Model-driven therapeutic treatment of neurological disorders: reshaping brain rhythms with neuromodulation
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
Electric stimulation has been investigated for several decades to treat, with various degrees of success, a broad spectrum of neurological disorders. Historically, the development of these methods has been largely empirical but has led to a remarkably efficient, yet invasive treatment: deep brain stimulation (DBS). However, the efficiency of DBS is limited by our lack of understanding of the underlying physiological mechanisms and by the complex relationship existing between brain processing and behaviour. Biophysical modelling of brain activity, describing multi-scale spatio-temporal patterns of neuronal activity using a mathematical model and taking into account the physical properties of brain tissue, represents one way to fill this gap. In this review, we illustrate how biophysical modelling is beginning to emerge as a driving force orienting the development of innovative brain stimulation methods that may move DBS forward. We present examples of modelling works that have provided fruitful insights in regards to DBS underlying mechanisms, and others that also suggest potential improvements for this neurosurgical procedure. The reviewed literature emphasizes that biophysical modelling is a valuable tool to assist a rational development of electrical and/or magnetic brain stimulation methods tailored to both the disease and the patient's characteristics.
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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 | 0,000 | 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 découle