2026年4月3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课题组在《Transcranial Magnetic Stimulation》期刊发表题为Expanding Access to Personalized TMS: An MRI-guided Scalp-Based Targeting Alternative to Neuronavigation的研究论文。

个体化TMS已在多种精神与神经疾病的治疗中展现出显著优势。以斯坦福加速智能神经调控疗法（SAINT）为例，其在抑郁症治疗中的响应率和缓解率高达80–90%。然而，在基于患者的神经影像学数据确定个体皮层靶点后，TMS线圈的定位与放置高度依赖神经导航系统。该系统操作复杂且成本较高，且每次治疗均需重复配准。来自韩国和丹麦的调查显示，目前仅有不到10%的TMS临床机构配备。因此，亟需一种无需神经导航系统、又能实现个体化精准靶向的临床替代方案。

为解决上述问题，本研究基于课题组先前提出的CPC标准颅表坐标系统，构建了一种无需神经导航系统的个体化TMS靶向方法。该方法通过个体皮层靶点映射至最优颅表CPC坐标，通过简单、快速的手动测量即可完成个体化靶点精准定位，并提供了配套开源靶向软件XYZ2CPC（transcranial-brain-atlas.org/XYZ2CPC）。

本研究以个体化DLPFC-SGC功能连接靶点为例，从靶向一致性、可重复性和跨皮层泛化性三方面进行了系统验证。结果表明，CPC方法与神经导航的平均定位偏差仅为4.37 mm，靶点电场强度和功能连接分别保持了神经导航的99.4%和93.9%，操作员间一致性ICC≥0.903，间隔四天的重测相关性r>0.947。对全脑均匀分布皮层靶点的模拟分析进一步表明，不同皮层位置的电场强度均稳定保持在99%以上。上述结果表明，本研究提出的基于CPC系统的个体化靶向方法可作为神经导航的实用替代方案，有望推动个体化TMS在更广泛临床场景中的应用。

图1. CPC标准颅表系统定义与个体化TMS靶向方法的规划、实施阶段

 

图2. 验证实验设计

图3. CPC与神经导航方法在十名被试上的皮层电场分布及其差异

图4. CPC方法在靶向一致性、可重复性和跨皮层泛化性上的验证结果

 

本论文共同第一作者为朱朝喆课题组在读博士生刘发瑞与已毕业博士张宗（现就职于天津师范大学），通讯作者为朱朝喆教授。课题组已毕业博士韦俐江、在读博士生陈缘缘、郑泽卿等也对本研究做出了重要贡献。感谢北师大李征教授、上海精神卫生中心唐莺莹研究员、王继军教授为本研究提供的帮助与支持。本研究得到了国家自然科学基金面上项目和临港实验室与人因工程全国重点实验室联合基金的资助。

 

论文链接

Liu, F., Zhang, Z., Wei, L., Chen, Y., Zheng, Z., Xu, Y., ... & Zhu, C. (2026). Expanding Access to Personalized TMS: An MRI-guided Scalp-Based Targeting Alternative to Neuronavigation. Transcranial Magnetic Stimulation, 100222. https://doi.org/10.1016/j.transm.2026.100222

 

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1.  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

2.  Jiang, Y., Chen, Y., Wei, L., Liu, F., Zheng, Z., Zhang, Z., ... & Zhu, C. (2025). Evaluation of scalp-based targeting methods of DLPFC for TMS therapy. Transcranial Magnetic Stimulation, 4, 100095. https://doi.org/10.1016/j.transm.2025.100095

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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