Bu projenin Ulusal Enstitüsü, sağlık hibe UH3 tarafından NS095554 destek verdi. Teknik destek bilimsel hesaplama ve görüntüleme Enstitüsü bütünleştirici biyomedikal bilgi işlem merkezi tarafından sağlanan ve kısmen tarafından geliştirilen NIH P41-GM103545 üzerinden, merkezi bütünleştirici Biyomedikal bilgisayar yazılımı mümkün yapıldı.
Şükran Lexie zemin ve Nathan Galli bilimsel hesaplama ve görüntüleme Enstitüsü üretim ve sunulması video düzenleme ve aynı zamanda Theresa Lins el yazması hazırlık konusunda yardım almak için genişletilir.

1. görüntü işleme
<ol><li>T1 MRI segmentasyon<ol>
<li>Karşıdan yükleyip FreeSurfer17. Bu bir T1 Mr satın alınmıştır ve DICOM veya NIFTI biçiminde olduğu varsayılır.</li>
		<li>Hasta bir dizin oluşturun ve onların T1 birim FreeSurfer içinde eklemek için aşağıdaki komutu yazın: recon-all - s patientName -i /Full/Path/To/nii
</li>
		<li>FreeSurfer'ın çalıştırmak için aşağıdaki komutu yazın otomatik bölümleme: recon-all - s patientName-tüm
</li>
		<li>"Aseg.auto.mgz" FreeSurfer'ın özel .mgz biçimi dışında dönüştürmek için mri_convert kullanın.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DAG)<ol>
<li>Karşıdan yükleyip dilimleyici18. Bu DWI edinme sahne aldı ve DICOM dosya yığını olarak kullanılabilir varsayılır. Not: Bu yeniden yapılanma gerçekleştirmek için bir iyi komut satırı aracı FMRIB yazılım kitaplığı (FSL)19yaşında. FSL yankı düzlemsel, gerçekleştirmek için bu protokol için kullanılan hareket ve eddy geçerli deformasyon düzeltme yeniden yapılanma önce. Bu analizde kullanılan DWI 41 farklı difüzyon duyarlılığı gradyan yönleri için DICOM dosyaları bir dizi veridir.</li>
		<li>DWIConverter modülü Dilimleme 41 ayrı satın almalar tek bir hacim içine yeniden oluşturmak için kullanın. DWI veri olduğu Giriş DICOM veri dizini belirleyin. DicomToNrrd radyo düğmesini seçin ve çıkış DWI ses adını sağlayın.</li>
		<li>DTI tahmini arka plan gürültü ortadan kaldırmak için Difüzyon ağırlıklı ses maskeleme modülü ile bir tansör maskesi oluşturun. Eşik parametreyi 0,5 varsayılan olarak bırakın.</li>
		<li>Bu tek DWI birimi Difüzyon tensör maskeolarak önceki adımda oluşturduğunuz maskesi kullanarak DTI tahmini için DWI ile difüzyon tensör (DTI) birimine dönüştürün. En küçük kareler tahmin parametrelerini ayarlamak ve Shift negatif Eigenvalues seçeneğinin seçili olduğundan emin olun.</li>
		<li>Yeni oluşturulan DTI birim NRRD biçiminde kaydedin.</li>
	</ol>
</li>
</ol>2. sonlu elemanlar Model oluşturma
<ol><li>SCIRun<ol>
<li>Karşıdan yükleyip SCIRun sürüm 5 (http://www.sci.utah.edu/software/scirun.html). SCIRun modelleme, simülasyon ve görselleştirme bilimsel sorunlar için sorun giderme bir ortamdır. Oluşturmak, çözmek ve bu projede geliştirilen model ile etkileşim için kullanılan hesaplama tezgah bu. Not: Belirli görevleri gerçekleştiren bireysel modülleri dizisi bağlanarak SCIRun ağlar inşa edilir. Basit modüllerin yapılmış bir ağ üzerinden veri geçirerek daha karmaşık işleme ve simülasyonu sağlar.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Elektrot geometri bina Not: Bu projede örnek alınarak elektrot Medtronic 3387 DBS kurşun20' dir. Bu dört kişilerin 1,5 mm içinde yükseklik, 1,27 mm çapında ve 1.5 mm arayla aralıklı silindirik bir kurşun var. Sigara iletken malzeme dört kişilerin ayırır.<ol>
<li>Her bileşen için kapalı yüzey kafes listelenen boyutları eşleşen DBS kurşun oluşturun. Tüm müşteri adayı iki temel geometrileri, silindir ve küreler kullanarak oluşturun. Not: 3D modelleme programları çeşitli kurşun geometri oluşturulabilir.</li>
		<li>Bir encapsulation katman 0,5 mm tüm müşteri adayı çevreleyen kalın yüzey bir kafes oluşturmak.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Tüm beyin kafes oluşturma<ol>
<li>Bölüm 1 FEM. dış sınır hizmet etmek için oluşturulan beyin yüzey yük</li>
		<li>Kafes yoğunluğu elektrot çevresinde denetlemek için DBS kurşun çevreleyen iki konsantrik kutusu yüzeyler oluşturun. Not: DBS kurşun ve kutu yüzey uyumlu pozitif z ekseni köken bulunan elektrot mili alt ucu ile. Bu daha sonra döndürme ve olan elektrot için önemlidir.</li>
		<li>Bir nokta bulutu mesh her ayrı bölgesinde bulunan tek bir noktadan oluşturun. Mesh bölgeler şunlardır: şaft kesimleri, dört kişiler, kutu ve beyin yüzey. Bu noktalara bağlı değerler bu bölge için kafes dörtyüzlü her öğe için en büyük birim kısıtlamaları gösterir. Bu kısıtlamalar kafes yoğunluğu içinde ve çevresinde elektrot denetlemek için ayarlanır.</li>
