ZUSAMMENFASSUNG Die transkranielle Magnetstimulation (TMS), die durch Magnetresonanztomographie (MRT) geleitet wird, hat die Behandlung von affektiven Störungen erheblich vorangebracht, da sie eine präzise Zielauswahl für die im Zusammenhang mit deren Pathophysiologie stehenden Gehirnkreise ermöglicht. Die Integration von Neuronavigationssystemen, die die Echtzeit-MRT-basierte Spulenauslegung nutzen, hat die räumliche Zielgenauigkeit, Individualisierung und therapeutische Ergebnisse verbessert. Trotz dieser Fortschritte erfordert die Erreichung optimaler Stimulationswirksamkeit eine sorgfältige Berücksichtigung der MRT-Techniken, einschließlich anatomischer Bildgebung, funktioneller MRT (fMRT) und auf Konnektivität basierender Methoden. Anatomische MRT bietet eine zuverlässige strukturelle Grundlage für die Neuronavigation, weist jedoch keine Spezifität hinsichtlich funktioneller neuronaler Netzwerke auf, die bei affektiven Störungen beteiligt sind. Im Gegensatz dazu verbessert die fMRT durch aufgabenbasierte und Ruhe-Zustands-Paradigmen die Präzision der Zielauswahl, indem sie patientenspezifische neuronale Aktivität und Muster funktioneller Konnektivität identifiziert, obwohl dieser Ansatz anfällig für Variabilität und Bildartefakte ist. Die konnektivitätsbasierte MRT-Neuronavigation stellt einen vielversprechenden Fortschritt dar, indem sie gezielt gestörte neuronale Netzwerke anspricht. Diese Überprüfung untersucht kritisch die jüngsten technologischen und methodologischen Fortschritte in der MRT-gestützten Neuronavigation für TMS und thematisiert aktuelle Herausforderungen wie die Qualität der Bildakquisition, die Genauigkeit der Co-Registrierung, die Minderung von Artefakten und praktische Einschränkungen in klinischen Settings. Schließlich werden aufkommende Möglichkeiten und Innovationen erörtert, die darauf abzielen, die Präzision der Neuronavigation zu verbessern, eine breitere klinische Anwendung zu fördern und letztendlich die therapeutischen Ergebnisse in der interventionellen Psychiatrie bei affektiven Störungen zu verbessern.
Demchenko et al. (Donnerstag,) untersuchten diese Frage.
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