Source Imaging of Triphasic Waves and Other Encephalopathies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Triphasic waves (TWs) are defined as high-amplitude positive waveforms with preceding and after-going negative waves, typically seen in medically ill patients. TWs manifest in similar clinical presentations as other EEG encephalopathies; however, electrographically, they appear different. To better understand the difference, the authors used two different source localization software programs to find a reproducible and unique signature for TW. METHODS: EEGs performed at Johns Hopkins Hospital and Duke University Hospital were retrospectively analyzed. EEG samples of TW, Delta, Theta-Delta, and Frontal Intermittent Rhythmic Delta Activity were selected. The authors did source localization via Commercial Curry 8 and open-source Brainstorm software. A minimum of 10 stereotypical waveforms per subject were selected. The authors used the Boundary Element Method for the head model, which was derived from the Montreal Neurological Institute averaged imaging data set. Dipole and current density analyses were performed. RESULTS: Twenty-eight patients were selected (10 TW, 4 Frontal Intermittent Rhythmic Delta Activity, 6 Theta-Delta, and 8 Delta). The findings suggest the activation of anterior frontal and midline structures for TW. Frontal Intermittent Rhythmic Delta Activity had a similar localization but without a moving dipole. In comparison, the Delta and Delta-Theta appeared to have a more diffuse origin. CONCLUSIONS: Source analysis of TW via two different software suggests the anterior midline location of TW with anterior to posterior propagation. These findings correlate with the previous hypotheses of TW origin. Retrospective analysis, low number of recording electrodes, and difficult analysis of slow waves limit the interpretation of these results. Nonetheless, this article opens the prospect of future studies in this field.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».