Targeted density electrode placement achieves high concordance with traditional high-density EEG for electrical source imaging in epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: High-density (HD) electroencephalography (EEG) is increasingly used in presurgical epilepsy evaluation, but it is demanding in time and resources. To overcome these issues, we compared EEG source imaging (ESI) solutions with a targeted density and HD-EEG montage. METHODS: HD-EEGs from patients undergoing presurgical evaluation were analyzed. A low-density recording was created by selecting the 25 electrodes of a standard montage from the 83 electrodes of the HD-EEG and adding 8-11 electrodes around the electrode with the highest amplitude interictal epileptiform discharges. The ESI solution from this "targeted" montage was compared to that from the HD-EEG using the distance between peak vertices, sublobar concordance and a qualitative similarity measure. RESULTS: Fifty-eight foci of forty-three patients were included. The median distance between the peak vertices of the two montages was 13.2 mm, irrespective of focus' location. Tangential generators (n = 5/58) showed a higher distance than radial generators (p = 0.04). We found sublobar concordance in 54/58 of the foci (93%). Map similarity, assessed by an epileptologist, had a median score of 4/5. CONCLUSIONS: ESI solutions obtained from a targeted density montage show high concordance with those calculated from HD-EEG. SIGNIFICANCE: Requiring significantly fewer electrodes, targeted density EEG allows obtaining similar ESI solutions as traditional HD-EEG montage.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».