(yàn)證
腦表面精度主要受標(biāo)準(zhǔn)模板結(jié)構(gòu)特征影響。為了量化分析不同標(biāo)準(zhǔn)模板對腦表面精度的影響,以不同標(biāo)準(zhǔn)模板和真實(shí)人體數(shù)據(jù)為研究對象,構(gòu)建個性化模型,并以人體MRI 腦表面為標(biāo)準(zhǔn),評估個性化模型腦表面精度。為了深入探討標(biāo)準(zhǔn)模板結(jié)構(gòu)特征對腦表面精度的影響,設(shè)計實(shí)驗(yàn)對標(biāo)準(zhǔn)模板和人體MRI 結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行量化分析。
為了評估個性化模型的腦表面精度,在人體MRI 頭皮上采樣輪廓點(diǎn),基于標(biāo)準(zhǔn)模板構(gòu)建個性化模型。個性化模型的腦表面為S,對應(yīng)MRI 腦表面為SMRI,計算兩者距離D和距離平均值。按照圖3(b)中的冠狀線對S進(jìn)行三等份分塊,得到近似額葉區(qū)、運(yùn)動區(qū)和枕葉區(qū)。分別對每個區(qū)域的D統(tǒng)計距離平均值其中,標(biāo)準(zhǔn)模板包括了頭皮和腦表面數(shù)據(jù),它們是由MRI 數(shù)據(jù),通過3D Slicer 軟件[13],手動提取。
為了量化分析標(biāo)準(zhǔn)模板結(jié)果特征,對標(biāo)準(zhǔn)模板、人體MRI 以及個性化模型的尺寸和頭皮到腦表面的距離進(jìn)行了量化計算。根據(jù)TPS 算法原理,全局仿射變換為主,局部非線性變換為輔。所以,標(biāo)準(zhǔn)模板變形過程可以近似為仿射變換過程,而仿射變換的參數(shù)由標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮與重建頭皮的尺寸比例決定。同時,當(dāng)變形后的標(biāo)準(zhǔn)模板頭皮與重建頭皮重合時,腦表面精度表現(xiàn)為頭皮到腦表面距離的差別。綜上分析,腦表面精度主要受標(biāo)準(zhǔn)模板頭顱尺寸和頭皮到腦表面距離的影響。所以,本研究對標(biāo)準(zhǔn)模板、人體MRI 和個體化模型的頭顱尺寸以及頭皮到腦表面距離(scalp to cortex distance,SCD)進(jìn)行計算,計算方法如圖4所示。由圖3(a)中的橫斷線,對頭皮進(jìn)行截取而獲得橫斷面,對其中頭皮邊界進(jìn)行橢圓擬合,該橢圓的長軸與短軸分別作為頭顱的長與寬,該橫斷面到頂點(diǎn)的距離作為高,SCD是指頂點(diǎn)到橫斷面間頭部的頭皮到腦表面距離的平均值。
圖4 頭顱尺寸計算Fig.4 Head size calculation diagram
1.5.3 腦靶點(diǎn)精度驗(yàn)證
不同TMS 應(yīng)用場景需要不同腦靶點(diǎn)。當(dāng)nTMS用于診斷神經(jīng)系統(tǒng)疾病時,常常刺激手部肌肉對應(yīng)腦區(qū)M1-HAND 來觀察運(yùn)動響應(yīng)。當(dāng)nTMS 用于精神類疾病治療時,背外側(cè)前額葉(dorsolateral prefrontal cortex,DLPFC)是常用靶區(qū)。為了探討基于個性化模型的nTMS 在上述應(yīng)用場景中的適用性,以真實(shí)人體數(shù)據(jù)為研究對象,構(gòu)建個性化模型,并以人體MRI 腦靶點(diǎn)為標(biāo)準(zhǔn),評估個性化模型的腦靶點(diǎn)精度。
為了量化分析腦靶點(diǎn)精度,以左側(cè)M1-HAND腦區(qū)中心點(diǎn)和左側(cè)DLPFC 腦區(qū)中心點(diǎn)為研究對象(以下分別簡稱為M1-HAND 和DLPFC)。計算個性化模型的M1-HAND 和DLPFC 與MRI 對應(yīng)點(diǎn)的距離DMRI和DDLPFC,分別作為M1-HAND 精度和DLPFC 精度。M1-HAND 是根據(jù)解剖學(xué)知識[14]手動選定,DLPFC 是Talairach 坐標(biāo)(-45,45,35)[15]對應(yīng)點(diǎn)的腦表面最近點(diǎn)。腦電電極點(diǎn)F3 是一種簡便且流行的DLPFC 替代靶點(diǎn),根據(jù)控制點(diǎn)定位結(jié)果,確定F3 的腦表面最近點(diǎn),并計算個性化模型的F3與MRI 的DLPFC 的距離DF3,以作為F3 精度。
從真實(shí)人體三維影像中提取頭部表面,并利用3D 打印技術(shù)制作頭型模型。對該頭型模型進(jìn)行CT掃描,CT 體素大小為0.5 mm×0.5 mm×0.8 mm,尺寸為512×512×238。
