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Enregistrement W4387409102 · doi:10.21203/rs.3.rs-3263385/v1

The future of MEG: Improved task-related responses using optically-pumped magnetometers compared to a conventional system

2023· preprint· en· W4387409102 sur OpenAlexafffund
Kristina Safar, Marlee M. Vandewouw, Julie Sato, Jasen Devasagayam, Ryan M. Hill, Molly Rea, Matthew J. Brookes, Margot J. Taylor

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenSimons Foundation Autism Research Initiative
Mots-clésMagnetoencephalographyMagnetometerTask (project management)Computer scienceNoise (video)Artificial intelligencePsychologyNeuroscienceElectroencephalographyPhysicsEngineeringMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Optically-pumped magnetometers (OPMs) offer a new wearable means to measure magnetoencephalography (MEG) signals, with many advantages compared to conventional systems. However, OPMs are an emerging technology, thus characterizing and replicating MEG recordings is essential. Using OPM and cryogenic MEG, this study investigated evoked responses, oscillatory power, and functional connectivity during emotion processing in 21 adults, to establish replicability across the two technologies. Five participants with dental fixtures were included to assess the validity of OPM recordings in those with irremovable metal. Replicable task-related evoked responses were observed in both modalities, with the OPMs demonstrating higher peak amplitude and improved signal-to-noise. Similar patterns of oscillatory power to faces were observed in both systems. Increased connectivity was found in cryogenic versus OPM MEG in an occipital and parietal anchored network. Notably, high quality OPM data were retained in participants with metallic fixtures, from whom no useable data was collected using cryogenic MEG.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,863
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,330 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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