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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 OpenAlexaboutno aff
Felix Darvas, J.J. Ermer, John C. Mosher, Richard M. Leahy

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,004

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations80
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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