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外周神经刺激的计算模型——将有限元生物电场与生物物理轴突模型耦合——已成为设计神经调控治疗中电极与刺激波形的关键工具。然而，现有成熟的开源工具大多以代码为中心，并默认用户具备较强的建模专业知识；此外，其中一些还依赖商业有限元求解器，使得对许多实验研究人员和临床医生而言，开展真实的神经建模仍然遥不可及。我们提出了 golgi，一个开源平台，可通过单一图形界面实现从外周神经图像到受刺激纤维群体的完整流程，同时提供等效的可脚本化 Python API 和命令行接口，以支持批量研究。golgi 集成了完整流程：图像分割（或导入表面或掩膜）、自动化多区域四面体网格划分、在显式考虑神经束膜接触阻抗的条件下对细胞外电场进行各向异性有限元求解、生成真实的纤维群体及其三维轨迹（可为直线，或通过准静态流线求解器生成曲线路径），以及通过可互换的 NEURON 和 GPU 加速替代后端计算生物物理激活阈值。我们在挤出型多神经束猪与人颈段迷走神经，以及基于微型计算机断层扫描重建的真实三维分支型人和兔迷走神经上展示了 golgi 的应用。该平台能够再现符合生理规律的纤维直径募集顺序，量化多接触套袖电极下的神经束选择性与电流引导，并解析由解剖结构定义的神经分支。利用这种分支解析能力，我们发现，从近端套袖电极选择性激活迷走神经心脏分支是否可行取决于解剖结构。在兔中，由于其心脏纤维以小直径纤维为主，且其上心脏支形成离散且空间上分隔的传导束，电流引导甚至能够分离激活其小型心脏纤维（B 型纤维）；而在人颈段迷走神经中，仅大直径有髓纤维可被分离，因为小型心脏纤维较高的激活阈值要求施加也会募集非目标纤维的刺激电流。每项研究都可导出为一个具有完整性哈希、自包含的归档包，其从有限元计算到募集结果的全过程来源可通过单条命令逐字节验证——这是现有工具所不具备的可重复性保障。通过在一个开源软件包中结合面向非专业用户的易用性、解剖学真实性以及可验证的可重复性，golgi 降低了开展外周神经刺激计算机模拟建模的门槛。golgi 作为开源软件可免费获取。
将有限元生物电场与生物物理轴突模型耦合的周围神经刺激计算模型，已成为设计神经调控治疗用电极和刺激波形所必不可少的工具。然而，现有的成熟开源工具多为代码优先，默认使用者具备较强的建模专业知识，而且其中若干工具依赖商业有限元求解器，使得许多实验研究者和临床医生难以开展真实可行的神经建模。我们提出了 golgi，一个开源平台，可通过单一图形界面将周围神经从图像处理推进到受刺激纤维群体分析，同时提供等效的可脚本化 Python API 和命令行界面，以支持批量研究。golgi 集成了完整流程：图像分割（或导入表面或掩膜）、自动化多区域四面体网格划分、具有显式神经束膜接触阻抗的细胞外电场各向异性有限元求解、真实纤维群体及其三维轨迹的生成（直线型，或通过准静态流线求解器生成曲线型），以及通过可互换的 NEURON 和 GPU 加速代理后端计算生物物理激活阈值。我们在挤出成型的多神经束猪和人颈段迷走神经，以及通过微型计算机断层扫描重建的真实三维分支型人和兔迷走神经上展示了 golgi 的应用。该平台能够重现符合生理规律的纤维直径募集顺序，量化多接点套袖电极下的神经束选择性和电流引导效应，并分辨解剖学定义的神经分支。利用这种分支分辨能力，我们发现，通过近端套袖选择性激活迷走神经心脏分支取决于解剖结构。在兔中，其心脏纤维以小直径纤维为主，且上心脏支形成离散且空间分隔的传导束，因此电流引导甚至能够分离激活其小型心脏纤维（B 型）；而在人颈段迷走神经中，仅有大型有髓纤维可以被区分，因为小型心脏纤维的高阈值需要更大的刺激电流，而这也会同时募集非目标纤维。每项研究都可以导出为一个具有完整性哈希、自包含的打包文件，其从有限元到募集结果的全过程来源可通过单条命令逐字节验证——这是现有工具所不具备的可重复性保障。通过在一个开源软件包中结合面向非专业用户的易用性、解剖学真实性和可验证的可重复性，golgi 降低了周围神经刺激计算机仿真建模的门槛。golgi 作为开源软件可免费获取。
C.K. 曾接受来自 LivaNova、Pfizer、AbbVie 和 Johnson & Johnson 的演讲酬金。其余感谢您有兴趣帮助传播 bioRxiv 的内容。
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