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Enregistrement W3158847910 · doi:10.2196/28902

A Transcranial Magnetic Stimulation Trigger System for Suppressing Motor-Evoked Potential Fluctuation Using Electroencephalogram Coherence Analysis: Algorithm Development and Validation Study

2021· article· en· W3158847910 sur OpenAlexvenueno aff
Keisuke Sasaki, Yuki Fujishige, Yutaka Kikuchi, Masato Odagaki

Notice bibliographique

RevueJMIR Biomedical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationCoherence (philosophical gambling strategy)ElectroencephalographyNeuroscienceStimulationComputer scienceAlgorithmPsychologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transcranial magnetic stimulation (TMS), when applied over the primary motor cortex, elicits a motor-evoked potential (MEP) in electromyograms measured from peripheral muscles. MEP amplitude has often been observed to fluctuate trial to trial, even with a constant stimulus. Many factors cause MEP fluctuations in TMS. One of the primary factors is the weak stationarity and instability of cortical activity in the brain, from which we assumed MEP fluctuations originate. We hypothesized that MEP fluctuations are suppressed when TMS is delivered to the primary motor cortex at a time when several electroencephalogram (EEG) channels measured on the scalp are highly similar in the frequency domain. OBJECTIVE: We developed a TMS triggering system to suppress MEP fluctuations using EEG coherence analysis, which was performed to detect the EEG signal similarity between the 2 channels in the frequency domain. METHODS: Seven healthy adults participated in the experiment to confirm whether the TMS trigger system works adequately, and the mean amplitude and coefficient of the MEP variation were recorded and compared with the values obtained during the control task. We also determined the experimental time under each condition and verified whether it was within the predicted time. RESULTS: The coefficient of variation of MEP amplitude decreased in 5 of the 7 participants, and significant differences (P=.02) were confirmed in 2 of the participants according to an F test. The coefficient of variation of the experimental time required for each stimulus after threshold modification was less than that without threshold modification, and a significant difference (P<.001) was confirmed by performing an F test. CONCLUSIONS: We found that MEP could be suppressed using the system developed in this study and that the TMS trigger system could also stabilize the experimental time by changing the triggering threshold automatically.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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