经颅磁的学习笔记之(一):经颅磁刺激基本原理

本文介绍了经颅磁刺激(TMS)的基本原理,包括物理学和神经生理学层面,阐述其在临床中用于诊断和治疗中枢神经系统疾病及精神疾病的作用。TMS利用磁场非侵入性地影响大脑,通过调节刺激频率来影响神经元的兴奋性和抑制性,实现大脑功能的调控。在抑郁症治疗中,高频刺激左侧DLPFC和低频刺激右侧DLPFC是常见的治疗方案。未来,TMS将朝精准化和多模态方向发展。

关注“心仪脑”查看更多脑科学知识的分享

关键词:经颅磁、学习笔记、神经调控


经颅磁刺激(Transcranial Magnetic Stimulation,简称TMS)利用磁场,对大脑皮层或外周神经进行一种非侵入式的,无疼痛的刺激,从而检测或调节改善大脑功能。在临床上,经颅磁刺激经常用来诊断和治疗中枢神经系统疾病以及精神疾病,是一种热门的神经调控技术。

【经颅磁刺激的物理学原理】

经颅磁技术是在高压大容量的电容上充电,再通过晶闸管触发开关放电,在很短的时间内,刺激线圈就会通过数千安培的电流,基于法拉第电磁感应定律,在线圈周围会产生一个1-5T的脉冲磁场。由于磁场在通过颅骨,头皮等高阻抗组织的时候,其强度不会衰减,因此,不会影响大脑皮质中产生的反向感应电流。反向感应电流的产生,改变了细胞的膜电位,当感应电流强度超过神经组织的兴奋阈值时,就会引起局部的大脑神经细胞产生去极化,引起兴奋性的动作电位,从而诱发一系列的生理变化。

经颅磁的基础电路原理图

【经颅磁刺激的神经生理学原理】

大脑内存在着非常复杂的神经网络,神经元细胞就是其中最基本的结构和功能单位。神经元细胞在未接收到刺激时,细胞膜内外两侧的电位差我们称之为静息电位,静息电位是一个内负外正的状态。当神经元细胞接收到一个小强度的刺激时,细胞膜上的钠离子通道部分开放,膜外的钠离子内流发生去极化现象,或者细胞膜上的氯离子通道部分开放,使膜内的氯离子外流发生超极化现象,基于此产生的电位变化,我们称之为局部电位。局部电位的大小与刺激强度和刺激时间有关,当局部电位达到神经元细胞的阈电位水平时,就可以理解为在静息电位的基础上发生的快速、可逆、可传播的细胞膜两侧的电位波动,我们称之为动作电位动作电位就是神经元兴奋和活动的标志。神经元细胞会将动作电位的电信号传递到突触前膜,前膜释放化学分子再与突触后膜的受体结合,从而实现神经元之间膜电位信号的传递。

神经元细胞的静息电位与动作电位

神经元细胞

神经系统的可塑性,也是经颅磁实现调控作用的一个基础。神经可塑性,是指为主动适应和反映内外环境的各种变化,神经系统在活动中能发生结构和功能的改变,并维持一段时间的特点。由于神经元之间信息传递,处理,存储,提取都需要突触,因此神经可塑性中最基本,最重要的就是突触的可塑性。在突触的可塑性中,有两个重要的类型:长时程增强(LTP:由于突触连续高频活动而产生的可以延续数小时,甚至数日以上的突触强度的增强)和长时程抑制(LTD:由于突触低频连续活动而产生的持续的该突出强度的抑制)。研究发现,磁刺激的刺激强度,刺激频率和刺激模式都可以影响突触的LTP和LTD。

高频与低频

如上文所说,经颅磁是利用脉冲磁场来对大脑进行刺激的,因此,脉冲的频率是刺激治疗过程中的重要参数,这里简单的介绍一下:我们将频率为1Hz(含1Hz)以下的称为低频经颅磁,将频率高于1Hz的称为高频经颅磁。一般情况下,高于5Hz的经颅磁刺激会诱发LTP,低频率的经颅磁刺激会诱发LTD。

突触

【抑郁症例子浅述】

我们的大脑分为左半球和右半球,左右半球都有一个脑区被称作背外侧前额叶(DLPFC),健康成人左右两侧背外侧前额叶的功能是相互平衡的,然而研究发现抑郁症患者的左右两侧背外侧前额叶功能是不平衡的,左侧DLPFC功能异常减弱,右侧DLPFC功能异常增强。在这种情况下,就可以有两种经颅磁的治疗方案进行选择:对左侧DLPFC进行10Hz的高频刺激,实现兴奋的脑区调控功能;或对右侧DLPFC进行1Hz的低频刺激,实现抑制的脑区调控功能。目前10Hz高频的抑郁症治疗方案因为其疗效明确,效果优于低频刺激,已经广受各大指南推荐。1Hz低频的治疗方案,因为其安全系数更高,更适用于癫痫发作风险高的患者,也在临床上被广泛使用。这两种治疗方案,同时在2017年被美国精神病协会推荐为临床应用方案,详情如图所示:

背外侧前额叶

经颅磁刺激正是这样,通过对刺激频率,刺激强度和刺激模式的调节改变,从而实现对不同脑区功能的兴奋和抑制的调控作用。

【个人经验浅谈】

目前,经颅磁刺激越来越朝着精准化,多模态的方向发展了,将经颅磁刺激与其他临床治疗方式结合起来,可以更加客观有效地诊断、治疗病人。如何理解经颅磁的治疗参数?不同疾病的治疗协议如何?经颅磁如何与其他技术进行多模态整合?想要了解更多关于经颅磁技术的应用与发展,可以关注我们的“经颅磁的学习笔记”系列推文,后续我们会不断更新,帮助大家更好地了解经颅磁技术。

参考文献

  1. 窦祖林. (2012). 经颅磁刺激技术基础与临床应用. 人民卫生出版社.
  2. George, M. S., Lisanby, S. H., Avery, D., Mcdonald, W. M., Durkalski, V., & Pavlicova, M., et al. (2010). Daily left prefrontal transcranial magnetic stimulation therapy for major depressive disorder: a sham-controlled randomized trialmagnetic stimulation for major depressive disorder. Arch Gen Psychiatry(5), 507-516.
  3. Mcclintock, S. M., Reti, I. M., Carpenter, L. L., Mcdonald, W. M., & Lisanby, S. H.. (2017). Consensus recommendations for the clinical application of repetitive transcranial magnetic stimulation (rtms) in the treatment of depression. Journal of Clinical Psychiatry, 79(1).

全文完结,整理不易,看不完记得收藏,最后希望点赞支持一下!

了解更多,请关注“心仪脑”公众号!

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重与结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率与稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值