輪廓點(diǎn)數(shù)量對重建重復(fù)性精度的影響如圖5(a)所示,其中每個點(diǎn)為5 次測量的平均結(jié)果。隨著輪廓點(diǎn)數(shù)量的增加,重復(fù)性精度呈現(xiàn)下降趨勢,且均小于0.5 mm,說明點(diǎn)云重復(fù)性精度很好;標(biāo)準(zhǔn)差也隨著輪廓點(diǎn)數(shù)量的增加呈現(xiàn)下降趨勢,說明重建頭皮變得越來越光滑。同時,隨著輪廓點(diǎn)數(shù)量的增加,這種下降趨勢變小。輪廓點(diǎn)數(shù)量對重建精度的影響如圖5(b)所示,隨著輪廓點(diǎn)數(shù)量的增加,誤差呈現(xiàn)下降趨勢;當(dāng)輪廓點(diǎn)數(shù)量增加到2 000 時,這種下降趨勢變小。因?yàn)檩喞c(diǎn)拾取過程的交互復(fù)雜性和耗時,所以選擇2 000作為所需頭皮輪廓點(diǎn)的最低數(shù)量??刂泣c(diǎn)數(shù)量對變形精度的影響如圖5(c)所示,其中每組數(shù)據(jù)為10 次測量的平均結(jié)果。隨著控制點(diǎn)數(shù)量的增加,變形誤差有減小的趨勢,在256 個點(diǎn)對時最小。由于控制點(diǎn)定位過程的自動化實(shí)現(xiàn)且耗時較短,所以選擇256 個控制點(diǎn)。在頭型模型表面和1 例真人頭皮表面分別拾取2 000 個點(diǎn)云,并定位256 個控制點(diǎn),重復(fù)5次,得到重建頭皮和個性化模型頭皮,如圖6所示。對5 次結(jié)果統(tǒng)計,頭型模型的重建頭皮精度為(0.9±0.1)mm,個性化模型的頭皮精度為(1.5±0.3)mm。真人的重建頭皮精度為(2.3±0.2)mm,個性化模型的頭皮精度為(2.8±0.5)mm。
圖5 頭皮精度影響因素。(a)重建重復(fù)性精度隨輪廓點(diǎn)數(shù)量的變化;(b)重建精度隨輪廓點(diǎn)數(shù)量的變化;(c)變形精度隨控制點(diǎn)數(shù)量的變化Fig.5 Factors that affects scalp accuracy. (a)The relationship between reconstruction repeatability accuracy and contour points' number; (b)The relationship between reconstruction accuracy and contour points' number; (c)The relationship between warping accuracy and control points' number
圖6 重建頭皮與個性化模型頭皮。(a)頭型模型的頭皮輪廓點(diǎn);(b)頭型模型的重建頭皮精度;(c)頭型模型的個性化模型頭皮精度;(d)真人的頭皮輪廓點(diǎn);(e)真人的重建頭皮精度;(f)真人的個性化模型頭皮精度Fig.6 Reconstructed scalp and individualized model scalp. (a)Contour points of head model; (b)Reconstructed scalp accuracy of the head model; (c)Individualized model scalp accuracy of the head model;(d)Contour points of human head;(e)Reconstructed scalp accuracy of human head; (f)Individualized model scalp accuracy of human head
共招募10 名健康志愿者(女性5 名),年齡為25~32 歲,均為右利手,腦部均無器質(zhì)性病變,均簽署了知情同意書。影像數(shù)據(jù)為全腦T1 結(jié)構(gòu)像,通過Philips 3.0T 磁共振成像平臺獲得,體素大小為0.9 mm×0.9 mm×1.0 mm,尺寸為256×256×180。在結(jié)構(gòu)像中,腦組織部分由FreeSurfer (Harvard,USA)[16]分割得到。
選用3 套影像數(shù)據(jù)作為標(biāo)準(zhǔn)模板,分別為Colin27 ( MNI,Canada)[17]、 Chinese56 ( LONI,USA)[18]和Chinese1,三者均包括全腦結(jié)構(gòu)像和腦組織結(jié)構(gòu)像。Colin27 的兩組影像體素大小均為1 mm×1 mm×1 mm,尺寸均為181×217×181;Chinese56 的兩組影像體素大小均為0.5 mm×0.5 mm×0.5 mm,尺寸分別為442×512×369 和337×387×315。Chinese1 是一套人體MRI,影像采集參數(shù)同受試者的MRI 數(shù)據(jù)。
