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Enregistrement W2170010469 · doi:10.1109/iembs.2001.1019082

Magnetic nerve stimulation: field focality and depth of penetration

2005· article· en· W2170010469 sur OpenAlexaff
Nafia Al-Mutawaly, Hubert de Bruin, D. Findlay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromagnetic coilMagnetic fieldTranscranial magnetic stimulationBiomagnetismPopulationPenetration (warfare)StimulationNuclear magnetic resonanceMaterials sciencePhysicsEngineeringNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic nerve stimulation is a non-invasive method of exciting neural tissue. The major limitation of using magnetic stimulation is the lack of a focused field. At sufficiently high magnetic pulses the diffused field not only stimulates the target population of neurons, but also stimulates adjacent structures as well. Further, for deeply penetrating fields, as is the case in transcranial stimulation, excessively high amplitude current pulses are required in the coils because a significant fraction of the field energy is spread throughout the tissue under the coil. In this paper we propose two new coil designs that can be used for magnetic stimulation of the peripheral or central nervous system. The purpose of the design was to increase field focality and depth of penetration. The magnetic fields produced by these coils, when driven by biphasic pulses, were simulated using a finite element technique coupled with a transient solver. The resultant field densities and gradients were compared with those obtained from the commonly used Figure-8 coil. Both the air core and the ferromagnetic core designs have superior results when compared to the Figure-8 coil.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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