Reliable Acquisition of Electroencephalography Data during Simultaneous Electroencephalography and Functional MRI
Notice bibliographique
Résumé
Simultaneous electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI), EEG-fMRI, combines the complementary properties of scalp EEG (good temporal resolution) and fMRI (good spatial resolution) to measure neuronal activity during an electrographic event, through hemodynamic responses known as blood-oxygen-level-dependent (BOLD) changes. It is a non-invasive research tool that is utilized in neuroscience research and is highly beneficial to the clinical community, especially for the management of neurological diseases, provided that proper equipment and protocols are administered during data acquisition. Although recording EEG-fMRI is apparently straightforward, the correct preparation, especially in placing and securing the electrodes, is not only important for safety but is also critical in ensuring the reliability and analyzability of the EEG data obtained. This is also the most experience-demanding part of the preparation. To address these issues, a straightforward protocol that ensures data quality was developed. This article provides a step-by-step guide for acquiring reliable EEG data during EEG-fMRI using this protocol that utilizes readily available medical products. The presented protocol can be adapted to different applications of EEG-fMRI in research and clinical settings, and may be beneficial to both inexperienced and expert operators.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».