Анализ неопределенности вычислительной модели для моделирования нейростимуляции, вызванной градиентными полями в МРТ (NEUROMAN)

В исследовании не исследуются какие-либо вмешательства, связанные со здоровьем, ни терапия, ни медицинское устройство. Исследование направлено на то, чтобы спровоцировать стимуляцию периферических нервов изменяющимися во времени магнитными (так называемыми «градиентными») полями у добровольцев, чтобы измерить пороговые уровни градиента в различных конфигурациях (разные блоки градиентных катушек, разные положения и позы). Эксперименты дадут новые данные о взаимодействии градиентных полей и функции периферической нервной системы. Эти измерения представляют общий интерес для количественной оценки связанных с ними неопределенностей моделирования и проверки существующих или будущих методов вычислительного моделирования.

В экспериментах будет использоваться МР-сканер для создания градиентных полей, используемых для индукции стимуляции. В обычном режиме максимальный градиент поля, разрешенный производителем, может привести к стимуляции периферических нервов примерно у 50% субъектов. Однако, в зависимости от положения и позы, он может вызвать ПНС даже менее чем у 50% субъектов. Следовательно, для измерения порогов стимуляции необходимо использовать градиентные блоки в экспериментальном режиме (относительно поля градиента), как описано в IEC 60601-2-33, т. е. ограничения градиента, установленные производителем, будут отключены. Как описано в стандарте, градиентное поле будет медленно увеличиваться от нестимулирующего уровня до тех пор, пока доброволец не почувствует первые ощущения стимуляции, после чего градиентное поле будет остановлено. Этот протокол не приводит к повышенному риску стимуляции сердечной мышцы по сравнению с обычным режимом, а только к увеличению вероятности ПНС с неболевыми ощущениями в коже, например, покалывание, подергивание или покалывание. ПНС не считается проблемой для здоровья. Радиочастотное (РЧ) поле останется выключенным, т. е. нет риска нагрева (сканер не будет получать изображения в этом режиме).