		<li>"InterfaceWithTetGen" modül tüm beyin kafes oluşturmak için kullanın. Giriş bağlantı noktası aşağıdaki gibi ayarlayın: Bağlantı noktası 1: beyin yüzeyden (1.1) Bağlantı noktası 2: bölgesel öznitelik nokta bulutu, birim kısıtlamaları (üzerinden 2.3.3) Bağlantı noktası 3: hiçbiri Bağlantı noktası 4: elektrot modeli yüzeyler (2,2)</li>
	</ol>
</li>
	<li>Etkileşimli elektrot yerleştirme Not: Bu adımın amacı elektrot beyin içinde herhangi bir yerde kolay hareket etkinleştirmek ve otomatik olarak yeni mesh ve simülasyon ile güncelleme sistemine sahip olmaktır.<ol>
<li>İki basamaklı CreateGeometricTransform modülleri X ve Y düzlemdeki elektrot döndürmek için kullanın. Üzerinde Döndür ' ü tıklatın ve ilk modülü Eksen Y ve ikinci Eksenix 1,00 1,00 için ayarlayın. Döndürme açısını alt kaydırıcıyı ile Teta döndürme (derece)ayarlanır.</li>
		<li>Her dönüşüm ve dönüştürülmesi için ihtiyacı nesnesi için bir TransformMeshWithTransform modülüne bağlanın.</li>
		<li>Bir GenerateSinglePointProbeFromField modül oluşturun ve ViewScene modülü, geometri bağlayınız. Küre ViewScene penceresinde üst karakter tuşunu basılı tutarak ve sol hareket etme. Noktası sonda modülü sürüm üzerine kürenin konumu güncelleştirir. Not: Bu konum elektrot geometriye uygulanan çeviri dönüştürme belirlemek için kullanılır.</li>
		<li>TransformMeshWithTransform modülü her parçası noktası sonda konumunu elektrot geometriyle çevirmek için kullanın.</li>
		<li>İki döndürme dönüşümleri ve nokta sonda widget üzerinden çeviri beyin yüzeyi dışında her nesne için geçerlidir. Not: meshing algoritması elektrot geometri yeni konumunu ve yönünü, beyin içinde kafes bilmesi InterfaceWithTetGen modülüne içe borulu önce bu dönüştürmeler üç her nesne üzerinde gerçekleştirilmesi gerekiyor. Elektrot beyin içinde taşınır her zaman yeni bir kafes inşa edilecek.</li>
	</ol>
</li>
</ol>3. biyo-elektrik alan hesaplama
<ol><li>İletkenlik parametrelerini ayarlama<ol>
<li>Adım 1'de oluşturduğunuz DTI birim yük ve InterfaceWithTetGen MapFieldDataFromSourceToDestination ile linear('weighted') seçeneğini kullanarak 2. adımda oluşturduğunuz veri dörtyüzlü kafes çıkış üzerine kümeden. Not: Bu adımda herhangi bir anizotropik iletkenlik tahmini uygulanabilir.</li>
		<li>Şaft bölge iletkenlik 1e-6 ve 1e6 temas bölgesine CalculateFieldDatakullanarak ayarlayın. İletkenlik değerlerini ayarladığınızda, alan BuildFEMatrixboru.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Akım/gerilim kaynakları ve sınır koşulları ayarlama<ol>
<li>Boru beyin yüzey meshing işleminin adım 2 SetFieldDataToConstantValue kullanılan ve değerini 0olarak ayarlayın. Bu-ecek yaratmak bir gerilim lavabo tüm beyin yüzeyinde. O zaman InsertVoltageSource InterfaceWithTetGendörtyüzlü kafes çıktısı voltaj değerleri yerleştirmek için kullanın.</li>
		<li>Monopolar stimülasyon için tek bir noktadan kişi yerlerinden biri ortasında bir temas yüzeyleri üzerinde ReportFieldInfo modülü FieldCenter değerinden hesaplayarak oluşturun. Bu noktada-1 volt alan veri kümesi. O zaman InsertVoltageSource dörtyüzlü kafes noktası kaynak eklemenizi sağlar. Not: Şimdi dörtyüzlü kafes iki kopyası vardır. Bir küme beyin yüzey ve bir kişi içinde bir nokta kaynağı ile gerilim değerleri ile.</li>
		<li>İki InsertVoltageSource modülleri çıkış katılın ve Boru çıkış ApplyFEMVoltageSource BuildFEMatrixüretimi ile birlikte.</li>
	</ol>
</li>
	<li>İleri Problem çözme Not: Sertlik matris bağlantı noktası 1 ve 2 numaralı bağlantı noktasında sağ tarafta matris ApplyFEMVoltageSource çıktısını verir. Bu Denklemli sistemi çöz için gerekli iki bileşeni vardır.<ol>
<li>ApplyFEMVoltageSource iki çıkışlarını SolveLinearSystemboru. Eşlenik çözme yöntemi ve preconditioner olarak Jacobi degrade seçin. Bu modül çözüm matris, gerilim değeri dörtyüzlü kafes içinde her düğümdeki çıktı.</li>
		<li>SetFieldData gerilim dağıtım 3D temsili için dörtyüzlü kafes üzerine gerilim çözüm matris eklemenizi sağlar.</li>
	</ol>
</li>
	<li>Isosurface görselleştirme<ol>
<li>SetFieldData sonucu ExtractSimpleIsosurfaceboru. Miktar sekmesine Kullanıcı arabirimini açın ve eşit aralıklı eşdeğerleri sayısını 10'a ayarlayın.</li>
		<li>ShowField modülü kullanmak ve Isosurfaces şeffaf bir gökkuşağı renkli harita dk ölçekli ve maksimum gerilim çözüm olarak görüntülemek için ViewScene modülü takın.</li>
	</ol>
</li>
</ol>

