Electric Field Modeling in Personalizing Transcranial Magnetic Stimulation Interventions

磁刺激 神经科学 经颅直流电刺激 心理干预 物理医学与康复 医学 经颅交流电刺激 刺激 心理学 精神科
作者
Moritz Dannhauer,Luis J. Gomez,Pei L. Robins,Dezhi Wang,Nahian I. Hasan,Axel Thielscher,Hartwig R. Siebner,Yong Fan,Zhi‐De Deng
出处
期刊:Biological Psychiatry [Elsevier BV]
卷期号:95 (6): 494-501 被引量:40
标识
DOI:10.1016/j.biopsych.2023.11.022
摘要

Abstract

The modeling of transcranial magnetic stimulation (TMS)–induced electric fields (E-fields) is a versatile technique for evaluating and refining brain targeting and dosing strategies, while also providing insights into dose–response relationships in the brain. This review outlines the methodologies employed to derive E-field estimations, covering TMS physics, modeling assumptions, and aspects of subject-specific head tissue and coil modeling. We also summarize various numerical methods for solving the E-field and their suitability for various applications. Modeling methodologies have been optimized to efficiently execute numerous TMS simulations across diverse scalp coil configurations, facilitating the identification of optimal setups or rapid cortical E-field visualization for specific brain targets. These brain targets are extrapolated from neurophysiological measurements and neuroimaging, enabling precise and individualized E-field dosing in experimental and clinical applications. This necessitates the quantification of E-field estimates using metrics that enable the comparison of brain target engagement, functional localization, and TMS intensity adjustments across subjects. The integration of E-field modeling with empirical data has the potential to uncover pivotal insights into the aspects of E-fields responsible for stimulating and modulating brain function and states, enhancing behavioral task performance, and impacting the clinical outcomes of personalized TMS interventions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
星空发布了新的文献求助10
刚刚
我是老大应助温乘云采纳,获得10
刚刚
Lanyiyang发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
老迟到的芹菜完成签到,获得积分10
2秒前
展仕波发布了新的文献求助10
2秒前
搜集达人应助xf采纳,获得10
2秒前
XWL完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
猫猫三应助兰亭序采纳,获得10
2秒前
炎鸠声发布了新的文献求助10
2秒前
阿司匹林发布了新的文献求助10
3秒前
上官若男应助zzz采纳,获得10
3秒前
slm发布了新的文献求助10
3秒前
3秒前
yyj完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
4秒前
jixi66发布了新的文献求助10
4秒前
ahui完成签到 ,获得积分10
4秒前
5秒前
情怀应助小杜采纳,获得10
5秒前
小二郎应助执着的天奇采纳,获得10
5秒前
5秒前
5秒前
新月发布了新的文献求助10
6秒前
深情安青应助Hhen采纳,获得10
6秒前
蛋黄发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
搜集达人应助lyn采纳,获得10
7秒前
华仔应助lyn采纳,获得10
7秒前
赴水吉完成签到 ,获得积分20
7秒前
8秒前
英姑应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
lalalalalaha完成签到,获得积分10
8秒前
Jasper应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Karma发布了新的文献求助10
8秒前
在水一方应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
毛容易发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The anomeric effect 1314
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
1 Peter and Christ's Descent to the Dead in Its Early Christian Reception 700
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7735198
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9285409
关于积分的说明 20171027
捐赠科研通 7313255
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3304855
关于科研通互助平台的介绍 2457454
邀请新用户注册赠送积分活动 2314222