Published May 27, 2016 | Version v1
Publication Open

Transcranial Electrical Neuromodulation Based on the Reciprocity Principle

Creators

  • 1. Universidad Nacional de La Plata
  • 2. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
  • 3. University of Oregon
  • 4. Electrical Geodesics (United States)

Description

A key challenge in multi-electrode transcranial electrical stimulation (TES) or transcranial direct current stimulation (tDCS) is to find a current injection pattern that delivers the necessary current density at a target and minimizes it in the rest of the head, which is mathematically modeled as an optimization problem. Such an optimization with the Least Squares (LS) or Linearly Constrained Minimum Variance (LCMV) algorithms is generally computationally expensive and requires multiple independent current sources. Based on the reciprocity principle in electroencephalography (EEG) and TES, it could be possible to find the optimal TES patterns quickly whenever the solution of the forward EEG problem is available for a brain region of interest. Here, we investigate the reciprocity principle as a guideline for finding optimal current injection patterns in TES that comply with safety constraints. We define four different trial cortical targets in a detailed seven-tissue finite element head model, and analyze the performance of the reciprocity family of TES methods in terms of electrode density, targeting error, focality, intensity, and directionality using the LS and LCMV solutions as the reference standards. It is found that the reciprocity algorithms show good performance comparable to the LCMV and LS solutions. Comparing the 128 and 256 electrode cases, we found that use of greater electrode density improves focality, directionality, and intensity parameters. The results show that reciprocity principle can be used to quickly determine optimal current injection patterns in TES and help to simplify TES protocols that are consistent with hardware and software availability and with safety constraints.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

يتمثل التحدي الرئيسي في التحفيز الكهربائي متعدد الأقطاب عبر الجمجمة (TES) أو تحفيز التيار المباشر عبر الجمجمة (tDCS) في العثور على نمط حقن التيار الذي يوفر كثافة التيار اللازمة عند الهدف ويقللها إلى الحد الأدنى في بقية الرأس، والتي يتم نمذجتها رياضيًا كمشكلة تحسين. مثل هذا التحسين مع خوارزميات المربعات الصغرى (LS) أو التباين الأدنى المقيد خطيًا (LCMV) مكلف حسابيًا بشكل عام ويتطلب مصادر تيار مستقلة متعددة. استنادًا إلى مبدأ المعاملة بالمثل في تخطيط كهربية الدماغ (EEG) و TES، قد يكون من الممكن العثور على أنماط TES المثلى بسرعة كلما كان حل مشكلة تخطيط كهربية الدماغ الأمامي متاحًا لمنطقة الدماغ محل الاهتمام. هنا، نقوم بالتحقيق في مبدأ المعاملة بالمثل كمبدأ توجيهي لإيجاد أنماط الحقن الحالية المثلى في TES التي تتوافق مع قيود السلامة. نحدد أربعة أهداف قشرية تجريبية مختلفة في نموذج رأس عنصر محدود مفصل من سبعة أنسجة، ونحلل أداء عائلة المعاملة بالمثل لطرق TES من حيث كثافة القطب الكهربائي، واستهداف الخطأ، والبؤرة، والشدة، والاتجاه باستخدام حلول LS و LCMV كمعايير مرجعية. تبين أن خوارزميات المعاملة بالمثل تُظهر أداءً جيدًا يمكن مقارنته بحلول LCMV و LS. بمقارنة حالات الإلكترود 128 و 256، وجدنا أن استخدام كثافة إلكترود أكبر يحسن البؤرية والاتجاهية ومعلمات الشدة. تظهر النتائج أنه يمكن استخدام مبدأ المعاملة بالمثل لتحديد أنماط حقن التيار المثلى في TES بسرعة والمساعدة في تبسيط بروتوكولات TES التي تتوافق مع توفر الأجهزة والبرامج ومع قيود السلامة.