<ol>
	<li>Benabid, A. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chronic+electrical+stimulation+of+the+ventralis+intermedius+nucleus+of+the+thalamus+as+a+treatment+of+movement+disorders.">Chronic electrical stimulation of the ventralis intermedius nucleus of the thalamus as a treatment of movement disorders.</a> Journal of Neurosurgery. 84 (2), 203-214 (1996).</li><li>Limousin, P., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Effect+of+parkinsonian+signs+and+symptoms+of+bilateral+subthalamic+nucleus+stimulation.">Effect of parkinsonian signs and symptoms of bilateral subthalamic nucleus stimulation.</a> The Lancet. 345 (8942), 91-95 (1995).</li><li>Schiff, N. D., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Behavioural+improvements+with+thalamic+stimulation+after+severe+traumatic+brain+injury.">Behavioural improvements with thalamic stimulation after severe traumatic brain injury.</a> Nature. 448 (7153), 600-603 (2007).</li><li>Vandewalle, V., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stereotactic+treatment+of+Gilles+de+la+Tourette+syndrome+by+high+frequency+stimulation+of+thalamus.">Stereotactic treatment of Gilles de la Tourette syndrome by high frequency stimulation of thalamus.</a> Lancet. 353 (9154), 724 (1999).</li><li>Mayberg, H. S., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Deep+brain+stimulation+for+treatment-resistant+depression.">Deep brain stimulation for treatment-resistant depression.</a> Neuron. 45 (5), 651-660 (2005).</li><li>Hashimoto, T., Elder, C. M., Okun, M. S., Patrick, S. K., Vitek, J. L. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Stimulation+of+the+subthalamic+nucleus+changes+the+firing+pattern+of+pallidal+neurons.">Stimulation of the subthalamic nucleus changes the firing pattern of pallidal neurons.</a> Journal of Neuroscience. 23 (5), 1916-1923 (2003).</li><li>York, M. K., Wilde, E. A., Simpson, R., Jankovic, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Relationship+between+Neuropsychological+Outcome+and+DBS+Surgical+Trajectory+and+Electrode+Location.">Relationship between Neuropsychological Outcome and DBS Surgical Trajectory and Electrode Location.</a> J. Neurol. Sci. 287 (1-2), 159-171 (2009).</li><li>Machado, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Deep+brain+stimulation+for+Parkinson's+disease:+surgical+technique+and+perioperative+management.">Deep brain stimulation for Parkinson's disease: surgical technique and perioperative management.</a> Movement Disorders. 21, S247-S258 (2006).</li><li>Volkmann, J., Moro, E., Pahwa, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Basic+algorithms+for+the+programming+of+deep+brain+stimulation+in+Parkinson's+disease.">Basic algorithms for the programming of deep brain stimulation in Parkinson's disease.</a> Movement Disorders. 21 (S14), S284-S289 (2006).</li><li>Contarino, M. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Directional+steering:+A+novel+approach+to+deep+brain+stimulation.">Directional steering: A novel approach to deep brain stimulation.</a> Neurology. 83 (13), 1163-1169 (2014).</li><li>Pollo, C., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Directional+deep+brain+stimulation:+An+intraoperative+double-blind+pilot+study.">Directional deep brain stimulation: An intraoperative double-blind pilot study.</a> Brain. 137 (7), 2015-2026 (2014).</li><li>Willsie, A. C., Dorval, A. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fabrication+and+initial+testing+of+the+&#181;DBS:+a+novel+deep+brain+stimulation+electrode+with+thousands+of+individually+controllable+contacts.">Fabrication and initial testing of the &#181;DBS: a novel deep brain stimulation electrode with thousands of individually controllable contacts.</a> Biomedical Microdevices. 17 (56), 9961 (2015).</li><li>Oliveria, S. F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Safety+and+efficacy+of+dual-lead+thalamic+deep+brain+stimulation+for+patients+with+treatment-refractory+multiple+sclerosis+tremor:+a+single-centre,+randomised,+single-blind,+pilot+trial.">Safety and efficacy of dual-lead thalamic deep brain stimulation for patients with treatment-refractory multiple sclerosis tremor: a single-centre, randomised, single-blind, pilot trial.</a> The Lancet Neurology. 16 (9), 691-700 (2017).</li><li>Butson, C. R., Cooper, S. E., Henderson, J. M., Wolgamuth, B., Mcintyre, C. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Probabilistic+Analysis+of+Activation+Volumes+Generated+During+Deep+Brain+Stimulation.">Probabilistic Analysis of Activation Volumes Generated During Deep Brain Stimulation.</a> Neuroimage. 54 (3), 2096-2104 (2011).</li><li>Basser, P. J., Mattiello, J., LeBihan, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=MR+diffusion+tensor+spectroscopy+and+imaging.">MR diffusion tensor spectroscopy and imaging.</a> Biophys. J. 66 (1), 259-267 (1994).</li><li>Gullmar, D., Haueisen, J., Reichenbach, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Influence+of+anisotropic+electrical+conductivity+in+white+matter+tissue+on+the+EEG/MEG+forward+and+inverse+solution.+A+high-resolution+whole+head+simulation+study.">Influence of anisotropic electrical conductivity in white matter tissue on the EEG/MEG forward and inverse solution. A high-resolution whole head simulation study.</a> NeuroImage. 51 (1), 145-163 (2010).</li><li>Fischl, B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FreeSurfer.">FreeSurfer.</a> Neuroimage. 62 (2), 774-781 (2012).</li><li>Fedorov, A., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=3D+Slicer+as+an+Image+Computing+Platform+for+the+Quantitative+Imaging+Network.">3D Slicer as an Image Computing Platform for the Quantitative Imaging Network.</a> Magn. Reson. Imaging. 30 (9), 1323-1341 (2012).</li><li>Jenkinson, M., Beckmann, C. F., Behrens, T. E., Woolrich, M. W., Smith, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=FSL.">FSL.</a> Neuroimage. 62 (2), 782-790 (2012).</li><li>. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Medtronic DBS 3387/3389 Lead Kit Manual. , (2018).</li><li>Baker, J. L., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Robust+modulation+of+arousal+regulation,+performance+and+frontostriatal+activity+through+central+thalamic+deep+brain+stimulation+in+healthy+non-human+primates.">Robust modulation of arousal regulation, performance and frontostriatal activity through central thalamic deep brain stimulation in healthy non-human primates.</a> Journal of Neurophysiology. 116 (5), 2383-2404 (2016).</li><li>Fregni, F., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Treatment+of+major+depression+with+transcranial+direct+current+stimulation.">Treatment of major depression with transcranial direct current stimulation.</a> Bipolar Disorders. 8 (2), 203-204 (2006).</li><li>Hodaie, M., Wennberg, R. A., Dostrovsky, J. O., Lozano, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Chronic+anterior+thalamus+stimulation+for+intractable+epilepsy.">Chronic anterior thalamus stimulation for intractable epilepsy.</a> Epilepsia. 43 (6), 603-608 (2002).</li><li>Rosenow, F., L&#252;ders, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Presurgical+evaluation+of+epilepsy.">Presurgical evaluation of epilepsy.</a> Brain. 124 (9), 1683-1700 (2001).</li></ol>

