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Enregistrement W2893217452 · doi:10.1371/journal.pone.0204260

Realtime phase-amplitude coupling analysis of micro electrode recorded brain signals

2018· article· en· W2893217452 sur OpenAlexaff
David Chao-Chia Lu, Chadwick Boulay, Adrian D. C. Chan, Adam Sachs

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of OttawaCarleton UniversityOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceComputationCoupling (piping)Filter (signal processing)AmplitudeNeurofeedbackAlgorithmFrequency domainFunctional electrical stimulationPhase (matter)ElectroencephalographyMaterials sciencePhysicsStimulationComputer visionNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To demonstrate a method to calculate phase amplitude coupling (PAC) quickly and robustly for realtime applications. METHODS: We designed and implemented a multirate PAC algorithm with efficient filter bank processing and efficient computation of PAC for many frequency-pair combinations. We tested the developed algorithm for computing PAC on simulated data and on intraoperative neural recording data obtained during deep brain stimulation (DBS) electrode implantation surgery. RESULTS: A combination of parallelized frequency-domain filtering and modulation index for PAC estimation provided robust results that could be calculated in real time on modest computing hardware. CONCLUSION: The standard methods for calculating PAC can be optimized for quick and robust performance. SIGNIFICANCE: These results demonstrated that PAC can be extracted in real time and is suitable for neurofeedback applications.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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