Paediatric magnetoencephalography and its role in neurodevelopmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Magnetoencephalography (MEG) is a non-invasive neuroimaging technique that assesses neurophysiology through the detection of the magnetic fields generated by neural currents. In this way, it is sensitive to brain activity, both in individual regions and brain-wide networks. Conventional MEG systems employ an array of sensors that must be cryogenically cooled to low temperature, in a rigid one-size-fits-all helmet. Systems are typically designed to fit adults and are therefore challenging to use for paediatric measurements. Despite this, MEG has been employed successfully in research to investigate neurodevelopmental disorders, and clinically for presurgical planning for paediatric epilepsy. Here, we review the applications of MEG in children, specifically focussing on autism spectrum disorder and attention-deficit hyperactivity disorder. Our review demonstrates the significance of MEG in furthering our understanding of these neurodevelopmental disorders, while also highlighting the limitations of current instrumentation. We also consider the future of paediatric MEG, with a focus on newly developed instrumentation based on optically pumped magnetometers (OPM-MEG). We provide a brief overview of the development of OPM-MEG systems, and how this new technology might enable investigation of brain function in very young children and infants.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».