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Enregistrement W4212793392 · doi:10.1016/j.jneumeth.2022.109491

TAAC - TMS Adaptable Auditory Control: A universal tool to mask TMS clicks

2022· article· en· W4212793392 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience Methods · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTranscranial Magnetic Stimulation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Advanced Research
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeRegione LombardiaFondazione per la Ricerca BiomedicaEuropean CommissionFondazione Regionale per la Ricerca BiomedicaTiny Blue Dot FoundationCanadian Institute for Advanced Research
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationComputer scienceMasking (illustration)ElectroencephalographySpeech recognitionNoise (video)Artificial intelligencePsychologyStimulationNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,861

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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