经颅磁刺激（Transcranial Magnetic Resonance，TMS）是一种大脑皮质神经的无创性刺激技术，其原理在于通过颅内感应电刺激实现神经调控。尽管传统的TMS方法在临床实践中应用广泛，但其靶点定位的精度和稳定性一直是制约其治疗效果的关键因素。医生手持线圈的治疗方法难以保证治疗过程中刺激位置的稳定，而5cm法则既不能根据个体头部尺寸引入个体化信息，也缺少理论支撑。精准TMS的提出旨在解决这些问题。目前大部分精准TMS已经通过机器人手持线圈解决治疗过程中保证刺激位置稳定的问题，但是刺激靶点的个体化定位方法及其理论研究还比较少。神经影像为个体大脑功能和结构的研究提供了丰富的数据支持，并已在诸多领域取得显著成果。本研究主要借助神经影像数据，提取相关的大脑功能与结构信息，对精准TMS应用中手部热点和抑郁症治疗靶点的精准定位进行研究。研究分为两个部分展开。

第一部分，提出了一种基于图谱映射的手部热点快速定位方法。手部热点是大脑运动皮层对刺激响应最为明显的区域，在每个被试的TMS治疗方案中扮演着至关重要的角色。传统手部热点的定位方案往往比较耗时，需要在病人运动区周围施加多次的单脉冲刺激，并记录相应的运动诱发电位（Motor Evoked Potential，MEP），随后通过数据拟合确定手部热点的位置。本研究以34名抑郁症患者为对象，利用个体手部热点位置绘制了群组手部热点概率图谱和频率图谱，并应用于被试的手部热点定位。同时，在研究过程中，发现存在一些被试的手部热点位置过于分散，无法直接应用手部热点图谱进行定位。因此，从磁共振影像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）中提取的大脑在运动皮层的结构信息，主要包括皮层沟回指数、皮层曲率、皮层厚度等数据，被用于训练一个机器学习分类模型，帮助从人群中筛选适合应用图谱定位手部热点位置的被试。研究结果表明，手部热点概率图谱能够准确反应群组手部热点的分布规律，且个体手部热点位置的空间分布与抑郁症患者的状况无关，验证了图谱在抑郁症患者中的适用性。手部热点频率图谱表明定位的准确率能够达到58%。而基于大脑结构信息数据训练的机器学习分类模型，可以有效筛选能够应用图谱的被试，提高图谱定位的准确率，最终使该快速定位方法准确率提升至88%，相较于针对每个被试采集MEP的手部热点定位方法，平均节约了50%的时间，提高了临床手部热点定位的效率。

第二部分，提出了一个TMS抑郁症治疗靶点定位方法。抑郁症是一种常见且难以治疗的精神疾病，其核心症状包括情绪低落、动力减退、失去兴趣和乐趣，其治疗一直是临床研究的重点。TMS作为一种有效的治疗方法，其靶点定位的准确性直接关系到治疗效果。然而，目前关于TMS对大脑的影响机制以及如何利用该机制进行靶点定位的研究尚显不足。本研究基于35名抑郁症患者在治疗期间三个时间点的MRI和汉密尔顿抑郁量表（Hamilton Depression Scale，HAMD）评分，利用偏最小二乘回归（Partial Least-Squares Regression，PLSR）模型分析了实际刺激靶点功能连接与治疗效果之间的相关性，挖掘一系列与抑郁症疗效高度相关的脑网络组图谱（Brainnetome Atlas，BNA）定义的脑区，并基于这些BNA脑区与疗效之间的相关性，提出了一个抑郁症治疗靶点定位方法。其中相关性较高的11个（前5%）BNA脑区被作为感兴趣脑区，用于进一步分析功能连接和功能活动的变化情况。研究结果表明，基于实际刺激靶点与BNA脑区的功能连接可以成功预测抑郁症的疗效以及最优治疗靶点的位置。进一步的分析发现，治疗响应组和非响应组的脑区功能连接和功能活动有着不一样的变化。治疗响应组功能连接保持稳定，非响应组功能连接先减少后增加。响应组治疗靶点处的功能活动保持稳定，非响应组功能活动在治疗第二周后发生显著变化。这些结果说明虽然TMS在治疗期间会对大脑神经活动进行调控，但是TMS治疗后一周以及两周，刺激位置的功能活动变化不会发生明显变化，刺激位置的功能活动变化更可能是受到内在脑网络的控制。这些结果还为抑郁症治疗靶点的选择提供了重要的理论依据和实践指导，即靶点定位应尽量避开那些与感兴趣脑区存在高功能连接的刺激位置。