Translated Description (French)

Un défi clé dans la stimulation électrique transcrânienne multi-électrodes (tes) ou la stimulation transcrânienne à courant continu (tDCS) est de trouver un modèle d'injection de courant qui délivre la densité de courant nécessaire à une cible et la minimise dans le reste de la tête, qui est mathématiquement modélisé comme un problème d'optimisation. Une telle optimisation avec les algorithmes des moindres carrés (LS) ou de variance minimale à contrainte linéaire (LCMV) est généralement coûteuse sur le plan du calcul et nécessite plusieurs sources de courant indépendantes. Sur la base du principe de réciprocité en électroencéphalographie (EEG) et tes, il pourrait être possible de trouver rapidement les modèles tes optimaux chaque fois que la solution du problème d'EEG avant est disponible pour une région du cerveau d'intérêt. Ici, nous étudions le principe de réciprocité comme ligne directrice pour trouver des modèles d'injection de courant optimaux dans les tes qui respectent les contraintes de sécurité. Nous définissons quatre cibles corticales d'essai différentes dans un modèle détaillé de tête à éléments finis à sept tissus et analysons les performances de la famille de réciprocité des méthodes tes en termes de densité d'électrode, d'erreur de ciblage, de focalité, d'intensité et de directivité en utilisant les solutions LS et LCMV comme normes de référence. On constate que les algorithmes de réciprocité présentent de bonnes performances comparables aux solutions LCMV et LS. En comparant les 128 et 256 cas d'électrodes, nous avons constaté que l'utilisation d'une plus grande densité d'électrodes améliore la focalité, la directivité et les paramètres d'intensité. Les résultats montrent que le principe de réciprocité peut être utilisé pour déterminer rapidement les modèles d'injection de courant optimaux dans tes et aider à simplifier les protocoles tes qui sont compatibles avec la disponibilité du matériel et des logiciels et avec les contraintes de sécurité.

Translated Description (Spanish)

Un desafío clave en la estimulación eléctrica transcraneal (tes) multielectrodo o la estimulación transcraneal de corriente continua (tDCS) es encontrar un patrón de inyección de corriente que proporcione la densidad de corriente necesaria en un objetivo y la minimice en el resto de la cabeza, lo que se modela matemáticamente como un problema de optimización. Dicha optimización con los algoritmos de mínimos cuadrados (LS) o varianza mínima linealmente restringida (LCMV) es generalmente costosa desde el punto de vista computacional y requiere múltiples fuentes de corriente independientes. Con base en el principio de reciprocidad en electroencefalografía (EEG) y tes, podría ser posible encontrar los patrones de tes óptimos rápidamente siempre que la solución del problema de EEG directo esté disponible para una región cerebral de interés. Aquí, investigamos el principio de reciprocidad como guía para encontrar patrones óptimos de inyección de corriente en tes que cumplan con las restricciones de seguridad. Definimos cuatro objetivos corticales de prueba diferentes en un modelo detallado de cabeza de elementos finitos de siete tejidos y analizamos el rendimiento de la familia de reciprocidad de los métodos tes en términos de densidad de electrodos, error de orientación, focalidad, intensidad y direccionalidad utilizando las soluciones LS y LCMV como estándares de referencia. Se encuentra que los algoritmos de reciprocidad muestran un buen rendimiento comparable a las soluciones LCMV y LS. Al comparar los casos de 128 y 256 electrodos, encontramos que el uso de una mayor densidad de electrodos mejora los parámetros de focalidad, direccionalidad e intensidad. Los resultados muestran que el principio de reciprocidad se puede utilizar para determinar rápidamente los patrones óptimos de inyección de corriente en tes y ayudar a simplificar los protocolos tes que son consistentes con la disponibilidad de hardware y software y con las restricciones de seguridad.