Christopher R. Butson, doktora NeuroPace, gelişmiş biyonik, Boston bilimsel, Intelect tıp, St. Jude Medikal ve fonksiyonel Neuromodulation için bir danışman olarak hizmet vermiştir.

Bu protokol zaman yükünü azaltmak için teknikleri göstermiştir ve hasta belirli modeller için DBS bir dereceye kadar bu binanın hesaplama maliyet simülasyon sonuçlarının gerçek zamanlı geribildirim sağlar. Hızlı geribildirim parametre değişiklikleri modeli sonuçlar nasıl etkilediğini daha iyi öğrenmek için bir büyük parametre alan arama sağlar. Bu parametreler kurşun konumu, etkin kişiler, seçimi ve genlik, darbe genişliği ve bu kişiler, stimülasyon dalga frekans içerir. Önerilen araç temel özellikleri şunlardır: 1) A sade kullanıcı arayüzey yakınındaki bu parametrelerin simülasyon ve 2) otomasyon modeli oluşturma girişleri küçük bir dizi etkisi nasıl gerçek zamanlı görselleştirme ile modeli parametreleri ayarlamak için: beyin yüzey beyin dokusu iletkenlik tensors ve elektrot geometri yüzey gösterimi. Bu Otomasyon hastaya özgü modellerinin oluşturulması için farklı beyin geometrileri ve doku iletkenlikleri yanı sıra farklı elektrot tasarımlar mevcut modelleri içine ekleme etkilerini değerlendirmek sahip birçok kişi hızlandırır. Bu protokol için açıklanan görüntü ön işleme adımları ve tam otomatik ve işlem süresi için bir gün sürebilir. Ancak, bir kez bu adımlardan oluşturulan verilerin statik, bu veri simülasyonlar sırasında değiştirilmez anlam değerlendirilir. Model oluşturma otomasyon sistem hasta özel FEM el ile çaba olmadan bu verileri uygulamak yeteneği kaynaklanmaktadır. Tüm model oluşturma, simülasyon, görselleştirme adımları gerçekleştirmek için SCIRun ağ yalnızca bir kez inşa gerekir. Bu nedenle, yalnızca görüntü ön işleme adımı tekrar gelen bir hasta için hasta özel modeli oluşturmak için gerçekleştirilmesi gerekir.
Kafes üretimi, biyo-elektrik alan hesaplamaları ve çözüm görselleştirme içine bir tek yazılım ortamı entegrasyon sonuçlarını modelleme boru hattından üreten içinde performans kazanç kaynaklanmaktadır. Adaptif kafes üretimi kullanılan gibi daha yüksek oluşturmak için varolan modelleme teknikleri yoğunluğu elektrot çevresinde ve inşa ve FEM. çözmek için zaman azaltan elektrot daha düşük yoğunluk mesh Yazılım, SCIRun, Ayrıca Otomasyon ağ oluşturma ve biyo-elektrik alan hesaplamalar sağlar. Kullanıcı tanımlı hareketin etkileşimli widget kullanarak elektrot Güncellenme Zamanı elektrot konumu ile yeni bir ağ inşaatı tetikler. Bu sınır koşulları ve iletkenlik değerleri yeni elektrot pozisyon için değiştirme içerir.
Konumuna FEM. entegre önce elektrot geometri beyin hacmi içinde özgür hareket eden bir nesne olarak ele alınır Kafes yapımı için bu yaklaşımın anahtar implication birden çok elektrotlar modele kolayca eklenebilir var. Örneğin, elektrot geometri ikinci bir kopyasını birkaç milimetre yerleştirilebilir ve her ikisi de FEM. içinde eklenecektir Son araştırmada, multipl skleroz sarsıntı13 tedavi etmek ve insan dışı primat deneylerde etkili stimülasyon hedefleri21keşfetmek için kullanılan birbirine yakın iki elektrot implante edilmiştir. Birden çok elektrotlar kullanmanın yararları daha iyi kontrol doku daha büyük bir alan üzerinde üretilen elektrik alanı sağlamaktır. Her iki elektrot üzerinde etkin kişiler ile uyarıcı geçerli hedef bölgeye doğru ve uzak yan etkisi için yol açacak bölgeleri yönlendirmek olabilir. Stimülasyon daha büyük bir alan üzerinde daha hassas kontrol da çoğu gelişmekte olan terapi uygulamalarından biri DBS ile olduğu gibi hedef tam konumu bilinmiyor farklı stimülasyon yerleri keşfetmek yararlıdır. Ancak, tedavi edici stimülasyon ulaşmak için parametrelerin belirlenmesi bir zaten büyük parametre alanı artış nedeniyle tek bir elektrot daha zorlu olur.
Biz bu etkileşimli modelleme aracı pre-operative DBS implantasyon için planlama sırasında fayda sağlayabilir öngörülüyor. Beyin doku stimülasyon ölçüde hakkında geribildirim cerrahlar için hedef bölgeyi tedavi edici stimülasyon sağlamak için onların cerrahi planında elektrot konumunu değiştirmek izin verebilirsiniz. DBS terapi Bu araç geliştirmek için birincil motive edici faktör iken, bu raporda sunulan teknikleri içeren farklı uyarılma veya kayıt paradigmalar FEM biyo-elektrik alan modeli uygulanabilir. Stimülasyon elde etmek için en iyi yer belirlemede DBS olarak aynı sorunlar Transkraniyal doğru akım stimülasyon depresyon22 ya da23 epilepsi tedavisi için derinlik elektrotlar kullanımı için gibi stimülasyon terapiler paylaşmak tedavi sonuçları. Electrocorticography, elektrotlar nöbet başlangıçlı bölgeleri tanımlamak için beynin yüzeyinde bir dizi kayıt teknikle beyin24hedef bölgelerde kaydetmeye elektrotlar yerleştirileceği yeri belirleme meydan vardır. Tüm bu uygulamaların nasıl beyin doku ile akım akar elektrot konumda belirsizlik ile ilgili süre bağlı. Bu raporda sunulan teknikleri üretme ve araştırmacılar ve klinisyenler modelleme uzmanları olmayan bu aygıtları kullanan için anlamlı geribildirim sağlama sırasında Hesaplamalı modelleri kullanarak yükünü azaltmak.

