論文の概要: Computational Modeling for Personalized Transcranial Electrical Stimulation: Theory, Tools, and Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.01192v1
• Date: Mon, 01 Sep 2025 07:18:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-04 15:17:03.576874
• Title: Computational Modeling for Personalized Transcranial Electrical Stimulation: Theory, Tools, and Applications
• Title（参考訳）: パーソナライズされた経頭蓋電気刺激のための計算モデル:理論・ツール・応用
• Authors: Mo Wang, Kexin Zheng, Yiling Liu, Huichun Luo, Tifei Yuan, Hongkai Wen, Pengfei Wei, Quanying Liu,
• Abstract要約: 本稿では、パーソナライズされたtESをサポートする計算技術の進歩について概観する。 近年の進歩により、主観的主導体モデルの構築が大幅に加速した。 これらの進歩は、経験的試行錯誤のアプローチを超えて、動的で個人化された刺激計画を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.379490276162885
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective. Personalized transcranial electrical stimulation (tES) has gained growing attention due to the substantial inter-individual variability in brain anatomy and physiology. While previous reviews have discussed the physiological mechanisms and clinical applications of tES, there remains a critical gap in up-to-date syntheses focused on the computational modeling frameworks that enable individualized stimulation optimization. Approach. This review presents a comprehensive overview of recent advances in computational techniques supporting personalized tES. We systematically examine developments in forward modeling for simulating individualized electric fields, as well as inverse modeling approaches for optimizing stimulation parameters. We critically evaluate progress in head modeling pipelines, optimization algorithms, and the integration of multimodal brain data. Main results. Recent advances have substantially accelerated the construction of subject-specific head conductor models and expanded the landscape of optimization methods, including multi-objective optimization and brain network-informed optimization. These advances allow for dynamic and individualized stimulation planning, moving beyond empirical trial-and-error approaches.Significance. By integrating the latest developments in computational modeling for personalized tES, this review highlights current challenges, emerging opportunities, and future directions for achieving precision neuromodulation in both research and clinical contexts.
• Abstract（参考訳）: 目的。 パーソナライズされた経頭蓋電気刺激(tES)は、脳解剖学および生理学における個体間変動が顕著であるために注目されている。 これまでのレビューでは、tESの生理的メカニズムと臨床応用について論じてきたが、個別化された刺激最適化を可能にする計算モデルフレームワークに焦点をあてた最新の合成には、依然として重大なギャップが残っている。 アプローチ。 本稿では,個人化されたtESをサポートする計算技術の最近の進歩を概観する。 本研究では, 個別化電場シミュレーションのためのフォワードモデリングと, 刺激パラメータ最適化のための逆モデリング手法の開発を系統的に検討する。 我々は,頭部モデリングパイプラインの進歩,最適化アルゴリズム,マルチモーダル脳データの統合を批判的に評価する。 主な結果。 近年の進歩により、主観的主導体モデルの構築が大幅に加速し、多目的最適化や脳ネットワークインフォームド最適化を含む最適化手法の展望が拡大された。 これらの進歩は、経験的試行錯誤のアプローチを超えて、動的で個人化された刺激計画を可能にする。 パーソナライズされたtESのための計算モデリングの最新の展開を統合することで、研究と臨床の両方の文脈において、精密な神経調節を達成するための現在の課題、新たな機会、今後の方向性を浮き彫りにしている。

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