Pipeline for Planning and Execution of Transcranial Ultrasound Neuromodulation Experiments in Humans
Notice bibliographique
Résumé
Transcranial ultrasound stimulation (TUS) is an emerging non-invasive neuromodulation technique capable of manipulating both cortical and subcortical structures with high precision. Conducting experiments involving humans necessitates careful planning of acoustic and thermal simulations. This planning is essential to adjust for bone interference with the ultrasound beam's shape and trajectory and to ensure TUS parameters meet safety requirements. T1- and T2-weighted, along with zero-time echo (ZTE) magnetic resonance imaging (MRI) scans with 1 mm isotropic resolution, are acquired (alternatively computed tomography x-ray (CT) scans) for skull reconstruction and simulations. Target and trajectory mapping are performed using a neuronavigational platform. SimNIBS is used for the initial segmentation of the skull, skin, and brain tissues. Simulation of TUS is carried over with the BabelBrain tool, which uses the ZTE scan to produce synthetic CT images of the skull to be converted into acoustic properties. We use a phased array ultrasound transducer with electrical steering capabilities. Z-steering is adjusted to ensure that the target depth is reached. Other transducer configurations are also supported in the planning tool. Thermal simulations are run to ensure temperature and mechanical index requirements are within the acoustic guidelines for TUS in human subjects as recommended by the FDA. During TUS delivery sessions, a mechanical arm assists in the movement of the transducer to the required location using a frameless stereotactic localization system.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,041 | 0,010 |
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 ».