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Ein automatisiertes System zur Lokalisierung der Effekte der transkraniellen Magnetstimulation

Fachliche Zuordnung Medizinische Physik, Biomedizinische Technik
Förderung Förderung von 2020 bis 2024
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 446274503
 
Transkranielle Magnetstimulation (TMS) ist eine nicht-invasive Technik zur Modulation motorischer und kognitiver Funktionen im Gehirn und zur Beschreibung von Struktur-Funktionsbeziehungen. Bisherige Studien variieren erheblich bezüglich der beobachtetenEffekte und klinischen Ergebnisse, was auf ein komplexes Zusammenspiel von interindividuellen funktionell-anatomischen Unterschieden und der variablen Dynamik neuronaler Netzwerkezurückzuführen ist. Es gibt umfangreiche experimentelle und numerische Untersuchungen, wie TMS die Dynamik neuronaler Schaltkreise beeinflusst. Eine entscheidende Voraussetzung für dieValidierung solcher Modelle ist die Kenntnis der effektiv stimulierten kortikalen Areale. Dennoch bleibt es schwierig, die physiologischen oder verhaltensbedingten Effekten zugrundeliegenden Strukturen zu identifizieren. Dies erschwert das Verständnis desStimulationsmechanismus, die Interpretation der Effekte und die Planung effektiver Stimulationsprotokolle. Der von uns entwickelte Modellansatz kombiniert mehrere Stimulationsexperimente mit unterschiedlichen Spulenpositionen und/oder -ausrichtungen, unterder Annahme, dass am Ort der Aktivierung die Beziehung zwischen elektrischen Feldern und motorisch evozierten Potentialen über die experimentellen Bedingungen stabil ist. Unsere Methode hat eng umgrenzte neuronale Strukturen als Ursprung der motorisch evozierten Potenziale identifiziert. Insbesondere haben wir gezeigt, dass unser Ansatz eine hohe Auflösung auf der individuellen Ebene hat. Im aktuellen Projekt verfolgen wir die folgenden Ziele: (1) Wirplanen die Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen Optimierung der Auswahl von Spulenpositionen und -ausrichtungen. Diese Methode basiert nur auf der individuellen Kopfgeometrie und ermöglicht daher die Berechnung des optimalen Stimulationsschemasvor dem Experiment; (2) wir werden potenzielle Stimulationsorte auf die subkortikale weiße Substanz erweitern und kausale Zusammenhänge zu den experimentellen Effekten untersuchen; (3)wir werden unseren Algorithmus auf die Identifizierung von Netzwerken neuronaler Populationen erweitern, was ein komplexes kombinatorisches Problem darstellt, das fortgeschritteneOptimierungsverfahren erfordert. Unser Ansatz identifiziert multivariate Beziehungen zwischen extern beobachtbaren Effekten und der Stimulation neuronaler Populationen; (4) da bisherLokalisierungstechniken nur auf motorisch evozierte Potentiale angewendet wurden, werden wir das Verfahren auf komplexere Hirnprozesse und experimentelle Paradigmen in der Sensomotorikund Sprache verallgemeinern; (5) dieses Wissen ermöglicht es uns, Sprachregionen im Gehirn präzise und individuell zu lokalisieren; (6) das Verfahren wird in ein Robotersystem integriert, wodurch eine automatisierte Identifizierung von Struktur-Funktionsbeziehungenunter Ausschluss möglicher menschlicher Fehlerquellen ermöglicht wird. Damit werden die Vor- und Nachteile eines solchen automatisierten Systems ermittelt.
DFG-Verfahren Sachbeihilfen
 
 

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