EEG-based biomarkers for galvanic vestibular stimulation (GVS) effects in Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The effects of GVS in PD appear to be stimulus- and subject-dependent. However, determining the behavioral effects (e.g. on motor vigor (MV)) from the infinite number of potential stimuli would take an intractably long time. By assessing the EEG, a high-dimensional intermediate step between (i.e., from {GVS -> behavior} to {GVS -> EEG -> behavior}, we propose to rapidly assess the effects of GVS on the EEG and/or predict the behavioral effects of EEG changes. Objective: To explore multiple complementary GVS related biomarkers, including EEG Microstates, Phase Amplitude Coupling (PAC), and Deep Koopman-based EEG analysis. Methods: Data were collected from 20 healthy control (HC) and 18 PD adults performing a delayed squeeze bulb task with sham or multi-sine (50-100 Hz "GVS1" or 100-150 Hz "GVS2") stimuli. Time from the onset of the “Go” cue to the peak of maximum pressure in the squeeze bulb was taken as a metric for MV. We took the EEG 1-s prior to the peak time to predict MV. We employed the Microstate Analysis plugin for EEGLAB. For the PAC biomarker, a deep convolutional neural network based on transfer learning from the VGG-16 architecture was used to estimate MV. To implement a Deep Koopman approach, we examined the EEG time locked to the “Go” signal. Results: For the microstate analysis biomarker, the GVS2 stimulus had similar effects in PD subjects as dopaminergic medication. The PAC-based biomarker predicted MV with mean absolute error of 54.8 msec. There was a positive correlation between movement time in PD subjects and their similarity of their EEG Koopman trajectories to HCs. Discussion: Despite MV normally assumed to be encoded in the basal ganglia, EEG biomarkers can be used to both predict MV, and infer GVS effects. These, and other EEG-based biomarkers, will streamline efforts for precision stimulus design. Research Category and Technology and Methods Translational Research: 15. Electroencephalography (EEG) Keywords: Parkinson's disease, Galvanic vestibular stimulation, Microstates, Phase Amplitude Coupling
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».