Lead-DBS v3.0: Mapping deep brain stimulation effects to local anatomy and global networks
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
Following its introduction in 2014 and with support of a broad international community, the open-source toolbox Lead-DBS has evolved into a comprehensive neuroimaging platform dedicated to localizing, reconstructing, and visualizing electrodes implanted in the human brain, in the context of deep brain stimulation (DBS) and epilepsy monitoring. Expanding clinical indications for DBS, increasing availability of related research tools, and a growing community of clinician-scientist researchers, however, have led to an ongoing need to maintain, update, and standardize the codebase of Lead-DBS. Major development efforts of the platform in recent years have now yielded an end-to-end solution for DBS-based neuroimaging analysis allowing comprehensive image preprocessing, lead localization, stimulation volume modeling, and statistical analysis within a single tool. The aim of the present manuscript is to introduce fundamental additions to the Lead-DBS pipeline including a deformation warpfield editor and novel algorithms for electrode localization. Furthermore, we introduce a total of three comprehensive tools to map DBS effects to local, tract- and brain network-levels. These updates are demonstrated using a single patient example (for subject-level analysis), as well as a retrospective cohort of 51 Parkinson's disease patients who underwent DBS of the subthalamic nucleus (for group-level analysis). Their applicability is further demonstrated by comparing the various methodological choices and the amount of explained variance in clinical outcomes across analysis streams. Finally, based on an increasing need to standardize folder and file naming specifications across research groups in neuroscience, we introduce the brain imaging data structure (BIDS) derivative standard for Lead-DBS. Thus, this multi-institutional collaborative effort represents an important stage in the evolution of a comprehensive, open-source pipeline for DBS imaging and connectomics.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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