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Enregistrement W4407933545 · doi:10.1016/j.brs.2024.12.809

Variability in Brain Responses to Galvanic Vestibular Stimulation: A Granger Causality Analysis of Independent Components in Resting-State EEG

2025· article· en· W4407933545 sur OpenAlexaff
Maryam Kia, Mahdi Babaei, Sepideh Hajipour Sardouie, Martin S. Keung, H. Diab, Varsha Sreenivasan, Juana Ayala, Maryam S. Mirian, Artur Luczak, Martin J. McKeown

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensUniversity of LethbridgeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalvanic vestibular stimulationGranger causalityElectroencephalographyResting state fMRINeuroscienceAudiologyCausality (physics)Vestibular systemMedicinePsychologyMathematicsEconometricsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BackgroundVestibular stimulation has emerged as a promising therapeutic tool for neurological conditions, including Parkinson's Disease.However, selecting optimal stimulation parameters is challenging due to the complexity of natural vestibular processing, where head movements occur around 1 Hz, and vestibular afferents fire between 60 and 100 spikes per second. ObjectiveThis study aimed to investigate electroencephalogram (EEG) responses to over 300 distinct Galvanic Vestibular Stimulation (GVS) protocols to understand how different waveforms affect brain activity.The protocols included sinusoidal, amplitude-modulated (AM), chirp AM, frequencymodulated (FM), and binary modulated (BN) stimuli.Methods EEG data were collected from five healthy subjects and analyzed using Independent Component Analysis (ICA) to isolate neural sources.ICASSO was employed to assess the stability of ICs across multiple ICA runs, ensuring their reliability.Granger causality (GC) tests were applied between GVS stimuli and extracted ICs to assess causal relationships, with corrections for multiple comparisons. ResultsPreliminary results from five subjects showed that approximately 250 out of 304 GVS protocols elicited significant Granger causality with EEG activity.Although inter-subject variability was notable, consistent patterns were observed within subjects.Specifically, in each subject, certain brain regions were consistently affected by particular GVS waveforms.For example, in subject 5, components in the occipital, central-parietal, frontal, and central regions showed significant causal relationships with GVS waveforms, including Chirp AM (75 Hz carrier, Beta chirp modulation), BN modulated (50-75 Hz), BN modulated (Gamma band), and FM (125 Hz carrier, 25 Hz modulation). DiscussionThe results indicate that GVS reliably influences brain activity, with significant causal relationships between GVS stimuli and EEG signals in most protocols.Although affected brain regions varied between subjects, consistent patterns within subjects suggest predictable neural modulation by GVS.This inter-subject variability highlights the need to optimize stimulation parameters for individualized therapeutic interventions.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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