Magnetic Resonance Imaging‐Guided Neuronavigation for Transcranial Magnetic Stimulation in Mood Disorders: Technical Foundation, Advances, and Emerging Tools
Notice bibliographique
Résumé
Transcranial magnetic stimulation (TMS) guided by magnetic resonance imaging (MRI) has significantly advanced the treatment of mood disorders by enabling precise targeting of brain circuits implicated in their pathophysiology. The integration of neuronavigation systems, which utilize real-time MRI-based coil positioning, has improved spatial targeting accuracy, individualization, and therapeutic outcomes. Despite these advancements, achieving optimal stimulation efficacy requires careful consideration of MRI techniques, including anatomical imaging, functional MRI (fMRI), and connectivity-based methods. Anatomical MRI provides a reliable structural foundation for neuronavigation but lacks specificity regarding functional neural networks implicated in mood disorders. In contrast, fMRI, through task-based and resting-state paradigms, enhances target selection precision by identifying patient-specific neural activity and functional connectivity patterns, although this approach is vulnerable to variability and imaging artifacts. Connectivity-based MRI neuronavigation represents a promising advancement by explicitly targeting disrupted neural networks. This review critically examines recent technological and methodological progress in MRI-guided neuronavigation for TMS, addressing current challenges such as image acquisition quality, co-registration accuracy, artifact mitigation, and practical constraints in clinical settings. Finally, it discusses emerging opportunities and innovations poised to enhance neuronavigation precision, foster wider clinical adoption, and ultimately improve therapeutic outcomes in interventional psychiatry for mood disorders.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».