Spectral features of electroencephalogram in characterizing various brain states under anesthesia
Notice bibliographique
Résumé
The administration of the anesthetic agents is known to alter the electroencephalogram (EEG) signal significantly with the brain being their primary target. In this study, we analyzed the EEG recorded from six ASA I/II patients undergoing a 1-2 hour surgery. The EEG was collected before and during induction, maintenance and recovery of anesthesia using the 10/20 lead-system. A combination of fentanyl and propofol (± rocuronium) was used for induction and a Sevoflurane in air/O(2) mixture was administered through an endotracheal tube to achieve the steady minimum alveolar concentration (MAC). This study showed that 0 to 4 Hz signal power was most sensitive to the changes associated with induction of anesthesia whereas the 4 to 12 Hz power was important in classifying states during maintenance of anesthesia. Anesthesia also promoted heightened phase coherence in 8 to 16 Hz and 16 to 30 Hz ranges during maintenance and induction of anesthesia, respectively. Additionally, strong cross-frequency coupling between 7 to 20 Hz and 10 to 40 Hz was observed during anesthesia suggesting alteration of neural coding.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».