確率的拡散トラクトグラフィーと電気生理学を利用する運動および体性感覚視床下領域の描写

目的：視床から体性感覚皮質（S1）および一次運動皮質（M1） /補助運動領域（SMA）と濃い脳の刺激を受けた微小電極電気生理学を伴う補助運動領域（SMA）への接続の明示的な局在化のために、確率的拡散トラボグラフィ（PDT）を採用および比較すること（DBS）手術。 材料と方法：これらのトラクトグラフィ由来の接続を使用して、感覚または運動生理学に対応する視床のボクセルを分類しました。繊維強度のしきい値、つまり接続性定義領域（CDR）によってPDTベースのタラミック官能サブ領域を描写するための新しいモデル（この作業では、「混合」モデルと呼ばれています）が考案されました。この分類方法を使用して作成された領域は、CDRを定義するために、最も一般的に使用されるモデル（この作業では「分離」または「勝者がすべてのモデル」モデルと呼ばれる）と比較されました。 結果：電気生理学データは、感覚細胞と運動細胞の両方の混合モデルを使用して作成されたS1 CDRの方が適切に対応しました。分離モデルCDRは、S1分離モデルCDRに対応する感覚細胞はほとんどなく、電気生理学に対する対応が不十分であることを示しました。 結論：混合モデルベースのCDRは、皮質下構造の機能的小領域の描写において大幅な改善を提供する可能性があります。

PURPOSE: To employ and compare probabilistic diffusion tractography (PDT) for the explicit localization of connections from the thalamus to somatosensory cortex (S1) and primary motor cortex (M1) / supplementary motor area (SMA) with microelectrode electrophysiology in patients undergoing deep brain stimulation (DBS) surgery. MATERIALS AND METHODS: These tractography-derived connections were used to categorize voxels in the thalamus as corresponding to sensory or motor physiology. A novel model (referred to in this work as the "mixture" model) to delineate PDT-based thalamic functional subregions by thresholding fiber intensities, ie, connectivity-defined regions (CDR), was devised. Regions created using this classification method were compared with the most commonly used model (referred to in this work as the "separation" or "winner takes all" model) for defining CDRs. RESULTS: Electrophysiology data corresponded better for S1 CDRs created using the mixture model for both sensory and motor cells. Separation model CDRs showed poor correspondence against electrophysiology, with few sensory cells corresponding to the S1 separation model CDR. CONCLUSION: Mixture model-based CDRs may offer a significant improvement in delineation of functional subregions of subcortical structures.