Connectomic Predictive Modeling Guides Selective Perturbation of Tracts in the Subcallosal Cingulate White Matter
Notice bibliographique
Résumé
Deep brain stimulation (DBS) of the subcallosal cingulate (SCC) is an emerging experimental therapy for treatment-resistant depression. Successful outcomes are critically dependent on placing the active contact within the confluence of white matter adjacent to the SCC using patient-specific connectomic guidance, but the relative contribution of each putative target fiber bundle to the clinical response is still unknown. This study's goal was to assess the feasibility of selective target activation of two candidate SCC targets, forceps minor and the cingulum bundle, using biophysical modeling to guide parameter selection in individual patients. We tested two complementary use cases, isolated (or preferential) activation of each target, and activation of the same targets as the clinical setting but with minimal theoretical battery depletion. One selective setting per fiber bundle and one energy-efficient settings per lead were selected from 774 settings, and cortical responses to model settings were evaluated with the left lead at 2 Hz using high-density EEG. Optimal settings differed by patient, hemisphere, and use case. Isolated activation of the left cingulum bundle generated an ipsilateral cortical response with peak activity near 16 ms, whereas preferential activation of forceps minor produced a relatively slower bilateral response in the frontal sensors. A key feature of concomitant target activation was a midline sweep from 40-90 ms. Efficient setting generated a topographically similar response as the monopolar clinical setting but with some differences in the spatial extent of frontal polar activity. The results demonstrate the feasibility of selective perturbation of SCC white matter with model-based guidance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».