私たちのプロトコルは、健康な子供や周産期脳卒中などの早期脳損傷を持っていた子供たちに運動皮質をマッピングするために、世界で最初の小児TMSロボットを使用することを含みます。プロトコルは、MRIイメージングをニューロナビゲーションと統合し、精度と精度を向上させ、マッピングセッション時間を短縮することを可能にします。それは人的ミスを除去するのに役立ち、若い患者のための安全および耐容性を高める。
モーターマッピングはまだ診断や予後の目的には使用されていませんが、脳への損傷が発生した後、または介入後に脳がどのように変化し、再配線するかを測定する新しい技術です。言語領域のマッピングには、ターゲットが異なる同様の手法を使用できます。言語と運動のマッピングは、手術前の計画に重要です。
まず、神経ナビゲーションソフトウェアのタブを使用して、皮膚と完全な脳曲線を再構築します。新しいスキン、および計算スキンを選択します。鼻と頭の上が含まれていることを確認します。
次に、新しい完全な脳曲線を選択します。脳の外側の緑色の選択ボックスを囲みますが、頭蓋骨の内側に入れます。計算曲線を選択します。
ピールの深さを 4.0 ~ 6.0 ミリメートルに調整します。ランドマークの構成を選択します。鼻の先端に4つのランドマークを置き、鼻、および再建された皮膚の両耳のノッチ。
その解剖学に対応するランドマークに名前を付けます。ターゲットのタブを選択して曲線脳を表示します。新しい矩形グリッドを選択します。
運動皮質のハンドノブの上に再構築された脳の表面に7ミリメートル間隔を持つ12の座標グリッドを12で均一に置きます。次に、右側のターゲット位置ツールを使用して、グリッドの位置を回転、傾斜、曲率に最適化します。グリッドポイントを軌道に変換し、ロボットがTMSコイルを配置するように導きます。
軌道の角度を調整して、縦方向の裂け目や脳に45度になるようにします。スナップツールを使用して、曲線脳への軌道を推定し最適化します。最後に、TMSロボットアームとシートを初期化して位置を指定し、4つのセンサテストを使用してフォースプレートセンサーをキャリブレーションします。
まず、参加者を試験室にエスコートし、安全アンケートに記入してもらいます。次に、参加者をロボットチェアに座させ、背もたれと首の休息を調整します。足がサポートされていることを確認します。
マッピングセッション中に枕で腕と手をサポートします。目的の筋肉の上に皮膚をきれいにします。4つの遠位前肢筋肉を対象とする参加者の両手と前腕に銀銀表面電極を置きます。
最初の背びき間間、拉致器の花粉症のブレビス、拉致器ディジティミニミ、および手首の伸長の腹。互換性のあるEMGソフトウェアを使用して、アンプをデータ収集コンピュータに接続します。次に、電図、またはEMG、増幅器およびデータ集録システムに表面電極が、接地電極も同様に接続されていることを確認する。
ランドマーク ポインタを使用して参加者の頭上の 4 つのランドマークを共同登録し、検証タブを使用して、参加者のヘッドが適切に登録されていることを確認します。次に、参加者の手ノブに最も近いグリッドポイントを選択します。ターゲットに合わせるボタンを選択して、ロボットが保持するTMSコイルをこのターゲット位置に位置合わせします。
[連絡先] を選択します。接触力インジケータを使用して接触品質を監視し、インジケータが緑色または黄色であることを確認します。ロボットアームの範囲外に移動しないように参加者に指示します。
参加者の手の筋肉がリラックスしていることを確認し、接触する前にまだ残ります。位置合わせを選択して、参加要素が移動した場合にコイルがターゲットの中心に留まったままになるようにします。TMS マシンの TMS トリガー ボタンを使用して、最大 40 ~ 60% の最大刺激装置出力の間の強度で 5 ~ 10 TMS パルスを供給します。
最後に、左または右の FDI 筋肉に最大かつ最も一貫した運動誘発電位を与えるグリッド ポイントを決定します。10回の刺激のうち5回でFDI筋肉中に少なくとも50マイクロボルトのMEPを生成する最低強度として休息運動閾値を決定する。まず、1秒の刺激で4つの単一パルスTMSパルスを供給し、グリッドポイントで120%RMTの強度がホットスポットに閉じます。
次に、隣接するグリッド点で繰り返します。応答しないポイントに到達するまで、応答性のポイントに沿って直線的に連続して続けます。次に、マッピングを続行して、矩形グリッドの4つの方向すべてにボーダーポイントを確立します。
オフライン解析のためにEMGソフトウェアを使用して、すべての筋肉からすべてのMEPを記録します。3 ~ 4 つのグリッド ポイントの後で、[接触] を選択し、続行する準備が整うまで参加者に休憩を与えます。次に、同じグリッドのハードコピーバージョンを使用して、さらに分析するために刺激順序を追跡します。
ロボット TMS を使用してマッピングを完了します。最後に、カスタム作成されたコーディング スクリプトを使用して、著者に連絡して利用可能な 3D モータ マップを生成します。応答性の軌道部位を使用して、モーターマップ面積と体積を計算します。
各座標位置のモーター表現の重心を重み付け平均として計算します。これらの結果は、tDCSとHD-tDCSが5日間のトレーニングで学習速度を改善したことを示した。アクティブな介入グループは、シャムと比較して4日目と5日目の1日平均左手PPTスコアの大幅な改善を持っていました。
この方法論は、以前の研究から複製され、データセットが組み合わされました。複製データは、同様の結果を示し、tDCS群およびHD-tDCS群で観察された学習率が、シャム群と比較して有意に増加した。手順の計画は、手順の実行と同じくらい重要です。
グリッドと軌道は、MRI上に慎重にオーバーレイする必要があります。脳テンプレートを使用する場合は、参加者の頭から複数のサンプルを採取する必要があります。この手順は、結果として得られるモーターマップの変更に答えるために、介入前および介入後に完了することができます。
この手順に従って評価を行うことは、モーターマップメジャーと機能結果の関係を示すことができます。このプロトコルを使用して、研究者はロボットTMSを使用して子供たちに正確かつタイムリーに、そして安全にモーターマップを生成する方法を学ぶことができます。主な課題は、ロボットを導き、目標領域を最適に整列させることです。
軌道は正確に事前に決められなければならない。傾きと回転パラメータの複数の組み合わせでコイルアライメントを練習することで、コイルの軌道設計を最適化できます。どの機器も危険ではありません。
ロボットは、頭の動きに反応するので、参加者の頭に触れながら常に観察することが重要です。
