2025年4月11日，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室朱朝喆团队在《Transcranial Magnetic Stimulation》期刊发表题为“Evaluation of scalp-based targeting methods of DLPFC for TMS therapy”的研究。该研究系统比较四种用于抑郁症经颅磁刺激（Transcranial Magnetic Stimulation，TMS）治疗的颅表定位方法（EEG Cap、Beam F3、CPC F3和adjusted Beam F3），结果表明CPC F3方法展现出较为优越的综合性能，为临床治疗定位方案的选择提供了重要科学依据。

全球有超3亿抑郁症患者亟需有效治疗手段，而TMS作为一种非侵入性疗法已被广泛应用于临床。如何放置线圈以精准靶向左侧背外侧前额叶皮层（ Dorsolateral Prefrontal Cortex，DLPFC）是影响疗效的关键问题。现有磁共振神经导航技术存在设备昂贵、操作复杂等问题。而颅表定位方法具备经济和操作便捷的优势，并且已被TMS临床实践指南推荐为TMS临床从业人员的必备技能。目前DLPFC临床颅表定位方法多样，主要包括EEG Cap、Beam F3、CPC F3和adjusted Beam F3等，然而究竟哪种方法的性能最佳，尚未知晓。

为解决这一问题，研究团队以DLPFC内与膝下前扣带回皮层群体功能负相关峰值位置（MNI坐标为[X-42 Y+ 44 Z + 30]）作为靶脑区，建立了一套包含定位精度、可靠性和速度的综合评估体系，并开展实验研究。实验结果显示：在定位精度上，CPC F3方法表现最佳（图2）。其平均靶向误差为4.16 mm（值得注意的是，文献8中报告的磁共振神经导航定位误差约为3.6 mm），显著低于EEG Cap方法（7.67 mm），Beam F3（6.08 mm）和adjusted Beam F3方法（6.93 mm）。电场模拟结果显示， CPC F3在靶区诱导的平均电场强度也略高于其他三种方法。此外跨人种验证表明，CPC F3的定位精度优势未受影响。在定位可靠性上，CPC F3方法同样表现突出，技术人员间和技术人员内的定位偏差分别为3.30 mm和2.32 mm，显著低于其他方法。这一特性对需要多疗程刺激的TMS治疗来说尤其重要。在定位速度上，EEG Cap方法在四种方法中定位最快，平均耗时80秒，但需要根据患者头围购入合适的脑电帽，这对临床设备有一定要求。CPC F3以105秒的平均测量时间位居第二，且仅需普通卷尺即可完成测量，具备较好的操作灵活性，在门诊量大、设备有限的医疗场景中更具应用潜力。Beam F3和adjusted Beam F3方法则需要配合软件或网站使用，测量时间显著长于其他两种方法（平均140秒）。

除了考察对靶脑区的定位性能，本研究还直接比较了几种方法对于颅表F3位置的定位性能。实验结果同样表明CPC F3性能最佳（详见文章的辅助材料）。近期，也有其他研究关心该临床定位问题（详见文献3）。此研究同样发现CPC F3的定位精度显著优于Beam F3，且其定位精度不受头部几何形状、被试年龄、性别、临床表型的影响，而且测量结果在空间分布无偏。此研究的作者对CPC F3方法评价：“This not only demonstrates the higher validity and reliability of the SGP method, but also shows that SGP is a very promising alternative TMS coil positioning approach in a general sense. It may finally allow breaking out of the coarse 10/10 electrode grid that has been used in TMS research for decades. ” （注：SGP系统包括颅表定位和颅表定向两个子系统，其中颅表定位采用CPC系统，线圈朝向采用颅表切平面内角度表示）。

本研究由北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室牵头，联合上海交通大学医学院附属瑞金医院和上海市精神卫生中心共同完成。论文共同第一作者为已毕业博士蒋依涵（现为北语心理与认知学院助理研究员）和在读博士生陈缘缘，博士生韦俐江、刘发瑞、郑泽卿等也对研究做出重要贡献。通讯作者由朱朝喆教授和牛传欣教授（上海交通大学医学院附属瑞金医院）共同担任。该研究获得了国家自然科学基金面上项目和北京语言大学博士科研启动基金的联合资助。

图1. 评估实验。（a）3D 打印头模型示例；（b）实验场景示例；（c）四种颅表定位方法测量步骤示意图。

图2.定位位置记录结果以及定位精度比较。

其他相关研究：

1. Jiang, Y., Du, B., Chen, Y., Wei, L., Zhang, Z., Cao, Z., Xie, C., Li, Q., Cai, Z., Li, Z., & Zhu, C. (2022). A scalp-measurement based parameter space: Towards locating TMS coils in a clinically-friendly way. Brain Stimulation, 15(4), 924–926.https://doi.org/10.1016/j.brs.2022.06.001

2. Liu, F., Zhang, Z., Chen, Y., Wei, L., Xu, Y., Li, Z., & Zhu, C. (2023). MNI2CPC: A probabilistic cortex-to-scalp mapping for non-invasive brain stimulation targeting. Brain Stimulation, 16(6), 1733–1742. https://doi.org/10.1016/j.brs.2023.11.011

3. Zhen Li, Alexander T. Sack, Felix Duecker,Finding F3: A comparative analysis of scalp-based methods for TMS coil positioning,Transcranial Magnetic Stimulation,Volume 2,2025,100083,

ISSN 3050-5291,https://doi.org/10.1016/j.transm.2024.100083.

4. Xiao, X., Yu, X., Zhang, Z., Zhao, Y., Jiang, Y., Li, Z., Yang, Y., & Zhu, C. (2018). Transcranial brain atlas. Science Advances, 4(9). https://doi.org/10.1126/sciadv.aar6904

5. Zhang, Z., Li, Z., Xiao, X., Zhao, Y., Zuo, X.-N., & Zhu, C. (2021). Transcranial brain atlas for school-aged children and adolescents. Brain Stimulation, 14(4), 895–905. https://doi.org/10.1016/j.brs.2021.05.004

6. Jiang, Y., Li, Z., Zhao, Y., Xiao, X., Zhang, W., Sun, P., Yang, Y., & Zhu, C. (2020). Targeting brain functions from the scalp: Transcranial brain atlas based on large-scale fMRI data synthesis. NeuroImage, 210, 116550. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2020.116550

7. Wei, L., Zhao, Y., Liu, F., Chen, Y., Xu, Y., Li, Z., & Zhu, C. (2025). Transcranial brain atlas based on photon measurement density function in a triple-parameter standard channel space. NeuroImage, 307, 121026.https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121026

8. Nieminen, A. E., Nieminen, J. O., Stenroos, M., Novikov, P., Nazarova, M., Vaalto, S., Nikulin, V., & Ilmoniemi, R. J. (2022). Accuracy and precision of navigated transcranial magnetic stimulation. Journal of neural engineering, 19(6), 10.1088/1741-2552/aca71a. https://doi.org/10.1088/1741-2552/aca71a