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Enregistrement W2091623371 · doi:10.1002/hbm.20171

Generic head models for atlas‐based EEG source analysis

2005· article· en· W2091623371 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueHuman Brain Mapping · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Research ResourcesNational Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering
Mots-clésAtlas (anatomy)Computer scienceElectroencephalographyArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Computer visionGeologyNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We describe a method for using a generic head model, in the form of an anatomical atlas, to produce EEG source localizations. The atlas is fitted to the subject by a nonrigid warp using a set of surface landmarks. The warped atlas is used to compute a finite element model (FEM) of the forward mapping or lead-fields between neural current generators and the EEG electrodes. These lead-fields are used to localize current sources from the subject's EEG data and the sources are then mapped back to the anatomical atlas. This approach provides a mechanism for comparing source localizations across subjects in an atlas-based coordinate system, which can be used in the large fraction of EEG studies in which MR images are not available. The Montreal brain atlas was used as the reference anatomical atlas and 10 individual MR volumes were used to evaluate the method. The atlas was fitted to each subject's head by a thin-plate-spline (TPS) warp. The spatial locations of a generic 155-electrode configuration were used to constrain the warp. For the purposes of evaluation, dipolar sources were placed on the inner cortical surface in the atlas geometry and transferred to each subject's brain space using a polynomial warp. The parameters of the warp were computed using an intensity-based matching of the atlas and subject brains, thus ensuring that the sources were placed at approximately the same anatomical location in each case. Data were simulated in the subject geometry and a dipole fit was performed on these data using an FEM of the TPS warped atlas. The source positions found in the warped atlas were transferred back to the original atlas and compared to the original position. Sources were simulated at 972 locations evenly distributed over the inner cortical surface of the atlas. The mean error over all 10 subjects was 8.1 mm in the subject space and 15.2 mm in the atlas space. In comparison, using an affine transformation of the electrodes into atlas space and an FEM model generated from the atlas produced mean errors of 22.3 mm in subject space and 19.6 mm in atlas space. With a standard three-shell spherical model the errors were 27.2 mm in the subject space and 34.7 mm when mapped to atlas space.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,185 · 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