Multimodal pathophysiological dataset of gradual cerebral ischemia in a cohort of juvenile pigs
Notice bibliographique
Résumé
Ischemic brain injuries are frequent and difficult to detect reliably or early. We present the multi-modal data set containing cardiovascular (blood pressure, blood flow, electrocardiogram) and brain electrical activities to derive electroencephalogram (EEG) biomarkers of corticothalamic communication under normal, sedation, and hypoxic/ischemic conditions with ensuing recovery. We provide technical validation using EEGLAB. We also delineate the corresponding changes in the electrocardiogram (ECG)-derived heart rate variability (HRV) with the potential for future in-depth analyses of joint EEG-ECG dynamics. We review an open-source methodology to derive signatures of coupling between the ECoG and electrothalamogram (EThG) signals contained in the presented data set to better characterize the dynamics of thalamocortical communication during these clinically relevant states. The data set is presented in full band sampled at 2000 Hz, so the additional potential exists for insights from the full-band EEG and high-frequency oscillations under the bespoke experimental conditions. Future studies on the dataset may contribute to the development of new brain monitoring technologies, which will facilitate the prevention of neurological injuries.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».