Microelectrode recording findings within the tractography-defined ventral intermediate nucleus
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE The ventral intermediate nucleus (VIM) of the thalamus is not visible on structural MRI. Therefore, direct VIM targeting methods for stereotactic tremor surgery are desirable. The authors previously described a direct targeting method for visualizing the VIM and its structural connectivity using deterministic tractography. In this combined electrophysiology and imaging study, the authors investigated the electrophysiology within this tractography-defined VIM (T-VIM). METHODS Thalamic neurons were classified based on their relative location to the T-VIM: dorsal, within, and ventral to the T-VIM. The authors identified the movement-responsive cells (kinesthetic and tremor cells), performed spike analysis (firing rate and burst index), and local field potential analysis (area under the curve for 13-30 Hz). Tremor efficacy in response to microstimulation along the electrode trajectory was also assessed in relation to the T-VIM. RESULTS Seventy-three cells from a total of 9 microelectrode tracks were included for this analysis. Movement-responsive cells (20 kinesthetic cells and 26 tremor cells) were identified throughout the electrode trajectories. The mean firing rate and burst index of cells (n = 27) within the T-VIM are 18.8 ± 9.8 Hz and 4.5 ± 5.4, respectively. Significant local field potential beta power was identified within the T-VIM (area under the curve for 13-30 Hz = 6.6 ± 7.7) with a trend toward higher beta power in the dorsal T-VIM. The most significant reduction in tremor was also observed in the dorsal T-VIM. CONCLUSIONS The electrophysiological findings within the VIM thalamus defined by tractography, or T-VIM, correspond with the known microelectrode recording characteristics of the VIM in patients with tremor.
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 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 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 ».