多模态电与磁脑成像中的正逆求解:理论、实现与应用

当今的计算资源，结合高分辨率的个性化结构MRI扫描，可以在广泛的生物电磁应用中实现先进的正演建模。前向求解器与逆方法结合使用来定位神经元源。这些求解器已经从使用单层或多层球形域的分析方法演变为基于边界和有限元方法(bem和fem)的现实建模工具。现代FEM方法——使用最先进的高分辨率MRI、数值求解器和计算硬件——可以处理高分辨率空间离散化和先进的传感器模型，并纳入组织各向异性。类似地，逆方法也可以利用个体化MRI来支持对大脑活动的推断，例如，通过对大脑中活跃神经元位置的限制，或对扩散MRI束成像中推断的神经元群之间的连通性的限制。通过相互作用，类似的方法也适用于电磁脑刺激的建模。整合解剖信息，先进的正向和反向方法将是开发下一代全脑电生理时空分析软件工具的关键。

本研究课题旨在发现解决多模态电和磁脑成像问题的新方法，包括源定位和刺激，以及互补模式，如阻抗断层扫描。特别是，我们的目标是推进统一求解方法的发展，可以利用目前通过高分辨率和高对比度MRI扫描获得的大量体积信息，并受益于不同模式的互补。本问题将重点介绍利用高分辨率MRI数据的新方法，结合应用于源定位、脑刺激建模和阻抗断层扫描问题的建模和推理的新方法。这些方法可以利用机器学习、动态建模、过滤技术或统计推断。

范围涵盖新的正向和反向方法和多模态研究，由以下例子所激励。

(1)将强大的体积正演模拟技术与逆向方法相结合，目前还存在许多悬而未决的问题。这些包括，例如，基于fema的源模型在内部具有高对比度的复杂结构头部模型中的稳定性，或者使用现实几何图形所产生的反向效应。

(2)数值实现，它们的性能和实验应用是受欢迎的，例如，在构建高级逆方法时，例如，动态贝叶斯求解器或机器学习方案，这需要不同的正向和反向求解器组件之间的坚实相互作用。

(3)提高逆建模中的多模态水平:例如，如果应用体积正演模拟，可以直接耦合优化刺激和源定位方法或互补模态。

范围包括(但不限于)以下侵入性非侵入性多模态神经成像技术及其应用:

脑电图(EEG);
脑磁图描记术(MEG);
磁共振成像(MRI);
侵入性脑电图sEEG, iEEG, ECOG
DBS, CCEPs和低功率刺激
Neurotherapeutic方法;
经颅磁刺激(TMS);
经颅电刺激(TES);
时间干扰刺激(TIS)。
功能磁共振，弥散张量成像(DTI);
结合脑电图/梅格/功能磁共振成像
功能近红外光谱;
利用尖端人工智能;
机器学习;
深度学习;

因此，我们欢迎对新方法和实现的贡献，这些新方法和实现通过新颖性、实用性和简单的人类应用来影响公众。

关键字:正向模拟，逆问题，多模态，互易性，机器学习理论，实现，应用，源定位，EEG, MEG, sEEG, iEEG，刺激，TES/TMS，断层扫描，EIT

重要提示:所有对本研究主题的贡献必须在其所提交的章节和期刊的范围内，如其使命声明中所定义的那样。雷竞技rebat在同行评审的任何阶段，Frontiers保留将超出范围的稿件引导到更合适的章节或期刊的权利。