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Group optimization methods for dose planning in tES
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AI
DOI：doi:10.1088/1741-2552/adf887.png)
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摘要
En 中文
目标。优化经颅电刺激（tES）参数——包括刺激器设置和电极放置，使用基于磁共振成像的头模型对于实现精确的电场（E-field）分布、增强治疗效果以及减少个体间变异性至关重要。然而，对个体化MRI模型的依赖限制了其在某些临床和研究场景中的可扩展性。为克服这一局限，我们提出了一种新颖的群体水平优化框架，采用多个代表性头模型。方法。所提出的优化方法利用基于多个代表性头模型的计算建模，这些模型被选择以与基线（无刺激）相比最小化群体水平误差。该方法在有效平衡目标脑区内焦点刺激强度的同时，最小化脱靶效应。我们通过计算建模和留一交叉验证，使用54名受试者的数据评估了该方法，并分析了其有效性、泛化能力和解剖特征的预测效用。主要结果。群体优化的方案在考虑了受试者内变异性的配对分析中，显著优于基于标准模板的方法。尽管在总体比较中平均性能差异看似温和，但配对统计检验显示，基于群体的解决方案在参与者中实现了系统性的更优靶向。此外，群体方案持续减少了某些模板中观察到的较差结果的发生。解剖特征（如头围和组织体积）与电场参数之间的相关性揭示了预测关系。这一见解通过战略性地选择与目标受试者电解剖相似的代表头模型，使进一步的优化改进成为可能。重要的是，该方法消除了预先选择单一代表模板的需求，在个体化MRI模型不可用时，提供了一种可扩展且更灵活的替代方案。意义。所提出的群体优化框架为个性化方法提供了一种可扩展且稳健的替代方案，显著提高了模型驱动tES方案在不同临床和研究环境中的可行性与可及性。
Keyword:
transcranial electrical stimulation
electric field distribution
group-level optimization
head models
computational modeling
期刊
IF:
3.8
论文数:
4.0K
被引数:
1.4W
机构
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