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SlicerTMS: Real-Time Visualization of Transcranial Magnetic Stimulation for Mental Health Treatment


Core Concepts
Transcranial Magnetic Stimulation (TMS) visualization system, SlicerTMS, enhances treatment planning with real-time E-field predictions and deep learning integration.
Abstract
1. Abstract: Introduces a real-time visualization system, SlicerTMS, for TMS treatment. Utilizes Deep Learning to predict E-field distributions rapidly. Enhances neuronavigation visualization capabilities for informed decision-making. 2. Introduction: Discusses the importance of precise coil placement in TMS therapy. Highlights challenges in real-time prediction and visualization in clinical settings. 3. Implementation: 3.1 Neuronavigation Visualization Component: Describes the architecture and components of SlicerTMS interface. Provides insights into rendering predicted E-fields on different modalities. 3.2 Deep Learning Pipeline for E-Field Prediction: Details the training process of a multi-scale 3D-Res-UNet model for E-field prediction. Mentions the use of MRI images from the Human Connectome Project for training. 3.3 AR Component with WebXR: Explains the web server connection for mobile-based AR interaction. 4. Performance Evaluation: 4.1 Technical Performance Experiments of SlicerTMS: Presents timings for E-field prediction and visualization on different hardware configurations. 4.2 Comparative Performance Analysis: Compares SlicerTMS with SimNIBS in terms of visualization speed on brain mesh. 5. Expert User Study: Discusses an expert user study evaluating usability and workflow efficiency of SlicerTMS. 6. Discussion: Highlights the advancements and limitations of SlicerTMS compared to existing tools like SimNIBS. 7. Conclusion and Future Work: Concludes by emphasizing the potential impact of SlicerTMS on treatment planning and future improvements.
Stats
Neural Network runs in less than 0.2 seconds on average. Real-time visualization takes less than ten milliseconds on average.
Quotes

Key Insights Distilled From

by Loraine Fran... at arxiv.org 03-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.06459.pdf
SlicerTMS

Deeper Inquiries

How can real-time visualization systems like SlicerTMS revolutionize other areas of healthcare technology?

リアルタイムの可視化システムは、他の医療技術分野に革命をもたらす可能性があります。例えば、外科手術中にリアルタイムで患者の解剖学的構造を表示することで、医師がより正確かつ効果的な手術を行うことができるようになります。また、診断時に画像データを即座に処理して病変や異常を視覚化することで、迅速かつ正確な診断結果を提供することが可能です。さらに、リハビリテーションプロセス中に患者の運動や筋肉活動をリアルタイムでモニターし、個別化された治療計画を立案する際に役立ちます。

How can advancements in XR technologies further enhance the capabilities of systems like SlicerTMS?

XR(拡張現実)技術の進歩は、SlicerTMSなどのシステムの能力向上にさらなる利点をもたらす可能性があります。例えば、AR(拡張現実)技術を活用することで、医師や臨床従事者は脳内部へ直感的かつ精密な操作が可能となります。これは手術計画や神経刺激治療プロセスの最適化に役立ちます。また、VR(仮想現実)技術は教育トレーニングや臨床シミュレーション向けに使用されることで、「体験型」学習体験を提供し,医療専門家や学生たちが安全かつ効果的な方法で新しい技法や処置法を身近から理解・修得する支援します。

What are potential drawbacks or criticisms regarding the integration of deep learning in TMS treatment planning?

TMS治療計画へ深層学習(DL)の統合へ対する潜在的欠点や批判点も存在します。 データ依存性: 深層学習モデルは大量のラベル付きデータセットからパラメーター調整される必要があるため,十分量及び質保証したデータ収集作業および前処理工程等多く時間費用要求 ブラックボックス問題: DL モデル内部表現複雑度高く, その意思決定根拠不透明性発生.この「ブラックボックス」特性ゆえ,信頼性低下およびエキスパート間共有困難 一般化能力不足: 計算済みE-Field予測精度高い場合でも未知条件下では予測失敗起き易い.これまだ開発段階ゆえ,一般化能力改善必要
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