目的：
ディープブレイン刺激（DBS）テクノロジーはますます高度になり、プログラミングを最適化できるツールが必要です。 3次元（3D）電極イメージング再構築は、臨床医が最も効果的なDBS接点を選択するのを支援する可能性があります。この研究では、2つの異なる方法の予測能力を評価しました（MATLABソフトウェア [Mathworks, Inc., Natick, MA] およびBrainLabソフトウェア [Brainlab, Munich, Germany]）臨床検査（ケアの標準）と比較して、効果的なDBS接触を特定する際。この研究では、1つの方法が優れているかどうかを分析します。
材料と方法：
全体として、29人の患者が含まれていました。27人がパーキンソン病（PD）とジストニア（DT）で27人が含まれていました。したがって、58の脳半球の画像が得られました。これらのうち、56は方向性のリードを持ち、2つは8リングの接触を持つリードを持っていました。 MATLABソフトウェアとBrainLabソフトウェアを使用して、電極再構成を実行しました。電極とターゲットの間の解剖学的関係（視床下核またはpallidus internus）を分析しました。ターゲットのスイートスポット内の接点は、3D再構成の視覚化によって選択されました。さらに、最高の接触レベルが方向性である場合、最適な位置の方向接点が選択されました（これは40リードで可能でした）。最良の接触は、臨床検査（標準ケア）に基づいて最も高い運動症状の改善率を持つものとして定義されていました。
結果：
患者の平均年齢は56歳でした。 24人の患者が手術から1年以内に手術を受け、手術からの最大時間は3年でした。接触レベルの提案の違いは1つの半球であり、Matlabソフトウェアは83％（48/58）で最高の臨床接触と84％（49/58）でBrainLabソフトウェアを正しく示唆しています。方向接点の提案容量は、両方の方法で80％でした。さらに、画像の再構築に基づいて最適な連絡先を選択する際に、2つの方法（55/58）の間に94.8％の一致率がありました。
結論：
MATLABソフトウェアとBrainLabソフトウェアは、臨床検査に基づいて最適な接触を正確に示唆する効果的な画像再構成方法です。
キーワード：
深い脳刺激;パーキンソン病;ジストニア;ニューロイメージング再構築。
#深部脳刺激の2つの方法の比較リード再構成とその予測能力