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Enregistrement W4403464805 · doi:10.1080/21646821.2024.2408501

Brain Computer Interfaces: An Introduction for Clinical Neurodiagnostic Technologists

2024· review· en· W4403464805 sur OpenAlexaff
Julie Trott, Chris Slaymaker, Greg Niznik, Brett L. Netherton

Notice bibliographique

RevueThe Neurodiagnostic Journal · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensCytodiagnostics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain–computer interfaceMedicineMedical physicsPhysical medicine and rehabilitationHuman–computer interactionPsychologyIntensive care medicineNeuroscienceComputer scienceCognitive scienceElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain-computer interface (BCI) is a term used to describe systems that translate biological information into commands that can control external devices such as computers, prosthetics, and other machinery. While BCI is used in military applications, home control systems, and a wide array of entertainment, much of its modern interest and funding can be attributed to its utility in the medical community, where it has rapidly propelled advancements in the restoration or replacement of critical functions robbed from victims of disease, stroke, and traumatic injury. BCI devices can allow patients to move prosthetic limbs, operate devices such as wheelchairs or computers, and communicate through writing and speech-generating devices. In this article, we aim to provide an introductory summary of the historical context and modern growing utility of BCI, with specific interest in igniting the conversation of where and how the neurodiagnostics community and its associated parties can embrace and contribute to the world of BCI.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,007
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,009

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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