TAAC - TMS Adaptable Auditory Control: A universal tool to mask TMS clicks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coupling transcranial magnetic stimulation with electroencephalography (TMS-EEG) allows recording the EEG response to a direct, non-invasive cortical perturbation. However, obtaining a genuine TMS-evoked EEG potential requires controlling for several confounds, among which a main source is represented by the auditory evoked potentials (AEPs) associated to the TMS discharge noise (TMS click). This contaminating factor can be in principle prevented by playing a masking noise through earphones. NEW METHOD: Here we release TMS Adaptable Auditory Control (TAAC), a highly flexible, open-source, Matlab®-based interface that generates in real-time customized masking noises. TAAC creates noises starting from the stimulator-specific TMS click and tailors them to fit the individual, subject-specific click perception by mixing and manipulating the standard noises in both time and frequency domains. RESULTS: We showed that TAAC allows us to provide standard as well as customized noises able to effectively and safely mask the TMS click. COMPARISON WITH EXISTING METHODS: Here, we showcased two customized noises by comparing them to two standard noises previously used in the TMS literature (i.e., a white noise and a noise generated from the stimulator-specific TMS click only). For each, we quantified the Sound Pressure Level (SPL; measured by a Head and Torso Simulator - HATS) required to mask the TMS click in a population of 20 healthy subjects. Both customized noises were effective at safe (according to OSHA and NIOSH safety guidelines) and lower SPLs with respect to standard noises. CONCLUSIONS: At odds with previous methods, TAAC allows creating effective and safe masking noises specifically tailored on each TMS device and subject. The combination of TAAC with tools for the real-time visualization of TEPs can help control the influence of auditory confounds also in non-compliant patients. Finally, TAAC is a highly flexible and open-source tool, so it can be further extended to meet different experimental requirements.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».