Tremor reduction using a multi-focus transcranial ultrasound stimulation system targeting thalamus: Preliminary results
Notice bibliographique
Résumé
Background: Transcranial ultrasound stimulation (TUS) is a non-invasive technique that focuses mechanical energy deep in the brain to modulate neural activity.However, targeting errors due to neuronavigation tracking imperfections can hinder TUS effectiveness, especially with deep brain targets.We report our multi-focus TUS strategy to target thalamus for tremor reduction in patients with essential (ET) and Parkinson tremor (PD).Methods: Three patients (2 ET, 1 PD) underwent TUS, targeting the thalamic ventrointermedius nucleus (Vim), using a 128-element phased array operating at 250 kHz.TUS was first delivered at 7 locations arranged in a circular disc pattern with inhibitory parameters (100 Hz pulse repetition frequency, 10% duty cycle, intensity at situ of 5 W/cm 2 , 30 s sonication durations).BabelBrain software (10.1109/TUFFC.2023.3274046)was used for planning the TUS delivery using subject MR tractography and CT imaging.Tremor was measured using accelerometry at baseline, immediately (0 min) and 5 min post-sonications.The 7 locations were split into two groups (G1 and G2, Fig 1-A), and the group showing the most tremor reduction was further explored with individual location targeting using 2 min sonication durations (e.g.G1-S1 is group 1, sonication 1).Results: All subjects showed significant tremor reduction.Fig 1-B shows the overlay of the normalized predicted acoustic field and Fig 1-C shows a rendering of the transducer relative to one subject.Examples of baseline acceleration compared to the lowest amplitude tremor achieved during testing is shown in Fig 1-D.Area under the curve (AUC) of the power spectral density (PSD) from 4 to 7 Hz of the tremor amplitude for all time points drops over multiple sonications (Fig 1-E).Conclusions: Multi-focus TUS improved targeting by identifying optimal stimulation locations, enhancing tremor reduction compared to baseline and over time.Because tremor seemed to remain suppressed after initial sonications, TUS may have cumulative effects.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».