TMS Adaptable Auditory Control: a universal tool to mask TMS click
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Coupling transcranial magnetic stimulation with electroencephalography (TMS-EEG) allows to non-invasively probe the human thalamocortical system. However, obtaining a pure TMS evoked potential requires controlling for several confoundings, such as auditory potentials evoked (AEPs) by the TMS 'click'. An effective control for AEPs consists of playing a noise through earphones in order to mask the TMS 'click' (masking noise).Here we tested TMS Adaptable Auditory Control (TAAC), a tool that generates in real-time a masking noise adapted to the stimulator and optimized to fit the ‘click’ perception. To this aim, we systematically measured the sound level required to mask the TMS ‘click’ with the state-of-the-art masking noise (i.e. white noise and adapted noise) and with two masking noises generated through TAAC played through in-ear earphones in a group of 19 healthy subjects. TMS pulses were delivered while gradually increasing the loudness until subjects were not able to identify the TMS 'click'. We iteratively performed this procedure for all four masking noises and during both a real TMS (2 cm behind the vertex) and a sham TMS condition (on the vertex, 90° sagittal rotation). Finally, we estimated the equivalent sound level for each masking noise as measured through a Head and Torso Simulator (HATS, Bruel&Kjaer, Type4128). Results show that all masking noises were effective at the following sound levels (Medians): White noise=87.1Db; Adapted noise=88.9Db; TAAC Noise1=84.1Db; TAAC Noise2=82.9Db. Thus, we demonstrate that the sound level required to mask TMS 'click' is safe for the human auditory system for the typical duration of TMS-EEG procedures with respect to standard safety tables (e.g. 90Db for 2 hours). Furthermore, TAAC can be used to mask TMS 'click' at lower sound levels compared to currently available masking noises. Keywords: TMS-EEG, Noise masking, Auditory evoked potential, TEP
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».