Derin beyin stimülasyonu (DBS) hareket bozuklukları gibi esansiyel tremor1 ve Parkinson hastalığı2için kurulan bir tedavi yöntemidir. Bu tedavi ayrıca bozuklukları travmatik beyin hasarı3, Tourette sendromu4ve depresyon5de dahil olmak üzere, giderek artan sayıda için potansiyel bir tedavi olarak araştırılıyor. DBS sistemleri Cerrahi stimülasyon devam eden sinirsel aktivite6modüle için yerelleştirilmiş beyin bölgesi içinde teslim etmek için bir elektrot kurşun implantasyonu gerektirir. Elektrotlar ve stimülasyon parametrelerin konumunu terapötik yarar sağlamak nöronal devreler oransal üzerinde bir etkisi var. Konum küçük değişimler terapötik yarar elde7,8,9olmadan muhtemelen olumsuz yan etkiler olasılığı artan tedavi pencere etkileyebilir. Uygulamada, etkileri stimülasyon sinirsel aktivite üzerinde olacak tahmin etmek zordur; Sonuç olarak, stimülasyon aygıt klinisyen8,9tarafından programlanmış gibi bu pencere terapötik yarar bir hasta hasta olarak tanımlanır. Bu işlem, DBS cihazlar yeni kuşak kullanıma sunulduğunda daha karmaşık hale geliyor. Örneğin, yeni müşteri adayı tasarımlar daha fazla kişiler10,11,12ile tanıtıldı ve bazı durumlarda birden fazla müşteri adayları yakın bir başka13implante. Bu nedenle, keşfetmek ve DBS etkileri geniş ve büyüyen parametre araziye tahmin edebilmek için ihtiyaç vardır.
Bilgisayar modellemesi ve Analizi DBS fizyolojik ve klinik etkileri hastaya özel olarak tahmin etmek için kullanılabilir. Bu modeller sonlu elemanlar modelleme (FEM) beyin dokusunun üç boyutlu temsilcilikleri ve implante elektrot biyofiziksel özellikleri oluşturmak için kullanın. FEM biyo-elektrik alan modeller başarıyla DBS14etkilerini tahmin etmek için kullanılan, ama şu ana kadar bunlar hesaplama açısından üretmek pahalı ve zaman alıcı olmuştur. Roman modelleme teknikleri ile DBS cihazların karmaşıklığı büyüyen uydurmak ihtiyaç vardır. Bu hastaya özgü modeller yakınındaki DBS kurşun konum olarak etkileri üzerinde gerçek zamanlı görsel geribildirim vermelidir veya stimülasyon parametreleri değiştiriliyor. Kullanıcı geribildirim sağlama ile ilgili elde etmek ve stimülasyon ayarını etkinleştirme birkaç saniye içinde kurşun yerleşim arıtma birkaç dakika boyunca devam etti. Hasta-özgüllük hastanın anatomi, kendi beynin şekli ve boyutu, FEM oluştururken birleştiren ve anizotropik doku iletkenlik gibi onların beyin biyofiziksel Özellikler uygulanıyor elde edilir. Yönbağımlı iletkenlik nasıl geçerli farklı beyin bölgelerini yayılır ve non-invaziv bir tipik manyetik rezonans görüntüsü (MRI) benzer tüm beyin için ölçülebilir açıklar.
Hastaya özgü bilgileri kullanmayın yaklaşımlar modelleme DBS Genelleştirilmiş geometrileri ve iletkenlik değerleri için beyin dokusu nedeniyle stimülasyon etkileri hızlı, ama daha az doğru Öngörüler sağlayabilir. Bu yaklaşım, tek bir dişi tüm hastalar için kullanılır ve tahmin edilen sinirsel aktivite önceden hesaplanabilir. Hastaya özgü modelleri yaygın ve yeni bir dişi her birey için inşa beri önceden hesaplanan. Bu modeller oluşturmak için daha fazla çaba gerektiren ama daha doğru olabilir. Çeşitli faktörler, bu modelleri inşa ve kullanılan hız sınırı: 1) modeli yapı boru hattı, elektrot konum gibi başında parametreleri değiştirmek tüm sonraki adımları; güncellemek için el ile çaba gerektirir ve 2) modelleme boru hattı adımda kolayca birbirleri ile veri geçen birden fazla yazılım paketleri arasında gerektiren entegre olmayan. Çoğu zaman, elektrot konum, stimülasyon parametreleri ve elektrot tasarımlar gibi birçok farklı durum değerlendirmek istiyorum. Bu değişiklikleri hasta alacaksınız tedavi edici etkiye sahip etkisi hakkında anlamlı görüş bildirmek için bu sonuçları hızlı bir şekilde hatasız ve oluşturulmuş olmalıdır.
Amacımız hız yararlanmak hastaya özgü modeller Genelleştirilmiş modellerinde elde edilen bina ve gerçek zamanlı görsel sağlar bir etkileşimli modelleme ortamı oluşturmak için boru hattı adımlardan otomatikleştirme için yeni teknikler sunmaktır DBS etkileri hakkında geribildirim. Bir etkileşimli simülasyon Öngörüler sınamak ve sonuçları hızlı bir şekilde modeli inşaat detaylarını üzerinde odaklanarak olmadan elde etmek bir kullanıcı izin verir. Keşfetmek için bir büyük parametre alanı ve bu parametrelerin simülasyon etkisi nasıl belirsiz olduğunda faydalıdır. Manyetik rezonans görüntüleme (MRG) alımları interaktif, hastanın özel FEM modelleri oluşturmak için işleme boru hattı adımlarda anlatacağız. Bu raporda açıklanan teknikleri ve araçları kullanan FEM biyo-elektrik alan modelleri oluşturmak için zaman maliyetini azaltmak ve bu modeller araştırmacılar ve uzmanlar modelleme değil klinisyenler için erişilebilir hale getirmek için bir yol sağlar.
Bu iletişim kuralı, edinsel MRI birimleri hastaya özgü sonlu elemanlar modelinden oluşturduğunuz ve DBS elektrot tarafından indüklenen elektrik alanı benzetimini yapmak açıklar. Bu modellerin oluşturulmasında ana adımlar: 1) hastanın beyin ve implante elektrot temsil eden bir sonlu elemanlar modeli (FEM) oluşturmak, 2) için FEM DBS aygıt beyin ve stimülasyon parametrelerin biyofiziksel özellikleri eklemek ve 3) çözmek için Elektrot modelindeki tarafından üretilen gerilim. İki görüntüleme yöntemleri DBS simülasyon hasta belirli bir modeli oluşturmak için ihtiyaç vardır. Bir T1 Mr segmentations beyin yüzey, ventrikül ve belirli hücre çekirdeği oluşturmak için kullanılır. Difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DAG), bir ölçü su Yayınım, difüzyon tensors beyin doku15boyunca tahmin etmek için kullanılır. Difüzyon tensors doku üzerinde bir Voksel inhomogeneous, anisotropic biyofiziksel özellikleri ölçmek iletkenlik tensors Voksel olarak16tarafından dönüştürülür. Gerilim dağıtım elektrot tarafından uyarılan beyin boyunca FEM uygulanması yoluyla denklemler doğrusal bir sisteme basitleştirir Poisson denklem çözme tarafından hesaplanan Ax = b A bir sertlik matris nerede bu iletkenlik temsil eder ve mesh geometrisini, x voltaj mesh her düğümdeki çözümdür ve b sınır koşulları ve mevcut kaynaklara göre değiştirilir.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr >
			<td >FreeSurfer</td>
			<td >Athinoula A. Martinos Center for Biomedical Imaging</td>
			<td ></td>
			<td ><a href="https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/">https://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/</a></td>
		</tr>
		<tr >
			<td >3D Slicer</td>
			<td >BWH, Harvard University</td>
			<td ></td>
			<td><a href="https://www.slicer.org/">https://www.slicer.org/</a></td>
		</tr>
		<tr >
			<td >SCIRun&#160;</td>
			<td >University of Utah Center for Integrative Biomedical Computing</td>
			<td ></td>
			<td><a href="http://www.sci.utah.edu/cibc-software/scirun.html">http://www.sci.utah.edu/cibc-software/scirun.html</a></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

targeting neuronal fiber tracts for deep brain stimulation therapy using interactive, patient-specific models

Stimülasyon bir yerelleştirilmiş beyin bölgesine sunmak için bir elektrot yerleştirilmesi içerir, derin beyin stimülasyonu (DBS), hareket bozuklukları için kurulan bir terapi ve bozuklukları, giderek artan sayıda için uygulanmaktadır. Sayısal modelleme başarıyla DBS klinik etkilerini tahmin etmek için kullanılmıştır; Ancak, roman modelleme teknikleri ile DBS cihazların karmaşıklığı büyüyen uydurmak ihtiyaç vardır. Bu modeller de hızlı ve doğru Öngörüler oluşturmak için gerekir. Bu projenin amacı yapısal manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve difüzyon ağırlıklı görüntüleme (DAG) DBS etkilerini simulate için bir etkileşimli, hasta belirli modeli dahil etmek için bir görüntü işleme boru hattı geliştirmektir. Sanal bir DBS kurşun etkin kişiler ile birlikte hasta modeli içinde yerleştirilebilir ve stimülasyon ayarları, nerede kurşun pozisyon veya yönlendirme değişiklikleri oluşturmak yeni sonlu elemanlar mesh ve biyo-elektrik alan sorunun çözümü yakın gerçek zamanlı, bir TimeSpan yaklaşık 10 saniye. Bu sistem ayrıca değişen anotlar ve farklı müşteri adayları üzerinde katotlar tarafından geçerli direksiyon için izin vermek için birbirine yakın birden çok müşteri adayları simülasyonu sağlar. Bu raporda sunulan teknikleri üretme ve araştırmacılar veya klinisyenler için elektrot konum, elektrot tasarım ve stimülasyon yapılandırmaları etkileri hakkında anlamlı görüş sağlarken Hesaplamalı modelleri kullanarak yükünü azaltmak Kim modelleme uzman olmayabilir.

