[论文解读] Open-source neuronavigation for multimodal non-invasive brain stimulation using 3D Slicer

Frank Preiswerk, Spencer T. Brinker+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2019

Neurological disorders and treatments被引用 6

一句话总结

本论文提出了一种基于3D Slicer和Plus Toolkit的开源、可定制化神经导航系统，用于多模态非侵入性脑刺激，可实现相对于患者特异性MRI的实时换能器和探针位置追踪。系统实现了0.93 mm的各向同性空间精度，并提供预配置的场景文件和详细手册，以加速临床和研究环境中的应用并确保可重复性。

ABSTRACT

In recent years, non-invasive neuro-modulation methods such as Focused Ultrasound (FUS) have gained popularity. The aim of this work is to introduce the use of existing open-source technology for surgical navigation to the field of multimodal non-invasive brain stimulation. Unlike homegrown and commercial systems, the use of well-documented, well maintained, and freely available open-source components minimizes the learning curve, maximizes technology transfer outcome, and fosters reproducible science for complex, guided neuromodulation systems. The described system significantly lowers the entry bar to clinical research and experimentation in the field of non-invasive brain stimulation. Our contribution is two-fold. First, a high-level overview of the components of the descried system is given in this manuscript. Second, all files are made available online, with a comprehensive step-by-step manual, quickly allowing researchers to build a custom system. A spatial accuracy of 0.93 mm was found through validation using a robotic positioning system.

研究动机与目标

• 为解决研究领域中非侵入性脑刺激（NIBS）缺乏可访问、可重复且可定制的神经导航系统的问题。
• 降低研究人员开发定制化NIBS系统的技术与学习门槛，特别是针对经颅聚焦超声（tFUS）等新兴模式。
• 通过采用文档齐全的开源软件组件，替代专有或自研系统，推动可重复科学研究。
• 通过预配置的3D Slicer场景和全面的分步手册，实现实时神经导航系统的快速部署。
• 验证一种低成本、开源导航系统的空间精度，适用于临床和实验性神经调节。

提出的方法

• 系统以3D Slicer（v4.8.0）作为核心软件框架，用于图像可视化与处理，并利用Plus Toolkit（v2.6.0）实现实时多工具光学追踪。
• 采用NDI Polaris Vicra相机进行光学追踪，实时监测患者头部上的夹具标记、换能器施用器和指针探针的位置。
• 基于夹具的配准将患者头部与预先获取的MRI体积对齐，且无需重复MRI扫描即可重新配准。
• 3D Slicer中的变换层级通过OpenIGTLink通信将物理工具位置映射到RAS（右-前-头侧）坐标系。
• 自制参考标记和探针用于验证，所有系统组件均通过开源、文档齐全的软件配置完成。
• 系统通过在MRI体积上实时渲染换能器的峰值空间强度位置（SPIL），支持多模态刺激。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否利用现有、维护良好的软件工具构建一个开源、模块化的神经导航系统，以支持非侵入性脑刺激研究？
• RQ2 使用自定义夹具标记和光学追踪的低成本、开源神经导航系统的空间精度如何？
• RQ3 预配置的场景文件和详细文档在多大程度上可减少神经调节实验的设置时间并提升可重复性？
• RQ4 与商业替代方案相比，自制开源系统的性能在精度和可用性方面表现如何？
• RQ5 该系统能否有效适配新兴的非侵入性刺激模式，如经颅聚焦超声（tFUS）？

主要发现

• 使用20×20×20 mm立方体的机器人定位系统验证后，系统空间精度达到0.93 mm（标准差0.74 mm）。
• 验证结果表明，自制夹具标记和追踪工具在典型非侵入性脑刺激操作（包括tFUS）中已具备足够精度。
• 预配置的3D Slicer场景和Plus Toolkit配置文件已公开发布于GitHub，可实现仅需极少技术专长的快速部署。
• 详细手册指导用户完成所有夹具配准步骤，显著降低新用户的上手难度。
• 系统可实现实时可视化，将换能器的峰值空间强度位置（SPIL）叠加于患者特异性MRI上，支持精确靶向。
• 使用开源组件可确保长期可维护性、技术转移能力，并在研究团队间实现可重复性。