Dipole Modeling of Epileptic Spikes Can Be Accurate or Misleading
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: We investigated the accuracy and potential for serious error when representing cortical generators of epileptic spikes with the common single-dipole model. Spike generators were realistically simulated with cortical areas of different extents. METHODS: The source was simulated by using a patch that comprised small triangles on the cortical surface, each triangle having an elementary dipole generator with a moment corresponding to real intracerebral fields of spikes. The source-patch covered various clinically important parts of the temporal and frontal lobes, with an area ranging from 6 to 120 cm2. The scalp field was computed for each source-patch by using a realistic head model and was fitted by the single-dipole model to determine the best-fit dipole and the intracerebral distribution of residual variance (RV). Dipole modeling also was performed for the simulated scalp field with additional real EEG background. RESULTS: The RV after fitting a dipole to the scalp field without noise was at most 1.34%. Scalp spikes arising from sources of 6 cm2 were of small amplitude, and the dipoles estimated for these spikes were inconsistent. Extension of the source area was associated with increase of scalp potential amplitude, only very small increase of RV, and increased consistency of the estimated dipoles. When the source was very large, the dipoles clustered at very misleading locations. CONCLUSIONS: Pitfalls in dipole source localization are caused by the procedure of fitting the simplistic dipole model to real cortical sources with spatial extent and complex configuration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».