Bu iletişim kuralı sonunda tüm hasta özel model oluşturmak için gerekli girdilerin sağlanır: beyin yüzeyinde, elektrot geometri ve iletkenlik tensors. SCIRun ağ aynı zamanda tüm girdilerin bir sonlu elemanlar modeli oluşturmak ve indüklenen biyo-elektrik alan taklit entegre oluşturulmuş olmalıdır. Simülasyon modeli etkin kişiler veya stimülasyon genlik gibi parametreleri modifikasyonu ve beyin içinde elektrot hareketine olanak sağlar.
Şekil 1 taklit ve birden fazla elektrot pozisyonları arasında fiber harekete geçirmek Öngörüler karşılaştırmak yeteneği gösterir. Fiber yolları üzerinden difüzyon görüntüleme nesil bu protokol için gösterilmiştir değil ancak bu analiz herhangi bir deterministik tractography yöntemi ile gerçekleştirilebilir. Pozisyonu 2 1 konumuna göre tüm kişiler arasında hedef fiber paket daha düşük stimülasyon genlikleri de daha sağlam bir aktivasyon öngörür. Bu analiz DBS cerrahi planlama aşamalarında etkili bir şekilde hedef fiber yolu teşvik edecek elektrot yörünge belirlemek için kullanılır.
Bu sistem bir roman özelliği hızlı bir şekilde elektrot geometri modelindeki geçiş yapma yeteneği ve birbirine yakın birden çok müşteri adayları taklit yeteneği var. Bu yaklaşımların her iki şekli ve elektrot çevresinde elektrik alanının direksiyon üzerinde daha fazla denetim sağlamak için kullanılır. Şekil 2 DBS kurşun mekanlar araştırırken merkezi talamik fiber yolları ve duyusal çekirdeği gibi alanlarda yakın kaçmak uyarmak için neden fiber harekete geçirmek Öngörüler arasında bir axisymmetric ve bir yönlü karşılaştırmasını gösterir . Aynı elektrot yörünge için yön kurşun fiber harekete geçirmek istenmeyen liflerin uyarılması kaçınırken hedefi bölge doğru yönlendirmek mümkün olduğunu görebilirsiniz. Bu analizin ne zaman hasta istenmeyen yan etkileri neden yakın bölgeler uyarılması önlemek DBS terapisi için almak aygıtı değiştirmek için gerekli olacak belirlemek için kullanılabilir. Bu yaklaşım yakın iç kapsül kaçınırken Parkinson hastalığı, belirtileri tedavisi için subthalamic çekirdeği hedefleme için yararlıdır.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57292/57292fig1.jpg"> Resim 1 : Elektrot konumu ve hedef fiber etkinleştirme öngörüleri karşılaştırılması. Stimülasyon genlikleri (-5.0 V için V -0,5) için toplam lif paket harekete geçirmek ve tüm dört kişiler iki farklı elektrot pozisyonları için tahmin. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57292/57292fig1large.jpg" target="_blank">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/57292/57292fig2.jpg"> Resim 2 : Axisymmetric ve yön DBS ile merkezi talamik fiber paket harekete geçirmek predictions karşılaştırma açar. (A) her ikisi de görselleştirme Medtronic 3387 silindirik DBS Sapiens yönlü DBS işlevi hesaplamaları hedef merkezi talamik fiber paket için bir tek monopolar stimülasyon genlik üzerinde etkinleştirme ile kurşun ve. (B) (ı) bir kesitsel dilim DBS kurşun ve lif demetleri ile. (II) kesit alanı iki boyutlu bir projeksiyon DBS tanımlaması ile kurşun, elyaf ve iplikleri önlemek için hedef. (C) hem axisymmetric hem de yön için etkinleştirme hedef lifleri ve kaçınma stimülasyon genlik olarak liflerinin yayılması artar DBS yol. Etkin lifleri mavi renkle gösterilir iken verilen uyarım genlik için aktif lifler kırmızı renkte gösterilir. (D) tüm simülasyonlar C, tahmin edilen stimülasyon eşik genlik lif demetleri tüm bölgeler arasında gösterilen panelinde gösterilen bir derleme. <a href="https://jove.unicartagenaproxy.elogim.com/files/ftp_upload/57292/57292fig2large.jpg">Bu rakam daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için buraya tıklayınız.</a>

Watch this Scientific Journal Video about Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models at JoVE.com

Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

Bu projenin amacı yakın gerçek zamanlı derin beyin stimülasyonu etkilerini simulate ve nasıl bu cihazlar beyindeki sinirsel aktivite etkisi olarak anlamlı geribildirim vermek bir etkileşimli, hastaya özgü modelleme boru hattı geliştirmektir.

Etkileşimli, hastanın özel modelleri kullanarak derin beyin stimülasyonu tedavisi için nöronal Fiber yolları hedefleme

Deep brain stimulation (DBS), which involves insertion of an electrode to deliver stimulation to a localized brain region, is an established therapy for ...

targeting-neuronal-fiber-tracts-for-deep-brain-stimulation-therapy

Universidad de Cartagena UDEC

Research

JoVE Journal

Bioengineering

8.8K Görüntüleme.  University of Utah. Bu projenin amacı yakın gerçek zamanlı derin beyin stimülasyonu etkilerini simulate ve nasıl bu cihazlar beyindeki sinirsel aktivite etkisi olarak anlamlı geribildirim vermek bir etkileşimli, hastaya özgü modelleme boru hattı geliştirmektir.

Video: Targeting Neuronal Fiber Tracts for Deep Brain Stimulation Therapy Using Interactive, Patient-Specific Models

High-resolution Fiber-optic Microendoscopy for in situ Cellular Imaging

Many biological and clinical studies require the longitudinal study and analysis of morphology and function with cellular level resolution. Traditionally, multiple experiments are run in parallel, with individual samples removed from the study at sequential time points for evaluation by light microscopy. Several intravital techniques have been developed, with confocal, multiphoton, and second harmonic microscopy all demonstrating their ability to be used for imaging in situ 1. With these systems, however, the required infrastructure is complex and expensive, involving scanning laser systems and complex light sources. Here we present a protocol for the design and assembly of a high-resolution microendoscope which can be built in a day using off-the-shelf components for under US$5,000. The platform offers flexibility in terms of image resolution, field-of-view, and operating wavelength, and we describe how these parameters can be easily modified to meet the specific needs of the end user.
We and others have explored the use of the high-resolution microendoscope (HRME) in in vitro cell culture 2-5, in excised 6 and living animal tissues 2,5, and in human tissues in vivo 2,7. Users have reported the use of several different fluorescent contrast agents, including proflavine 2-4, benzoporphyrin-derivative monoacid ring A (BPD-MA) 5, and fluoroscein 6,7, all of which have received full, or investigational approval from the FDA for use in human subjects. High-resolution microendoscopy, in the form described here, may appeal to a wide range of researchers working in the basic and clinical sciences. The technique offers an effective and economical approach which complements traditional benchtop microscopy, by enabling the user to perform high-resolution, longitudinal imaging in situ.

High-resolution Fiber-optic Microendoscopy for in situ Cellular Imaging

In many biological and clinical situations it is advantageous to study cellular processes as they evolve in their native microenvironment. Here we describe the assembly and use of a low-cost fiber-optic microscope which can provide real time imaging in cell culture, animal studies, and clinical patient studies.

Yüksek çözünürlüklü Fiber-optik Mikroendoskopi In situ Hücresel Görüntüleme

Many biological and clinical studies require the longitudinal study and analysis of morphology and function with cellular level resolution.  ...