為了保證頭皮精度準(zhǔn)確,本研究選擇了3 000個輪廓點(diǎn),用256 個控制點(diǎn)來構(gòu)建個性化模型。
圖7(a)為基于不同標(biāo)準(zhǔn)模板的個性化模型的腦表面精度定量結(jié)果,同時對10 例數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計:基于Chinese56 的個性化模型的腦表面精度平均值最差,為(4.4±1.1)mm;基于Colin27 的個性化模型的腦表面精度平均值居中,為(3.1±0.6)mm;基于Chinese1 的個性化模型的腦表面精度平均值最佳,為(2.5±0.5)mm。圖7(b)~(d)分別為額葉區(qū)、運(yùn)動區(qū)和枕葉區(qū)腦表面精度的定量結(jié)果。對10 例數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計:基于Chinese56 的個性化模型腦表面精度較差的區(qū)域主要集中在額葉區(qū)和運(yùn)動區(qū),平均值分別為(5.6±1.6)mm 和(4.6±1.6)mm,基于Colin27 的個性化模型腦表面精度較差的區(qū)域主要集中在枕葉區(qū),平均值為(3.4±0.9)mm。于枕葉區(qū)的中央縱裂附近,而基于Chinese1 的個性化模型的腦表面精度較好,且不存在中央縱裂處精度差的問題。
圖7 個性化模型腦表面精度定量結(jié)果。(a)全腦精度;(b)額葉區(qū)精度;(c)運(yùn)動區(qū)精度;(d)枕葉區(qū)精度Fig.7 Quantitative results of individualized models’ brain surface accuracy. (a)Whole brain accuracy; (b)Frontal cortex accuracy; (c)Motor cortex accuracy; (d)Occipital cortex accuracy
表1為頭顱尺寸和SCD 結(jié)果。
表1 頭顱尺寸和SCDTab.1 Head size and SCD
1)頭顱尺寸??梢娢鞣饺四0錍olin27(209 mm×171 mm×125 mm)比中國人模板Chinese56(201 mm×172 mm×101 mm)更長更高,中國人模板Chinese56(201 mm×172 mm×101 mm)和Chinese1(200 mm×167 mm×100 mm)與測試MRI 頭顱尺寸的平均值(190 mm×167 mm×100 mm)接近。
圖8 個性化模型腦表面精度定性結(jié)果Fig.8 Qualitative results of individualized models’ brain surface accuracy
2)SCD 結(jié)果。Colin27 的SCD(17.1 mm)最大;Chinese56 的SCD(10.1 mm)最小,接近測試MRI 的SCD 最小值(10.0 mm);Chinese1 的SCD 為13.9 mm,接近測試MRI 的SCD 平均值(12.8 mm)?;贑olin27 的個性化模型的SCD 平均值為11.6 mm,基于Chinese56 的個性化模型的SCD 平均值為9.6 mm,基于Chinese1 的個性化模型的SCD 平均值為10.9 mm。Colin27 的SCD 雖然較大,但是其頭顱尺寸也大,經(jīng)過變形得到個性化模型的SCD 接近測試MRI 的平均值。Chinese56 的頭顱尺寸與測試MRI平均值更接近,但是其SCD 卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于測試MRI 的平均值,經(jīng)過變形后SCD 會更加小于測試MRI,這是基于Chinese56 的個性化模型腦表面精度較差的主要原因。
表2 個性化模型腦靶點(diǎn)精度Tab.2 Targets' accuracy of individualized models
本設(shè)計實(shí)現(xiàn)了一種基于標(biāo)準(zhǔn)模板變形的個性化模型構(gòu)建方法,可以為無個體影像情況下的nTMS 提供個性化影像模型。因?yàn)橛糜诩s束標(biāo)準(zhǔn)模板變形的頭皮輪廓點(diǎn)由nTMS 的定位裝置采集得到,所以個性化模型處于定位裝置坐標(biāo)系下,根據(jù)該模型提供的靶點(diǎn)位置,可以直接實(shí)現(xiàn)影像引導(dǎo)的TMS 線圈定位,避免了空間注冊流程,一定程度上縮短了nTMS 準(zhǔn)備時間。
