An Overview of Noninvasive Brain Stimulation: Basic Principles and Clinical Applications
Notice bibliographique
Résumé
The brain has the innate ability to undergo neuronal plasticity, which refers to changes in its structure and functions in response to continued changes in the environment. Although these concepts are well established in animal slice preparation models, their application to a large number of human subjects could only be achieved using noninvasive brain stimulation (NIBS) techniques. In this review, we discuss the mechanisms of plasticity induction using NIBS techniques including transcranial magnetic stimulation (TMS), transcranial direct current stimulation (tDCS), transcranial alternating current stimulation (tACS), random noise stimulation (RNS), transcranial ultrasound stimulation (TUS), vagus nerve stimulation (VNS), and galvanic vestibular stimulation (GVS). We briefly introduce these techniques, explain the stimulation parameters and potential clinical implications. Although their mechanisms are different, all these NIBS techniques can be used to induce plasticity at the systems level, to examine the neurophysiology of brain circuits and have potential therapeutic use in psychiatric and neurological disorders. TMS is the most established technique for the treatment of brain disorders, and repetitive TMS is an approved treatment for medication-resistant depression. Although the data on the clinical utility of the other modes of stimulation are more limited, the electrical stimulation techniques (tDCS, tACS, RNS, VNS, GVS) have the advantage of lower cost, portability, applicability at home, and can readily be combined with training or rehabilitation. Further research is needed to expand the clinical utility of NIBS and test the combination of different modes of NIBS to optimize neuromodulation induced clinical benefits.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».