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Enregistrement W3015551713 · doi:10.1088/2057-1976/ab872c

Efficacy of low-cost wireless neurofeedback to modulate brain activity during motor imagery

2020· article· en· W3015551713 sur OpenAlexafffund
Lindsey Power, Heather F. Neyedli, Shaun G. Boe, Timothy Bardouille

Notice bibliographique

RevueBiomedical Physics & Engineering Express · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesNova Scotia Health Research Foundation
Mots-clésNeurofeedbackMotor imageryNeuroscienceWirelessBrain–computer interfacePsychologyPhysical medicine and rehabilitationComputer scienceMedicineElectroencephalographyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Motor imagery can be used as an adjunct to traditional stroke rehabilitation therapies for individuals who have hand and arm impairment resulting from their stroke. The provision of neurofeedback during motor imagery allows individuals to receive real time information regarding their motor imagery-related brain activity. However, the equipment required to administer this feedback is expensive and largely inaccessible to many of the individuals who could benefit from it. Available EEG-based technology provides an accessible, low-cost, wireless alternative to traditional neurofeedback methods, with the tradeoff of lower gain and channel count resulting in reduced signal quality. This study investigated the efficacy of this wireless technology for the provision of motor imagery-related neurofeedback. APPROACH: Twenty-eight healthy individuals participated in a 2-group, double-blinded study which involved imagining performing a unimanual button pressing task while receiving neurofeedback that is either a direct transform of their motor imagery-related brain activity (i.e., real) or is related to someone else's brain activity (i.e., sham). The change in amplitude of 15-30 Hz (beta) rhythmic brain activity elicited during the task blocks was calculated and analyzed across sessions and groups. MAIN RESULTS: We found that individuals who received real neurofeedback showed a statistically significant positive trajectory in modulating the amplitude of the beta rhythm across sessions, while those who received sham feedback showed a negative trajectory. Our results did not indicate a trend of increased lateralization across sessions, as has been shown in previous studies. SIGNIFICANCE: Our main findings replicated previous results with research-grade equipment indicating that there is potential for introducing this wireless technology for the provision of neurofeedback. Given the marginal longitudinal effect of neurofeedback in our study, further study is required to address the limitations associated with this technology before our protocol can be implemented in a clinical setting.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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