Relevance of transcranial modeling in the planning of neurostimulation with low intensity focused ultrasound for deep targets
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Transcranial focused ultrasound is an emerging non-invasive neuromodulation technique that can reach subcortical targets in the human brain. However, the skull can degrade focusing of the FUS beam. Modeling can predict the effects of the skull bone and inform corrective actions. This study reports the degree of mistargeting observed when FUS targets deep brain structures without subject-specific corrections. Methods: A front-end application called BabelBrain (based on the https://github.com/ProteusMRIgHIFU/BabelViscoFDTD library) was developed to take advantage of emerging GPU technology (Apple Silicon). A 128-element concaved array (SonicConcepts, diameter=150 mm, F#=0.9) and a 4-ring concaved array (NeuroFUS, diameter=64mm, F#=0.98) were simulated. Planning was performed in neuronavigation software (Brainsight, Rogue Research). Calculations were performed with a MacBook Pro M1 Max system. The phased array targeted the left subthalamic nucleus (LSTN, n=3) at frequencies of 250 kHz and 700 kHz. The 4-ring array operating at 500 kHz targeted the cerebellum regions of the right dentate nucleus (RDN, n=1), and the left (LCLR, n=1) and right (RCLR, n=1) locomotion regions. Off-target distance and changes in focal volume at -6dB were calculated. Results: The phased array test at 250 kHz showed a mean (s.d.) off-target distance of 2.1 (1.2) mm and an increase of 12 (25) % in the focal volume. For 700 kHz, severe degradation of focusing was observed, with an off-target distance of 6.1 (3.7) mm and focal volume increase of 248 (86)%. The 4-ring array test at 500 kHz showed an off-target distance for RDN, LCLR, and RCLR of 2.4, 9, and 22.8 mm, respectively, with corresponding focal volume increases of 150, 118, and 70%. Conclusion: Without correction, significant targeting errors and focus degradation can occur. They can be mitigated by repositioning the transducer and adjusting steering for the 4-ring array, and with back-propagation refocusing for the 128-element phased array. Research Category and Technology and Methods Translational Research: 6. Pulsed Ultrasound (pUS) Keywords: Modeling, Planning, Deep targets
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».