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Enregistrement W1648406717 · doi:10.1155/2015/647510

MRI Guided Brain Stimulation without the Use of a Neuronavigation System

2015· article· en· W1648406717 sur OpenAlexaff
Ehsan Vaghefi, Peng Cai, Fang Fang, Winston D. Byblow, Cathy M. Stinear, Benjamin Thompson

Notice bibliographique

RevueBioMed Research International · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMarsden FundAuckland Medical Research FoundationHealth Research Council of New ZealandRoyal Society Te ApārangiRoyal Society
Mots-clésNeuronavigationScalpComputer scienceArtificial intelligenceBrain stimulationNeuroscienceBrain mappingComputer visionMagnetic resonance imagingMedicineRadiologyStimulationAnatomyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key issue in the field of noninvasive brain stimulation (NIBS) is the accurate localization of scalp positions that correspond to targeted cortical areas. The current gold standard is to combine structural and functional brain imaging with a commercially available "neuronavigation" system. However, neuronavigation systems are not commonplace outside of specialized research environments. Here we describe a technique that allows for the use of participant-specific functional and structural MRI data to guide NIBS without a neuronavigation system. Surface mesh representations of the head were generated using Brain Voyager and vectors linking key anatomical landmarks were drawn on the mesh. Our technique was then used to calculate the precise distances on the scalp corresponding to these vectors. These calculations were verified using actual measurements of the head and the technique was used to identify a scalp position corresponding to a brain area localized using functional MRI.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,627

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,530
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,065 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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