在個性化模型中,頭皮和腦表面的準(zhǔn)確是保證刺激計劃準(zhǔn)確制定的前提。本研究通過對比不同數(shù)量頭皮輪廓點(diǎn)和變形控制點(diǎn)對個性化模型頭皮精度的影響,結(jié)合耗時,為個性化模型的建立提供合理參數(shù)。通過拾取2 000 個輪廓點(diǎn),定位256 個控制點(diǎn),可以獲得(1.5±0.3)mm 頭型模型的頭皮精度,(2.8±0.5)mm 的真人頭皮精度。雖然探針接觸拾取輪廓點(diǎn)的方式存在精度易受人為經(jīng)驗(yàn)影響等問題,但是從實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,所得到的個性化模型的頭皮精度是可以接受的。在后續(xù)的工作中,可以通過激光掃描等技術(shù),實(shí)現(xiàn)非接觸式輪廓點(diǎn)獲取,提高輪廓點(diǎn)獲取精度。不同標(biāo)準(zhǔn)模板的結(jié)構(gòu)差異是腦表面精度優(yōu)劣的重要影響因素,本研究通過對比不同標(biāo)準(zhǔn)模板對個性化模型腦表面精度的影響,結(jié)合頭顱尺寸和SCD 計算結(jié)果,為個性化模型建立提供標(biāo)準(zhǔn)模板選擇方案?;诔R姌?biāo)準(zhǔn)模板Colin27 的個性化模型腦表面精度達(dá)(3.1±0.6)mm,誤差分布均勻,可以用于實(shí)際應(yīng)用。針對中國人標(biāo)準(zhǔn)模板是否更適合中國人,筆者做了嘗試后發(fā)現(xiàn),基于Chinese1 的個性化模型腦表面精度優(yōu)于Colin27 的相關(guān)精度,也遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于Chinese56 的相關(guān)精度。結(jié)合頭顱尺寸和SCD 計算結(jié)果,發(fā)現(xiàn)Chinese56 結(jié)果較差的原因是其結(jié)構(gòu)局限,表現(xiàn)為SCD 較小,遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離受試者的平均值。由于Chinese1 不是標(biāo)準(zhǔn)模板,所以后期應(yīng)用時還可以嘗試更多的中國人模板來提高精度。
腦靶點(diǎn)精度是個性化模型是否適用于臨床應(yīng)用的重要評價標(biāo)準(zhǔn)。筆者對手部肌肉對應(yīng)腦區(qū)中心點(diǎn)M1-HAND 和精神類疾病治療腦區(qū)中心點(diǎn)DLPFC 進(jìn)行了精度測量,結(jié)果發(fā)現(xiàn)M1-HAND 的精度為9.2 mm。nTMS 用于神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷時,會在影像模型腦表面以M1-HAND 為中心放置5×5 個間隔5 mm 的靶點(diǎn)陣列,影像引導(dǎo)線圈依次刺激這些靶點(diǎn),并通過觀察或記錄肌肉響應(yīng)作為診斷依據(jù)。9.2 mm 的精度意味著靶點(diǎn)陣列中心錯位2 個靶點(diǎn),但仍在靶點(diǎn)陣列范圍內(nèi),所以是在可以接受的誤差范圍內(nèi)。同時,個性化模型保證了影像引導(dǎo)下多靶點(diǎn)準(zhǔn)確重復(fù)刺激,避免了刺激線圈在頭部盲目移動刺激時造成的刺激效率低下等問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果還顯示,DLPFC 的精度為8.9 mm,雖然沒有MRI 提供的腦靶點(diǎn)準(zhǔn)確,但優(yōu)于目前臨床普及的傳統(tǒng)靶點(diǎn)F3 的精度(16.1 mm)。同時,個性化模型保證了影像引導(dǎo)下靶點(diǎn)的準(zhǔn)確重復(fù)刺激,能夠一定程度提高疾病治療的效果。
本研究提出個性化模型構(gòu)建方法,為無個體影像的nTMS 提供了規(guī)劃靶點(diǎn)的頭部模型數(shù)據(jù)。nTMS 系統(tǒng)的定位裝置拾取患者頭皮輪廓點(diǎn),而nTMS 系統(tǒng)自動實(shí)現(xiàn)個性化模型的構(gòu)建,并基于該模型中的刺激靶點(diǎn),實(shí)現(xiàn)刺激線圈定位定向。這種個性化模型的精度能夠滿足nTMS 神經(jīng)系統(tǒng)疾病診斷中的定位需求,也能夠滿足精神類疾病治療中的重復(fù)定位需求,進(jìn)一步提高nTMS 在臨床的普及率。