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Enregistrement W2113400768 · doi:10.1109/tbme.2009.2016112

A Nonlinear Model of the Neural Integrator Improves Detection of Deficits in the Human VOR

2009· article· en· W2113400768 sur OpenAlexafffund
W.W.P. Chan, Henrietta L. Galiana

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Biomedical Engineering · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVestibular and auditory disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNonlinear systemContext (archaeology)Vestibular systemVestibulo–ocular reflexReflexControl theory (sociology)IntegratorMENIERE DISEASEMathematicsAudiologyComputer scienceMedicineNeuroscienceArtificial intelligencePhysicsMeniere's diseasePsychologyDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A nonlinear model has been proposed to describe the set-point-dependent characteristics of the neural integrator (NI) in the oculomotor system. It was shown to yield improved prediction of slow-phase eye position in the vestibulo-ocular reflex (VOR) of normal subjects, when compared to the classical linear model of the NI. In this paper, we compare the parameters of this nonlinear NI model fitted to VOR data from: 1) compensated subjects diagnosed with vestibular deficiencies such as vestibular neuronitis and Meniere's disease and 2) normal (symptom-free) subjects. The identified models exhibit more severe nonlinearity in VOR patients than the normal controls. Several of the identified parameters in patients unmask asymmetries and more context dependence in the NI and in the VOR gain that are consistent with the lesioned side and could serve to support detection of lesions even after compensation.

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 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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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