MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1985318799 · doi:10.1002/hipo.20979

BOSC: A better oscillation detection method, extracts both sustained and transient rhythms from rat hippocampal recordings

2011· article· en· W1985318799 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHippocampus · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRhythmOscillation (cell signaling)Hippocampal formationNeuroscienceElectroencephalographyTransient (computer programming)Local field potentialPopulationTheta rhythmAmplitudeSpectral analysisPattern recognition (psychology)PsychologyComputer scienceArtificial intelligencePhysicsChemistryMedicineAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuronal population oscillations at a variety of frequencies can be readily seen in electroencephalographic (EEG) as well as local field potential recordings in many different species. Although these brain rhythms have been studied for many years, the methods for identifying discrete oscillatory epochs are still widely variable across studies. The "better oscillation detection" (BOSC) method applies standardized criteria to detect runs of "true" oscillatory activity and rejects transient events that do not reflect actual rhythms. It does so by estimating the background spectrum of the actual signal to derive detection criteria that include both power and duration thresholds. This method has not yet been applied to nonhuman data. Here, we test the BOSC method on two important rat hippocampal oscillatory signals, the theta rhythm and slow oscillation (SO), two large amplitude and mutually exclusive states. The BOSC method detected both the relatively sustained theta rhythm and the relatively transient SO apparent under urethane anesthesia and was relatively resilient to spectral features that changed across states, complementing previous findings for human EEG. Detection of oscillatory activity using the BOSC method (but not more traditional Fourier transform-based power analysis) corresponded well with human expert ratings. Moreover, for near-continuous theta, BOSC proved useful for detecting discrete disruptions that were associated with sudden and large amplitude phase shifts of the ongoing rhythm. Thus, the BOSC method accurately extracts oscillatory and nonoscillatory episodes from field potential recordings and produces systematic, objective, and consistent results-not only across frequencies, brain regions, tasks, and waking states, as shown previously, but also across species and for both sustained and transient rhythms. Thus, the BOSC method will facilitate more direct comparisons of oscillatory brain activity across all types of experimental paradigms.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,216 · 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