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Enregistrement W4378782685 · doi:10.1088/1361-6560/acda0c

Investigating the impact of skull vibrations on motor responses to focused ultrasound neuromodulation in small rodents and methods to mitigate them

2023· article· en· W4378782685 sur OpenAlexafffund
Jake W Hesselink, Chris Krasnichuk, Amine Benaceur, Aidan P. Johnson, Siyun Li, Zelma H. T. Kiss, Samuel Pichardo

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensLakehead UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for Innovation
Mots-clésNeuromodulationVibrationSkullMaterials scienceAmplitudePulse repetition frequencyBiomedical engineeringStimulationMedicineAcousticsPhysicsAnatomyComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective . Focused ultrasound (FUS) neuromodulation non-invasively alters brain activity, likely via acoustic radiation force with dynamics of the pulse repetition frequency (PRF). PRF impacts neuromodulation as well as indirect auditory activation, a confound linked to skull vibrations. This study aimed to minimize these vibrations, by adjusting and randomizing PRF, and determine their impact on FUS-induced motor activity. We hypothesized that: the skull would vibrate most at a specific PRF; randomizing PRF would reduce skull vibrations without affecting motor responses; and FUS would yield motor activity while actuator-induced skull vibrations would not. Approach . Three objectives were studied in parallel using C57Bl/6 mice ( n = number of mice used per objective). First, skull vibration amplitude, measured as a percentage of maximum amplitude per treatment, was recorded via contact microphone over a range of PRFs to assess the PRF-dependency of skull vibrations ( n = 19). Vibrations were then compared between random and fixed PRFs ( n = 15). Lastly, motor responses were compared between fixed 1.5 kHz PRF FUS, random PRF FUS, air-puff stimulation, sham stimulation, and vibration induction via piezoelectric actuator ( n = 30). Main Results. The study found amplitude peaked at 1.51 kHz (88.1 ± 11.5%), significantly higher than at 0.54 kHz (75.5 ± 15.1%; p = 0.0149). Random PRF reduced amplitude by 4.2% ( p = 0.0181). Motor response rates to actuator-induced skull vibrations at the PRF (5.73 ± 6.96%) and its third harmonic (22.9 ± 22.7%) were not significantly different than sham (14.1 ± 11.6%), but lower than FUS (70.2 ± 16.3%; p < 0.0001). Significance . Based on these results, PRF near 0.5 kHz may best avoid skull vibrations, while random PRF could be utilized to slightly reduce vibration amplitude. The results also suggested that skull vibrations likely do not significantly impact motor responses to FUS neuromodulation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,207
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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