Uncertainty quantification of TMS simulations considering MRI segmentation errors
Uncertainty quantification of TMS simulations considering MRI segmentation errors
复制标题
考虑 MRI 分割误差的 TMS 模拟的不确定性量化
DOI：
10.1088/1741-2552/ac5586
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发表时间：
2022
影响因子：
4
通讯作者：
Guilleminot, Johann
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang, Hao;Gomez, Luis J;Guilleminot, Johann
经颅磁刺激（TMS）是一种非侵入性脑刺激方法，用于研究大脑功能和进行神经精神治疗。通常用于TMS的电场（E场）剂量测定的计算方法在准确度和精度方面受到限制，因为通过将医学图像分割成组织类型而在头部模型的生成中引入了可能的几何误差。本文研究了E场预测保真度作为分割精度的函数。方法将医学图像分割为组织类型的误差建模为组织类型之间边界形状的几何不确定性。对于每个组织边界的实现，然后，我们使用一个内部的边界元方法进行正向传播分析和量化的影响，组织边界的不确定性上的诱导皮层E-field.Main resultsOur的结果表明，在大脑中诱导的E-场的预测是可以忽略不计的敏感头皮，头骨和白色物质（WM），车厢的分割错误。相反，电场预测对可能的脑脊液（CSF）分割错误高度敏感。具体而言，CSF和灰质界面上的分割误差导致脑回冠部中更高的电场不确定性，并且CSF和WM界面上的分割误差导致脑沟中更高的不确定性。此外，在一个区域的平均皮层E-场的不确定性表现出较低的不确定性相对于逐点estimation.SignificanceThe当前皮层E-场模拟的准确性是有限的CSF分割精度的准确性。其他感兴趣的量，如皮层区域上的E场的平均值，可以提供对可能的分割误差鲁棒的剂量量。
ObjectiveTranscranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive brain stimulation method that is used to study brain function and conduct neuropsychiatric therapy. Computational methods that are commonly used for electric field (E-field) dosimetry of TMS are limited in accuracy and precision because of possible geometric errors introduced in the generation of head models by segmenting medical images into tissue types. This paper studies E-field prediction fidelity as a function of segmentation accuracy.ApproachThe errors in the segmentation of medical images into tissue types are modeled as geometric uncertainty in the shape of the boundary between tissue types. For each tissue boundary realization, we then use an in-house boundary element method to perform a forward propagation analysis and quantify the impact of tissue boundary uncertainties on the induced cortical E-field.Main resultsOur results indicate that predictions of E-field induced in the brain are negligibly sensitive to segmentation errors in scalp, skull and white matter (WM), compartments. In contrast, E-field predictions are highly sensitive to possible cerebrospinal fluid (CSF) segmentation errors. Specifically, the segmentation errors on the CSF and gray matter interface lead to higher E-field uncertainties in the gyral crowns, and the segmentation errors on CSF and WM interface lead to higher uncertainties in the sulci. Furthermore, the uncertainty of the average cortical E-fields over a region exhibits lower uncertainty relative to point-wise estimates.SignificanceThe accuracy of current cortical E-field simulations is limited by the accuracy of CSF segmentation accuracy. Other quantities of interest like the average of the E-field over a cortical region could provide a dose quantity that is robust to possible segmentation errors.
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