Feasibility of magnetoencephalographic source imaging in patients with thalamic deep brain stimulation for epilepsy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Source localization of interictal spikes in patients with medically refractory epilepsy is the most common clinical application of magnetoencephalography (MEG). In recent decades, many patients with intractable epilepsy have been treated with various forms of neurostimulation, including thalamic deep brain stimulation (DBS). Patients with suboptimal seizure control after DBS might in some cases benefit from further investigations for resective epilepsy surgery, including MEG source imaging (MSI). We sought to determine the feasibility and accuracy of MSI in the setting of active thalamic DBS. Simultaneous EEG/MEG was obtained in a patient using an Elekta 306-channel MEG system, with high-frequency (100 Hz) DBS of the thalamic anterior nuclei cycling between on and off states. Magnetic artifacts associated with the DBS apparatus were successfully suppressed using the spatiotemporal signal space separation (tSSS) method. Electrical stimulation artifact was removed by standard digital low-pass filtering. Dipole source modeling results for spike foci in frontal and posterior temporal regions were comparable between stimulation on and stimulation off states, and the source solutions corresponded well to the localization of spikes documented by intracranial EEG. MSI is thus feasible and source solutions can be accurate when performed in patients with active thalamic DBS for epilepsy.
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.
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 découle