The rt-TEP tool: real-time visualization of TMS-Evoked Potentials to maximize cortical activation and minimize artifacts
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The impact of transcranial magnetic stimulation (TMS) on cortical neurons is currently hard to predict based on a priori biophysical and anatomical knowledge alone. Lack of control of the immediate effects of TMS on the underlying cortex can hamper the reliability and reproducibility of protocols aimed at measuring electroencephalographic (EEG) responses to TMS. We introduce and release a novel software tool labelled rt-TEP (real-time TEP). This tool interfaces with different EEG amplifiers and offers a series of informative visualization modes to assess the magnitude of the initial brain response to TMS and the overall quality of TMS-evoked potentials (TEPs) in real time. We show that rt-TEP can be used to detect - and thus abolish or minimize - magnetic and muscle artifacts contaminating the post-stimulus period of single-trial data: this application affords a clear visualization and quantification of the amplitude of the early (8-50 ms) and local EEG response after averaging a limited number of trials. Such real-time readout can then be used to optimize TMS parameters (e.g., site, orientation, intensity) before data acquisition to obtain TEPs characterized by high signal-to-noise ratio. The ensemble of real-time visualization modes of rt-TEP are not currently implemented in any available commercial software and provide a key readout to titrate TMS parameters beyond the a priori information provided by biophysical and anatomical models. Real-time optimization of TMS parameters to achieve a desired level of initial activation can facilitate the acquisition of reliable TEPs and can improve the reproducibility of data collection across laboratories.
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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 | 0,005 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle