Simulation of a synchronized methodology for MR-based electromechanical property imaging during transcranial electrical stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Recent investigations into the biomechanics of the brain have unveiled alteration in tissue stiffness triggered by external stimuli. For instance, visual stimulation effects can be measured in elasticity images of the cortex generated by functional magnetic resonance elastography (MRE). Such a mechanical characterization method combined with non-invasive brain stimulation (NIBS), a technique that seeks to selectively modulate particular parts of the brain using weak electrical currents, has the potential to influence research on various neurological disorders. In this in silico study, we aimed to elucidate individual and interdependent aspects related to a synchronized biomechanical imaging and non-invasive brain stimulation methodology. Magnetic resonance electrical impedance tomography (MREIT) was incorporated to the pipeline, providing a promising way of evaluating NIBS-induced electrical current patterns in the brain while leveraging MRE and transcranial alternating current stimulation (tACS) experimental settings. Methods: A mouse head model was assembled using open-access atlases to include five anatomical structures: skin/subcutaneous tissue, skull, cerebrospinal fluid (CSF), brain white and grey matters. MRE, tACS, and MREIT experiments were simulated using Comsol Multiphysics with Matlab Livelink. Synthetic MRE and MREIT data were processed using the subzone non-linear inversion and harmonic Bz algorithm, respectively, to reconstruct images of the distributed complex shear modulus and electrical conductivity. Results and Discussion: Lorentz body forces arising from simultaneous MRE and tACS elicited elastic waves of negligible amplitude compared with the extrinsic actuation levels reported in the literature, which allowed accurate reconstructions of the complex shear modulus. Qualitative electrical conductivity maps retrieved by MREIT accurately delineated anatomical regions of the brain model and could be used to recover reasonably accurate distributions of tACS-induced currents. This multi-physics approach has potential for translation to human brain imaging, and may provide more possibilities for the characterization of brain function together than in isolation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».