Time-resolved functional connectivity from high-density EEG for characterizing the level of consciousness in behaviorally unresponsive patients
Notice bibliographique
Résumé
Brain-computer interfaces (BCIs) have shown enormous promise in the detection of consciousness in minimally responsive individuals. To date, most BCIs have relied on the presence of high-level cognitive abilities (e.g. attention, language comprehension) in non-responsive individuals, resulting in a large number of cases of undetected - or covert - consciousness. An alternate approach is to measure the underlying properties of brain networks, which makes no assumptions about the presence of certain cognitive capacities. Brain networks can be represented through functional connectivity of different brain areas. To date, the vast majority of studies have used time-averaged functional connectivity to represent a state of consciousness. In this paper, we compare time-averaged versus time-resolved functional connectivity, and the information contained by each in different states of consciousness. We present a novel analysis to evaluate the dynamic properties of time-resolved, high-resolution estimates of phase-based functional connectivity using weighted phase lag index (wPLI) calculated from high-density EEG. In a case study of two individuals in disorders of consciousness, we demonstrate that time-resolved functional connectivity reflects the dynamic properties of brain networks, providing more information about an individual's state of consciousness than traditional time-averaged approaches. Our findings support time-resolved functional connectivity as the basis for a passive BCI with the potential to characterize the level of consciousness in behaviourally unresponsive patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».