Biyomühendislik

Impulsive Pressurization of Neuronal Cells for Traumatic Brain Injury Study

A novel impulsive cell pressurization experiment has been developed using a Kolsky bar device to investigate blast-induced traumatic brain injury (TBI). We demonstrate in this video article how blast TBI-relevant impulsive pressurization is applied to the neuronal cells in vitro. This is achieved by using well-controlled pressure pulse created by a specialized Kolsky bar device, with complete pressure history within the cell pressurization chamber recorded. Pressurized neuronal cells are inspected immediately after pressurization, or further incubated to examine the long-term effects of impulsive pressurization on neurite/axonal outgrowth, neuronal gene expression, apoptosis, etc. We observed that impulsive pressurization at about 2 MPa induces distinct neurite loss relative to unpressurized cells. Our technique provides a novel method to investigate the molecular/cellular mechanisms of blast TBI, via impulsive pressurization of brain cells at well-controlled pressure magnitude and duration.

A novel impulsive cell pressurization experiment has been developed using a Kolsky bar device to investigate the molecular/cellular mechanisms of blast-induced traumatic brain injury.

Travmatik Beyin Hasarı Eğitim için Nöronal Hücre Dürtüsel Basınçlandırma

A novel impulsive cell pressurization experiment has been developed using a Kolsky bar device to investigate blast-induced traumatic brain injury (TBI). ...

Patient-specific Modeling of the Heart: Estimation of Ventricular Fiber Orientations

Patient-specific simulations of heart (dys)function aimed at personalizing cardiac therapy are hampered by the absence of in vivo imaging technology for clinically acquiring myocardial fiber orientations. The objective of this project was to develop a methodology to estimate cardiac fiber orientations from in vivo images of patient heart geometries. An accurate representation of ventricular geometry and fiber orientations was reconstructed, respectively, from high-resolution ex vivo structural magnetic resonance (MR) and diffusion tensor (DT) MR images of a normal human heart, referred to as the atlas. Ventricular geometry of a patient heart was extracted, via semiautomatic segmentation, from an in vivo computed tomography (CT) image. Using image transformation algorithms, the atlas ventricular geometry was deformed to match that of the patient. Finally, the deformation field was applied to the atlas fiber orientations to obtain an estimate of patient fiber orientations. The accuracy of the fiber estimates was assessed using six normal and three failing canine hearts. The mean absolute difference between inclination angles of acquired and estimated fiber orientations was 15.4 &deg;. Computational simulations of ventricular activation maps and pseudo-ECGs in sinus rhythm and ventricular tachycardia indicated that there are no significant differences between estimated and acquired fiber orientations at a clinically observable level.The new insights obtained from the project will pave the way for the development of patient-specific models of the heart that can aid physicians in personalized diagnosis and decisions regarding electrophysiological interventions.

A methodology to estimate ventricular fiber orientations from in vivo images of patient heart geometries for personalized modeling is described. Validation of the methodology performed using normal and failing canine hearts demonstrate that that there are no significant differences between estimated and acquired fiber orientations at a clinically observable level.

Kalp Hastaya özel Modelleme: Ventriküler Fiber Yönelimlerin Tahmini

Patient-specific  simulations of heart (dys)function aimed at personalizing cardiac therapy are hampered  by the absence of in vivo imaging technology for ...

Transplantation of Induced Pluripotent Stem Cell-derived Mesoangioblast-like Myogenic Progenitors in Mouse Models of Muscle Regeneration

Patient-derived iPSCs could be an invaluable source of cells for future autologous cell therapy protocols. iPSC-derived myogenic stem/progenitor cells similar to pericyte-derived mesoangioblasts (iPSC-derived mesoangioblast-like stem/progenitor cells: IDEMs) can be established from iPSCs generated from patients affected by different forms of muscular dystrophy. Patient-specific IDEMs can be genetically corrected with different strategies (e.g. lentiviral vectors, human artificial chromosomes) and enhanced in their myogenic differentiation potential upon overexpression of the myogenesis regulator MyoD. This myogenic potential is then assessed in vitro with specific differentiation assays and analyzed by immunofluorescence. The regenerative potential of IDEMs is further evaluated in vivo, upon intramuscular and intra-arterial transplantation in two representative mouse models displaying acute and chronic muscle regeneration. The contribution of IDEMs to the host skeletal muscle is then confirmed by different functional tests in transplanted mice. In particular, the amelioration of the motor capacity of the animals is studied with treadmill tests. Cell engraftment and differentiation are then assessed by a number of histological and immunofluorescence assays on transplanted muscles. Overall, this paper describes the assays and tools currently utilized to evaluate the differentiation capacity of IDEMs, focusing on the transplantation methods and subsequent outcome measures to analyze the efficacy of cell transplantation.

Induced pluripotent stem cell (iPSC)-derived myogenic progenitors are promising candidates for cell therapy strategies to treat muscular dystrophies. This protocol describes transplantation and functional measurements required to evaluate the engraftment and differentiation of iPSC-derived mesoangioblasts (a type of muscle progenitors) in mouse models of acute and chronic muscle regeneration.

Kas Yenilenmesinin Fare Modellerinde İndüklenmiş Pluripotent Kök Hücre türevi Mezoangioblast benzeri Miyojenik Progenitörlerin Nakli

Patient-derived iPSCs could be an invaluable source of cells for future autologous cell therapy protocols. iPSC-derived myogenic stem/progenitor cells ...

Production and Targeting of Monovalent Quantum Dots

The multivalent nature of commercial quantum dots (QDs) and the difficulties associated with producing monovalent dots have limited their applications in biology, where clustering and the spatial organization of biomolecules is often the object of study. We describe here a protocol to produce monovalent quantum dots (mQDs) that can be accomplished in most biological research laboratories via a simple mixing of CdSe/ZnS core/shell QDs with phosphorothioate DNA (ptDNA) of defined length. After a single ptDNA strand has wrapped the QD, additional strands are excluded from the surface. Production of mQDs in this manner can be accomplished at small and large scale, with commercial reagents, and in minimal steps. These mQDs can be specifically directed to biological targets by hybridization to a complementary single stranded targeting DNA. We demonstrate the use of these mQDs as imaging probes by labeling SNAP-tagged Notch receptors on live mammalian cells, targeted by mQDs bearing a benzylguanine moiety.

We provide detailed instructions for the preparation of monovalent targeted quantum dots (mQDs) from phosphorothioate DNA of defined length. DNA wrapping occurs in high yield, and therefore, products do not require purification. We demonstrate the use of the SNAP tag to target mQDs to cell-surface receptors for live-cell imaging applications.

Üretim ve Monovalent Kuantum Noktalarının Hedefleme

The multivalent nature of commercial quantum dots (QDs) and the difficulties associated with producing monovalent dots have limited their applications in ...

