Seizure entrainment with polarizing low-frequency electric fields in a chronic animal epilepsy model
Notice bibliographique
Résumé
Neural activity can be modulated by applying a polarizing low-frequency (<<100 Hz) electric field (PLEF). Unlike conventional pulsed stimulation, PLEF stimulation has a graded, modulatory effect on neuronal excitability, and permits the simultaneous recording of neuronal activity during stimulation suitable for continuous feedback control. We tested a prototype system that allows for simultaneous PLEF stimulation with minimal recording artifact in a chronic tetanus toxin animal model (rat) of hippocampal epilepsy with spontaneous seizures. Depth electrode local field potentials recorded during seizures revealed a characteristic pattern of field postsynaptic potentials (fPSPs). Sinusoidal voltage-controlled PLEF stimulation (0.5-25 Hz) was applied in open-loop cycles radially across the CA3 of ventral hippocampus. For stimulated seizures, fPSPs were transiently entrained with the PLEF waveform. Statistical significance of entrainment was assessed with Thomson's harmonic F-test, with 45/132 stimulated seizures in four animals individually demonstrating significant entrainment (p < 0.04). Significant entrainment for multiple presentations at the same frequency (p < 0.01) was observed in three of four animals in 42/64 stimulated seizures. This is the first demonstration in chronically implanted freely behaving animals of PLEF modulation of neural activity with simultaneous recording.
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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) | 0,001 | 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 ».