Applications of Electroencephalography to Characterize Brain Activity
Notice bibliographique
Résumé
A wide array of neuroimaging technologies are now available that offer unprecedented opportunities to study the brain in health and disease. Each technology has associated strengths and weaknesses that need to be considered to maximize their utility, especially when used in combination. One imaging technology, electroencephalography (EEG), has been in use for more than 80 years, but as a result of recent technologic advancements EEG has received renewed interest as an inexpensive, noninvasive and versatile technique to evaluate neural activity in the brain. In part, this is due to new opportunities to combine EEG not only with other imaging modalities, but also with neurostimulation and robotics technologies. When used in combination, noninvasive brain stimulation and EEG can be used to study cause-and-effect relationships between interconnected brain regions providing new avenues to study brain function. Although many of these approaches are still in the developmental phase, there is substantial promise in their ability to deepen our understanding of brain function. The ability to capture the causal relationships between brain function and behavior in individuals with neurologic disorders or injury has important clinical implications for the development of novel biomarkers of recovery and response to therapeutic interventions. The goals of this paper are to provide an overview of the fundamental principles of EEG; discuss past, present, and future applications of EEG in the clinical management of stroke; and introduce the technique of combining EEG with a form of noninvasive brain stimulation, transcranial magnetic stimulation, as a powerful synergistic research paradigm to characterize brain function in both health and disease.Video Abstract available (see Supplemental Digital Content 1, http://links.lww.com/JNPT/A87) for more insights from the authors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».