Solid Lipid Nanoparticles (SLNs) for Intracellular Targeting Applications

Nanoparticle-based delivery vehicles have shown great promise for intracellular targeting applications, providing a mechanism to specifically alter cellular signaling and gene expression. In a previous investigation, the synthesis of ultra-small solid lipid nanoparticles (SLNs) for topical drug delivery and biomarker detection applications was demonstrated. SLNs are a well-studied example of a nanoparticle delivery system that has emerged as a promising drug delivery vehicle. In this study, SLNs were loaded with a fluorescent dye and used as a model to investigate particle-cell interactions. The phase inversion temperature (PIT) method was used for the synthesis of ultra-small populations of biocompatible nanoparticles. A 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5-diphenylphenyltetrazolium bromide (MTT) assay was utilized in order to establish appropriate dosing levels prior to the nanoparticle-cell interaction studies. Furthermore, primary human dermal fibroblasts and mouse dendritic cells were exposed to dye-loaded SLN over time and the interactions with respect to toxicity and particle uptake were characterized using fluorescence microscopy and flow cytometry. This study demonstrated that ultra-small SLNs, as a nanoparticle delivery system, are suitable for intracellular targeting of different cell types.

Solid Lipid Nanoparticles SLNs for Intracellular Targeting Applications

In this study, a method for synthesizing ultra-small populations of biocompatible nanoparticles was described, as well as several in vitro methods by which to assess their cellular interactions.

Katı Lipit nanopartiküller (SLNs) Hücre içi Hedefleme için başvurular

Nanoparticle-based delivery vehicles have shown great promise for intracellular targeting applications, providing a mechanism to specifically alter ...

Transmission of Multiple Signals through an Optical Fiber Using Wavefront Shaping

The transmission of multiple independent optical signals through a multimode fiber is accomplished using wavefront shaping in order to compensate for the light distortion during the propagation within the fiber. Our methodology is based on digital optical phase conjugation employing only a single spatial light modulator, where the optical wavefront is individually modulated at different regions of the modulator, one region per light signal. Digital optical phase conjugation approaches are considered to be faster than other wavefront shaping approaches, where (for example) a complete determination of the wave propagation behavior of the fiber is performed. In contrast, the presented approach is time-efficient since it only requires one calibration per light signal. The proposed method is potentially appropriate for spatial division multiplexing in communications engineering. Further application fields are endoscopic light delivery in biophotonics, especially in optogenetics, where single cells in biological tissue have to be selectively illuminated with high spatial and temporal resolution.

We demonstrate the transmission of multiple independent signals through a multimode fiber using wavefront shaping employing a single spatial light modulator. By modulating the wavefront for each signal individually, spatially separated foci are transmitted. Potential applications are multiplexed data transfer in communications engineering and endoscopic light delivery in biophotonics.

Wavefront Şekillendirme kullanarak bir Fiber Optik aracılığıyla Çoklu Sinyalleri İletim

The transmission of multiple independent optical signals through a multimode fiber is accomplished using wavefront shaping in order to compensate for the ...

Protocol for MicroRNA Transfer into Adult Bone Marrow-derived Hematopoietic Stem Cells to Enable Cell Engineering Combined with Magnetic Targeting

While CD133+ hematopoietic stem cells (SCs) have been proven to provide high potential in the field of regenerative medicine, their low retention rates after injection into injured tissues as well as the observed massive cell death rates lead to very restricted therapeutic effects. To overcome these limitations, we sought to establish a non-viral based protocol for suitable cell engineering prior to their administration. The modification of human CD133+ expressing SCs using microRNA (miR) loaded magnetic polyplexes was addressed with respect to uptake efficiency and safety as well as the targeting potential of the cells. Relying on our protocol, we can achieve high miR uptake rates of 80&#8211;90% while the CD133+ stem cell properties remain unaffected. Moreover, these modified cells offer the option of magnetic targeting. We describe here a safe and highly efficient procedure for the modification of CD133+ SCs. We expect this approach to provide a standard technology for optimization of therapeutic stem cell effects and for monitoring of the administered cell product via magnetic resonance imaging (MRI).

This protocol illustrates a safe and efficient procedure to modify CD133+ hematopoietic stem cells. The presented non-viral, magnetic polyplex-based approach may provide a basis for the optimization of therapeutic stem cell effects as well as for monitoring the administered cell product via magnetic resonance imaging.

Yetişkin kemik iliği türevi hematopoetik kök hücre mühendislik manyetik hedefleme ile kombine etkinleştirmek için hücre içine mikroRNA Transfer için iletişim kuralı

While CD133+ hematopoietic stem cells (SCs) have been proven to provide high potential in the field of regenerative medicine, their low retention rates ...

Patient-Specific Polyvinyl Alcohol Phantom Fabrication with Ultrasound and X-Ray Contrast for Brain Tumor Surgery Planning

Phantoms are essential tools for clinical training, surgical planning and the development of novel medical devices. However, it is challenging to create anatomically accurate head phantoms with realistic brain imaging properties because standard fabrication methods are not optimized to replicate any patient-specific anatomical detail and 3D printing materials are not optimized for imaging properties. In order to test and validate a novel navigation system for use during brain tumor surgery, an anatomically accurate phantom with realistic imaging and mechanical properties was required. Therefore, a phantom was developed using real patient data as input and 3D printing of molds to fabricate a patient-specific head phantom comprising the skull, brain and tumor with both ultrasound and X-ray contrast. The phantom also had mechanical properties that allowed the phantom tissue to be manipulated in a similar manner to how human brain tissue is handled during surgery. The phantom was successfully tested during a surgical simulation in a virtual operating room.
The phantom fabrication method uses commercially available materials and is easy to reproduce. The 3D printing files can be readily shared, and the technique can be adapted to encompass many different types of tumor.

This protocol describes the fabrication of a patient specific skull, brain and tumor phantom. It uses 3D printing to create molds, and polyvinyl alcohol (PVA-c) is used as the tissue mimicking material.

Beyin Tümörü Cerrahisi Planlaması için Ultrason ve X-Ray Kontrastı ile Hastaya Özel Polivinil Alkol Phantom İmalatı

Phantoms are essential tools for clinical training, surgical planning and the development of novel medical devices. However, it is challenging to create ...

Evaluating Regional Pulmonary Deposition using Patient-Specific 3D Printed Lung Models

Development of targeted therapies for pulmonary diseases is limited by the availability of preclinical testing methods with the ability to predict regional aerosol delivery. Leveraging 3D printing to generate patient-specific lung models, we outline the design of a high-throughput, in vitro experimental setup for quantifying lobular pulmonary deposition. This system is made with a combination of commercially available and 3D printed components and allows the flow rate through each lobe of the lung to be independently controlled. Delivery of fluorescent aerosols to each lobe is measured using fluorescence microscopy. This protocol has the potential to promote the growth of personalized medicine for respiratory diseases through its ability to model a wide range of patient demographics and disease states. Both the geometry of the 3D printed lung model and the air flow profile setting can be easily modulated to reflect clinical data for patients with varying age, race, and gender. Clinically relevant drug delivery devices, such as the endotracheal tube shown here, can be incorporated into the testing setup to more accurately predict a device&#8217;s capacity to target therapeutic delivery to a diseased region of the lung. The versatility of this experimental setup allows it to be customized to reflect a multitude of inhalation conditions, enhancing the rigor of preclinical therapeutic testing.

We present a high-throughput, in vitro method for quantifying regional pulmonary deposition at the lobe level using CT scan-derived, 3D printed lung models with tunable air flow profiles.