Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive brain stimulation technique widely used to investigate human brain functions. Neuronavigation systems provide image guidance to TMS targeting procedures, known as navigated TMS (nTMS). nTMS uses a tracking device to monitor the patient's head movement. The tracking head marker must remain static during the entire treatment or experimental protocol. Small variations in the head marker or in the TMS coil positioning may cause considerable unintended changes in the physiological responses, compromising the TMS reliability and reproducibility. Moreover, collaborative robots have been used to overcome these TMS targeting limitations. However, robotic TMS coil positioning is not common due to poor portability, high cost, and closed-source software development platforms. Therefore, the aim of this thesis was: 1) to develop an open-source robotized system for nTMS; 2) to develop a markerless head tracker for navigated TMS. In the first part, we developed and characterized a closed-loop control system combining the electronic and physical robotic positioning of the TMS transducer. Our new open-source platform for robotized TMS coil positioning is an important step to increase the accuracy and reliability of TMS procedures, facilitating the development of new tools and methods for brain investigation, such as the automation of motor mappings. Second, we developed and characterized MarLe; a novel strategy of a markerless head tracker for navigated TMS. MarLe uses computer vision techniques combined with a low-cost camera to estimate the head pose for neuronavigation systems. MarLe improves the neuronavigation reliability, simplifying and reducing the time of brain intervention protocols, such as with nTMS.

A estimulação magnética transcraniana (EMT) é uma técnica de estimulação cerebral não invasiva amplamente utilizada para investigar as funções do cérebro humano. Os sistemas de neuronavegação fornecem guia por imagem para procedimentos de posicionamento da EMT, conhecidos como EMT navegado (EMTn). O EMTn usa um dispositivo de rastreamento para monitorar o movimento da cabeça do paciente. O marcador de rastreamento de cabeça, ou ferramenta, deve permanecer estático durante todo o tratamento ou protocolo. Pequenas variações no marcador de cabeça ou no posicionamento da bobina de EMT podem causar mudanças não intencionais consideráveis nas respostas fisiológicas, comprometendo a confiabilidade e a reprodutibilidade da EMT. Robôs colaborativos têm sido usados para superar essas limitações de posicionamento da EMT. No entanto, o posicionamento robótico da bobina de EMT não é comum devido à baixa portabilidade, alto custo e plataformas de desenvolvimento de software de código fechado. Assim, o objetivo desta tese foi: 1) desenvolver um sistema robotizado para EMTn; 2) desenvolver um rastreador de cabeça markerless para EMT navegada. Na primeira parte, desenvolvemos e caracterizamos um sistema de controle em malha fechada combinando o posicionamento robótico eletrônico e físico do transdutor da EMT. Nossa nova plataforma de código aberto para posicionamento de bobinas de EMT robotizado é um passo importante para aumentar a precisão e confiabilidade dos procedimentos de EMT, facilitando o desenvolvimento de novas ferramentas e métodos para investigação cerebral, como a automação de mapeamentos motores. Em segundo lugar, desenvolvemos e caracterizamos o MarLe; uma nova estratégia de um rastreador de cabeça markerless para EMT navegada. MarLe usa técnicas de visão computacional combinadas com uma câmera de baixo custo para estimar a pose da cabeça para sistemas de neuronavegação. MarLe melhora a confiabilidade da navegação, simplificando e reduzindo o tempo de protocolo de técnicas de intervenção cerebral, como a EMTn.