Multichannel wearable system dedicated for simultaneous electroencephalography∕near-infrared spectroscopy real-time data acquisitions
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.
Notice bibliographique
Résumé
Functional neuroimaging is becoming a valuable tool in cognitive research and clinical applications. The clinical context brings specific constraints that include the requirement of a high channel count to cover the whole head, high sensitivity for single event detection, and portability for long-term bedside monitoring. For epilepsy and stroke monitoring, the combination of electroencephalography (EEG) and functional near-infrared spectroscopy (NIRS) is expected to provide useful clinical information, and efforts have been deployed to create prototypes able to simultaneously acquire both measurement modalities. However, to the best of our knowledge, existing systems lack portability, NIRS sensitivity, or have low channel count. We present a battery-powered, portable system with potentially up to 32 EEG channels, 32 NIRS light sources, and 32 detectors. Avalanche photodiodes allow for high NIRS sensitivity and the autonomy of the system is over 24 h. A reduced channel count prototype with 8 EEG channels, 8 sources, and 8 detectors was tested on phantoms. Further validation was done on five healthy adults using a visual stimulation protocol to detect local hemodynamic changes and visually evoked potentials. Results show good concordance with literature regarding functional activations and suggest sufficient performance for clinical use, provided some minor adjustments were made.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle