Chaos analysis of EEG during isoflurane-induced loss of righting in rats
Notice bibliographique
Résumé
It has long been known that electroencephalogram (EEG) signals generate chaotic strange attractors and the shape of these attractors correlate with depth of anesthesia. We applied chaos analysis to frontal cortical and hippocampal micro-EEG signals from implanted microelectrodes (layer 4 and CA1, respectively). Rats were taken to and from loss of righting reflex (LORR) with isoflurane and behavioral measures were compared to attractor shape. Resting EEG signals at LORR differed markedly from awake signals, more similar to slow wave sleep signals, and easily discerned in raw recordings (high amplitude slow waves), and in fast Fourier transform analysis (FFT; increased delta power), in good agreement with previous studies. EEG activation stimulated by turning rats on their side, to test righting, produced signals quite similar to awake resting state EEG signals. That is, the high amplitude slow wave activity changed to low amplitude fast activity that lasted for several seconds, before returning to slow wave activity. This occurred regardless of whether the rat was able to right itself, or not. Testing paw pinch and tail clamp responses produced similar EEG activations, even from deep anesthesia when burst suppression dominated the spontaneous EEG. Chaotic attractor shape was far better at discerning between these awake-like signals, at loss of responses, than was FFT analysis. Comparisons are provided between FFT and chaos analysis of EEG during awake walking, slow wave sleep, and isoflurane-induced effects at several depths of anesthesia. Attractors readily discriminated between natural sleep and isoflurane-induced "delta" activity. Chaotic attractor shapes changed gradually through the transition from awake to LORR, indicating that this was not an on/off like transition, but rather a point along a continuum of brain states.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».