Triaxial detection of the neuromagnetic field using optically-pumped magnetometry: feasibility and application in children
Notice bibliographique
Résumé
Optically-pumped magnetometers (OPMs) are an established alternative to superconducting sensors for magnetoencephalography (MEG), offering significant advantages including flexibility to accommodate any head size, uniform coverage, free movement during scanning, better data quality and lower cost. However, OPM sensor technology remains under development; there is flexibility regarding OPM design and it is not yet clear which variant will prove most effective for MEG. Most OPM-MEG implementations have either used single-axis (equivalent to conventional MEG) or dual-axis magnetic field measurements. Here we demonstrate use of a triaxial OPM formulation, able to characterise the full 3D neuromagnetic field vector. We show that this novel sensor is able to characterise magnetic fields with high accuracy and sensitivity that matches conventional (dual-axis) OPMs. We show practicality via measurement of biomagnetic fields from both the heart and the brain. Using simulations, we demonstrate how triaxial measurement offers improved cortical coverage, especially in infants. Finally, we introduce a new 3D-printed child-friendly OPM-helmet and demonstrate feasibility of triaxial measurement in a five-year-old. In sum, the data presented demonstrate that triaxial OPMs offer a significant improvement over dual-axis variants and are likely to become the sensor of choice for future MEG systems, particularly for deployment in paediatric populations.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».