Probabilistic analysis of activation volumes generated during deep brain stimulation.
Probabilistic analysis of activation volumes generated during deep brain stimulation.
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深脑刺激过程中产生的激活量的概率分析。
DOI：
10.1016/j.neuroimage.2010.10.059
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发表时间：
2011-02-01
期刊：
影响因子：
5.7
通讯作者：
McIntyre CC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Butson CR;Cooper SE;Henderson JM;Wolgamuth B;McIntyre CC
深部脑刺激 (DBS) 是一种治疗帕金森病 (PD) 的成熟疗法，并且在治疗其他几种疾病方面显示出巨大的前景。然而，虽然 DBS 的临床分析受到了极大的关注，但用于确定特定疾病的最佳手术目标和最有效的刺激方案的定量技术相对较少。在这项研究中，我们描述了一种方法，该方法代表了概率脑图谱概念的进化补充，我们将其称为概率刺激图谱（PSA）。我们概述了将定量临床结果测量与先进的 DBS 计算模型相结合的步骤，以确定刺激诱导的激活可以在每个症状的基础上提供最佳治疗改善的区域。虽然该方法与任何形式的 DBS 相关，但我们提供了丘脑底核 (STN) DBS 用于 PD 的示例结果。我们针对 163 种不同的刺激参数设置构建了患者特定的组织激活体积 (VTA) 计算机模型，并在 6 名患者中进行了测试。然后，我们为每个 VTA 分配临床结果评分，并将所有 VTA 编译成 PSA，以确定刺激诱导的激活目标，从而以最小的副作用最大化治疗反应。结果表明，可以使用患者特定模型和 PSA，根据患者的主要症状来选择电极放置和临床刺激参数设置。
Deep brain stimulation (DBS) is an established therapy for the treatment of Parkinson’s disease (PD) and shows great promise for the treatment of several other disorders. However, while the clinical analysis of DBS has received great attention, a relative paucity of quantitative techniques exists to define the optimal surgical target and most effective stimulation protocol for a given disorder. In this study we describe a methodology that represents an evolutionary addition to the concept of a probabilistic brain atlas, which we call a probabilistic stimulation atlas (PSA). We outline steps to combine quantitative clinical outcome measures with advanced computational models of DBS to identify regions where stimulation-induced activation could provide the best therapeutic improvement on a per-symptom basis. While this methodology is relevant to any form of DBS, we present example results from subthalamic nucleus (STN) DBS for PD. We constructed patient-specific computer models of the volume of tissue activated (VTA) for 163 different stimulation parameter settings which were tested in six patients. We then assigned clinical outcome scores to each VTA and compiled all of the VTAs into a PSA to identify stimulation-induced activation targets that maximized therapeutic response with minimal side effects. The results suggest that selection of both electrode placement and clinical stimulation parameter settings could be tailored to the patient’s primary symptoms using patient-specific models and PSAs.
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