Robot-assisted Transcranial Magnetic Stimulation (Robo-TMS) is an image-guided robotic intervention that enhances the accuracy and reproducibility of conventional Transcranial Magnetic Stimulation (TMS), a widely used non-invasive brain stimulation procedure in clinical treatment and neuroscience research. Despite its potential, the development of Robo-TMS remains challenging due to the need for multidisciplinary expertise spanning medical imaging, computer vision, and robotics. This paper presents SlicerRoboTMS, an open-source 3D Slicer extension that provides a unified interaction infrastructure for Robo-TMS research. By leveraging 3D Slicer's medical image computing and visualisation capabilities, the extension supports Magnetic Resonance Imaging (MRI)-based neuronavigation and interfaces with robotic systems through standardised communication protocols and configurable system descriptions. An example integration is presented to demonstrate how SlicerRoboTMS can be incorporated into a representative Robo-TMS workflow. Designed to support diverse hardware configurations and rapid prototyping, SlicerRoboTMS lowers the barrier to entry and facilitates reproducible and extensible research in Robo-TMS. The extension is available at https://github.com/OpenRoboTMS/SlicerRoboTMS.


翻译:机器人辅助经颅磁刺激(Robo-TMS)是一种图像引导的机器人干预技术,可增强传统经颅磁刺激(TMS)的准确性和可重复性。TMS作为一种广泛使用的非侵入性脑刺激手段,在临床治疗和神经科学研究中具有重要应用。尽管潜力巨大,但由于需要整合医学影像、计算机视觉和机器人学等多学科专业知识,Robo-TMS的开发仍面临挑战。本文提出SlicerRoboTMS,这是一个开源3D Slicer扩展插件,为Robo-TMS研究提供统一的交互基础架构。该扩展利用3D Slicer的医学图像计算与可视化能力,支持基于磁共振成像(MRI)的神经导航,并通过标准化通信协议和可配置的系统描述与机器人系统对接。本文通过一个示例集成展示了如何将SlicerRoboTMS整合到典型的Robo-TMS工作流程中。该扩展旨在支持多种硬件配置和快速原型开发,降低了Robo-TMS研究的准入门槛,促进可重复、可扩展的研究。扩展插件代码可在 https://github.com/OpenRoboTMS/SlicerRoboTMS 获取。

0
下载
关闭预览

相关内容

【斯坦福博士论文】建模用于脑机接口的电气神经刺激
专知会员服务
16+阅读 · 2024年12月25日
基于脉冲神经网络的机器人智能控制研究进展
专知会员服务
25+阅读 · 2024年9月15日
人形机器人深度:产业化渐行渐近,未来前景广阔
专知会员服务
39+阅读 · 2024年7月17日
《美陆军战术边缘的机器人技术》2024最新18页slides
专知会员服务
50+阅读 · 2024年6月11日
Spooftooph - 用于欺骗或克隆蓝牙设备的自动工具
黑白之道
17+阅读 · 2019年2月27日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
相关主题
最新内容
ICML 2026 | 自回归Boltzmann生成器重塑分子采样
专知会员服务
1+阅读 · 6月26日
GNN跨域综述:从消息传递到图基础模型
专知会员服务
0+阅读 · 6月26日
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
11+阅读 · 6月26日
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 6月26日
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 6月26日
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员