A Real-Time Phase-Locking System for Non-invasive Brain Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Non-invasive brain stimulation techniques are entering widespread use for the investigation and treatment of a range of neurological and neuropsychiatric disorders. However, most current techniques are 'open-loop', without feedback from target brain region activity; this limitation could contribute to heterogeneous effects seen for nominally 'inhibitory' and 'excitatory' protocols across individuals. More potent and consistent effects may ensue from closed-loop and, in particular, phase-locked brain stimulation. In this work, a closed-loop brain stimulation system is introduced that can analyze EEG data in real-time, provide a forecast of the phase of an underlying brain rhythm of interest, and control pulsed transcranial electromagnetic stimulation to deliver pulses at a specific phase of the target frequency band. The technique was implemented using readily available equipment such as a basic EEG system, a low-cost Arduino board and MATLAB scripts. The phase-locked brain stimulation method was tested in 5 healthy volunteers and its phase-locking performance evaluated at 0, 90, 180, and 270 degree phases in theta and alpha frequency bands. On average phase locking values of 0.55° ± 0.11° and 0.52° ± 0.14° and error angles of 11° ± 11° and 3.3° ± 18° were achieved for theta and alpha stimulation, respectively. Despite the low-cost hardware implementation, signal processing time generated a phase delay of only 3.8° for theta and 57° for alpha stimulation, both readily accommodated in the pulse trigger algorithm. This work lays the methodological steps for achieving phase-locked brain stimulation for brief-pulse transcranial electrical stimulation (tES) and repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS), facilitating further research on the effect of stimulation phase for these techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».