通过 EM 场对预期和非预期的神经刺激进行建模
问题描述
高分辨率全身人体模型，带有神经细节（上）； Sim4Life 模拟 MRI 检查中的暴露。
电磁场 (EMF) 与神经元相互作用。这种相互作用可以是刺激的、抑制的或同步的，它可以是有意的或无意的。暴露于强低频场的意外刺激例如发生在磁共振成像 (MRI) 梯度线圈中，而预期刺激的示例包括治疗应用（经颅刺激、深部脑刺激、功能性电刺激等）或神经假体装置（人工视网膜、神经假肢等）。建模对于治疗和设备安全性和有效性评估特别有价值，而且对于优化医疗设备性能也很重要。
由于神经元的复杂结构和离子通道动力学、人体电场分布的不均匀性以及两者之间复杂的相互作用。后者是为什么需要耦合 EM 神经元动力学建模的原因。
相关标准
关于诱导神经元动力学，有多个相关标准规范 EM 暴露安全：ICNIRP 2010 暴露指南和 IEEE C95.1 暴露标准为公众和职业暴露于低频场提供了阈值，这些阈值基于需求主导的考虑 以防止不良的 EM 神经元相互作用相关的影响。 IEC 60601-2-33 标准专门规定了 MRI 相关领域的暴露。
为指南和标准推导安全限制的一个重要因素是神经元动力学的 SENN（空间扩展非线性节点）模型，该模型旨在表示有髓轴突（神经纤维）。
方法
1. Sim4Life 中的耦合 EM-神经元动力学建模
Sim4Life 中脊髓神经刺激器模拟的细节。
Sim4Life T-NEURO 模块提供全面的神经元动力学模拟，完全集成和耦合到 Sim4Life 平台的 EM 建模功能（P-EM-FDTD 和 P-EM-QS），以及一系列预定义的神经元动力学模型， 包括作为安全标准基础的 SENN 模型。 Sim4Life 的主要优势在于它能够在现实解剖模型（例如，虚拟家族 (ViP) 3.0 或使用 IMG 和 iSEG 模块从医学图像数据生成的模型）中模拟复杂的神经元动力学模型。 T-NEURO 模块由耶鲁大学开发的 NEURON 求解器提供支持。
可以通过将轨迹指定为样条曲线然后将其归因于预定义的行为模型，或者通过从大型存储库（例如 ModelDB）导入详细的神经元模型来轻松设计神经元模型。可以使用自动确定给定脉冲形状的刺激阈值的功能。虚拟家族
2. 应用于神经假肢
Sim4Life 中深部脑刺激器 (DBS) 模拟的详细信息。
使用 Sim4Life 的 T-NEURO 功能，可以研究用于神经修复应用的植入式电极。例如，横向束内多通道电极（TIME – 一种神经接口，与更常见的袖带电极相比，以增加侵入性为代价承诺更高的刺激选择性）设计具有五个子电极，可选择性地刺激不同神经元组。模拟了与激活各种肌肉有关的坐骨神经。为此，从图像数据中提取了包括不同神经束在内的神经几何结构，并将其转换为神经模型。然后将数百个捕捉神经元特性统计变异性的动态神经元模型放置在神经模型内，并通过 TIME 电极阵列对它们的刺激进行建模。此类模拟用于比较不同电极设计的肌肉刺激选择性和放置灵敏度。通过大鼠肌肉刺激的实验测量证实了模拟预测。正在研究使用 TIME 电极进行坐骨神经刺激，目的是使腿部运动恢复到截瘫状态，小鼠的初步结果非常令人鼓舞。
3. 应用于神经刺激
由外部经颅磁刺激引起的电流。使用 Sim4Life 进行模拟。
使用外部或内部电极的神经刺激可用于各种目的。例如，深部脑刺激 (DBS) 使用植入电极来治疗运动障碍、抑郁症等。经颅刺激使用安装在头部表面的外部电极，例如用于中风康复。使用 Sim4Life，不仅可以模拟电场分布和电流，还可以模拟对神经元活动的相关影响。已经使用 Sim4Life 低频求解器结合高分辨率 MIDA 头部模型比较了来自各种经颅刺激电极蒙太奇的场分布，并且获得的通过视网膜的电流密度可以与实验观察到的视觉 phosphenes 的发生相关，即现象 在没有光进入眼睛的情况下看到光。
4. 应用于 MRI 安全性
高分辨率全身人体模型，正在接受 MRI 检查。使用 Sim4Life 进行模拟。
耦合的 EM 神经元动力学模型已被应用于评估由 MRI 梯度线圈切换引起的意外神经刺激的安全问题。通过沿着人体内部的各种神经轨迹整合真实的运动神经元模型，并研究由功能化 ViP 3.0 体模内的真实梯度线圈模型诱导的场的刺激阈值，可以证明当前安全标准的一系列假设是有问题的。最重要的是，发现 i）除了场强之外，场不均匀性（存在于人体内）可能是神经刺激的相关来源，ii）SENN 模型并不总是保守的，以及 iii）温度的影响神经元动力学很重要，因此需要在现实解剖模型中进行耦合 EM-神经元动力学建模，以正确理解低频暴露安全性并得出合适的安全标准。通过使用通过扩散张量成像获得的不均匀的各向异性电导率图，可以进一步提高建模保真度。各种治疗相关的丘脑和丘脑底核的 DBS 电极暴露的 EM 建模已与代表三个不同神经元群体的 >100 个真实神经元模型的模拟相结合（使用 Sim4Life 的 Python 脚本功能准确放置），并且预测的刺激率可能与实验确定的相关数量。
5. 验证
模拟由电刺激引起的神经元放电。在 Sim4Life 中使用 T-NEURO 模块进行模拟。
底层 EM 求解器已得到广泛验证，例如，使用制造解决方案的方法。
耦合的 EM 神经元动力学建模已在多个层面上得到验证和验证：通过从 Sim4Life 中的 ModelDB 复制神经元模型并与使用 FDA 提供的参考 SENN 模型实现获得的阈值进行比较，验证了 Sim4Life 实现的正确性 网站提供各种脉冲持续时间和形状。通过预测和测量 i) 视网膜神经节细胞的刺激阈值和 ii) 神经假体坐骨神经刺激的肌肉激活选择性来进行实验验证。此外，根据文献数据对深部脑刺激模型进行了定性验证。
相关文献
- Reilly, J. Patrick, and Alan M. Diamant. Electrostimulation: theory, applications, and computational model. Artech House, 2011.
- Neufeld, Esra, et al. “Simulation platform for coupled modeling of EM-induced neuronal dynamics and functionalized anatomical models.” Neural Engineering (NER), 2015 7th International IEEE/EMBS Conference on. IEEE, 2015.
- Iacono, Maria Ida, et al. “MIDA: A Multimodal Imaging-Based Detailed Anatomical Model of the Human Head and Neck.” PloS one 10.4 (2015).
- Neufeld, Esra, Ioannis V. Oikonomidis, and Niels Kuster. “Thresholds for interference with neuronal activity.” Electromagnetic Compatibility (APEMC), 2015 Asia-Pacific Symposium on. IEEE, 2015.
- Neufeld, Esra, et al. “Computational platform combining detailed and precise functionalized anatomical phantoms with EM-Neuron interaction modeling.”General Assembly and Scientific Symposium (URSI GASS), 2014 XXXIth URSI. IEEE, 2014.