Implementation of a TMS-fMRI system: A primer
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a non-invasive and non-pharmacological intervention, approved for the treatment of individuals diagnosed with treatment-resistant depression. This well-tolerated approach uses magnetic pulses to stimulate specific brain regions and induce changes in brain networks at multiple levels of human functioning. Combining TMS with other neuroimaging techniques, such as functional magnetic resonance imaging (fMRI), offers new insights into brain functioning, and allows to map out the causal alterations brought on by TMS interventions on neural network connectivity and behaviour. However, the implemention of concurrent TMS-fMRI brings on a number of technical challenges that must be overcome to ensure good quality of functional images. The goal of this study was thus to investigate the impact of TMS pulses in an MR-environment on the quality of BRAINO phantom images, in terms of the signal of the images, the temporal fluctuation noise, the spatial noise and the signal to fluctuation noise ratio, at the University of British Columbia (UBC) Neuroimaging facility. The results of our analyses replicated those of previous sites, and showed that the present set-up for concurrent TMS-fMRI ensures minimal noise artefact on functional images obtained through this multimodal approach. This step was a key stepping stone for future clinical trials at UBC.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,012 |
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 ».