Dipole localization using beamforming and RAP-MUSIC on simulated intracerebral recordings
Notice bibliographique
Résumé
Interpreting intracerebral recordings in the search of an epileptic focus can be difficult because the amplitude of the potentials are misleading. Small generators located near the electrode site generate large potentials, which could swamp the signal of a nearby epileptic focus. In order to address this problem, two inverse problem algorithms, beamforming and recursively applied and projected multiple signal classification (RAP-MUSIC), were used with simulated intracerebral potentials to calculate equivalent dipole positions. Three dipoles were positioned in an infinite plane medium near three intracerebral electrodes. The potentials generated by the dipoles were simulated and contaminated with white noise. Initial localization simulations showed that both methods detected the sources accurately with RAP-MUSIC reporting lower orientation errors. A spatial resolution analysis for both methods was undertaken in which two dipoles were placed on a plane with the same orientation and overlapping time-courses. Beamforming was able to adequately distinguish the sources for separation distances of 1.2 cm, whereas RAP-MUSIC managed to separate the sources for dipoles as close as 0.4-0.6 cm.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».