Files

pdf.pdf

Files (5.1 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:8a60bb3c3e3e48920fac5089b4ab9994
5.1 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
التعديل العصبي الكهربائي عبر الجمجمة بناءً على مبدأ المعاملة بالمثل
Translated title (French)
Neuromodulation électrique transcrânienne basée sur le principe de réciprocité
Translated title (Spanish)
Neuromodulación Eléctrica Transcraneal Basada en el Principio de Reciprocidad

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2398442876
DOI
10.3389/fpsyt.2016.00087

Is supplement to
https://openalex.org/W4388007398 (Other)
https://openalex.org/W4250149432 (Other)
https://openalex.org/W4210562450 (Other)
https://openalex.org/W3157381604 (Other)
https://openalex.org/W2963170894 (Other)
https://openalex.org/W2891896600 (Other)
https://openalex.org/W2588081361 (Other)
https://openalex.org/W2236348372 (Other)
https://openalex.org/W2037415880 (Other)
https://openalex.org/W2009943748 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Argentina

References

  • https://openalex.org/W1575701986
  • https://openalex.org/W1586692934
  • https://openalex.org/W1711548506
  • https://openalex.org/W1856000993
  • https://openalex.org/W1925510761
  • https://openalex.org/W1968924103
  • https://openalex.org/W1970567892
  • https://openalex.org/W1974627378
  • https://openalex.org/W1975831153
  • https://openalex.org/W1977743907
  • https://openalex.org/W1983834279
  • https://openalex.org/W1990855124
  • https://openalex.org/W1994941206
  • https://openalex.org/W1996211397
  • https://openalex.org/W1996525838
  • https://openalex.org/W1998962655
  • https://openalex.org/W2003170314
  • https://openalex.org/W200468100
  • https://openalex.org/W2011489937
  • https://openalex.org/W2021607448
  • https://openalex.org/W2023484210
  • https://openalex.org/W2029338818
  • https://openalex.org/W2038755867
  • https://openalex.org/W2039362646
  • https://openalex.org/W2042069978
  • https://openalex.org/W2053773326
  • https://openalex.org/W2058264807
  • https://openalex.org/W2062741660
  • https://openalex.org/W2067686742
  • https://openalex.org/W2069167648
  • https://openalex.org/W2075175894
  • https://openalex.org/W2086556140
  • https://openalex.org/W2096118154
  • https://openalex.org/W2096590617
  • https://openalex.org/W2097273459
  • https://openalex.org/W2097334123
  • https://openalex.org/W2100240292
  • https://openalex.org/W2101044274
  • https://openalex.org/W2107045991
  • https://openalex.org/W2108805590
  • https://openalex.org/W2109749221
  • https://openalex.org/W2111164568
  • https://openalex.org/W2113761410
  • https://openalex.org/W2119196869
  • https://openalex.org/W2120749582
  • https://openalex.org/W2126906058
  • https://openalex.org/W2130863149
  • https://openalex.org/W2131078489
  • https://openalex.org/W2134180298
  • https://openalex.org/W2135862159
  • https://openalex.org/W2136059047
  • https://openalex.org/W2137161651
  • https://openalex.org/W2141025150
  • https://openalex.org/W2141723543
  • https://openalex.org/W2148532693
  • https://openalex.org/W2149223842
  • https://openalex.org/W2149430741
  • https://openalex.org/W2149582492
  • https://openalex.org/W2156809536
  • https://openalex.org/W2160363272
  • https://openalex.org/W2164758410
  • https://openalex.org/W2167827175
  • https://openalex.org/W2171771351
  • https://openalex.org/W2171800174
  • https://openalex.org/W2178132155
  • https://openalex.org/W2188049953
  • https://openalex.org/W2312658729
  • https://openalex.org/W2346587012
  • https://openalex.org/W2394698932
  • https://openalex.org/W2398442876
  • https://openalex.org/W2419166069
  • https://openalex.org/W2434042235
  • https://openalex.org/W245658
  • https://openalex.org/W4211180656
  • https://openalex.org/W4250543537
  • https://openalex.org/W4252732399
  • https://openalex.org/W46649008