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2026-07-20 00:00 美国 论文发表 基础与方法 译自 EN

术前多模态成像选好植入点,四肢瘫患者抓握解码准确率96%

内容概述 该研究通过整合解剖、功能与血管成像及术前3D建模,为一例C5四肢瘫痪参与者的抓握相关运动解码优化皮层内微电极阵列植入位点。参与者接受解剖MRI、弥散加权成像与任务态fMRI,以识别抓握相关皮层区域并避开血管与言语关键区;Quicktome软件结合结构连接与功能激活数据细化靶区选择,3D打印颅骨与皮层模型支持术前规划,包括开颅与电极定位模拟。功能性成像识别出前顶内沟(AIP)、腹侧前运动皮层(PMv)与额下回(IFG)的抓握相关激活,最终选定AIP及PMv的6v与6r亚区。术后利用植入阵列在尝试性臂/手运动期间采集的神经数据验证电极放置,阵列实现高保真解码,联合分类准确率达96%。
推荐理由 为一例C5四肢瘫痪者整合解剖、功能与血管成像及术前3D建模优化皮层内电极植入位点,术后阵列实现96%联合分类准确率,为抓握相关脑机接口的电极放置提供多模态方法。

术前多模态成像选好植入点,四肢瘫患者抓握解码准确率96%
图片来源:Neuroimage. Reports,CC BY 4.0

该研究发表于Neuroimage. Reports,通过整合解剖、功能与血管成像及术前3D建模,为一名C5四肢瘫痪参与者的抓握相关运动解码优化皮层内微电极阵列植入位点,功能性成像识别出前顶内沟(AIP)、腹侧前运动皮层(PMv)与额下回(IFG)的抓握相关激活。

术后利用植入阵列在尝试性臂/手运动期间采集的神经数据验证电极放置,阵列实现高保真解码,联合分类准确率达96%;作者认为该多模态方法为瘫痪个体确定手术可行的抓握网络植入位置提供了有效途径。(PMID 42473457,DOI 10.1016/j.ynirp.2026.100381)

本文由 BCIwiki 根据公开信息撰写

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