The association between cross-frequency coupling and neuroplasticity via paired associative stimulation: TMS-EEG study
Notice bibliographique
Résumé
The dependency of TMS-evoked responses on ongoing brain activity makes EEG phase-triggered TMS experiments highly valuable for studying brain function.While EEG offers excellent temporal resolution, it lacks detailed information about deeper brain regions.Combining these experiments with concurrent fMRI offers a more comprehensive understanding but presents challenges when measuring EEG inside an MRI scanner.Our research aims to develop a setup and assess the feasibility of predicting the mu rhythm for EEG phase-triggered TMS.Our setup includes MRI-compatible EEG amplifiers (NeurOne Tesla, Bittium Plc.), a TMS stimulator (MagPro R30, MagVenture Ltd.), and a TMS coil (Mri-B91, MagVenture Ltd.), all arranged within the bore of a 3T Siemens MAGNETOM Skyra MRI scanner.The TMS coil is mounted on a specially designed holder arm and integrated with a custom-made, slightly curved 8-channel MRI surface head coil array.The subject wears a 64-channel EEG cap (Easycap GmbH) equipped with seven custom-made carbon-wire loops (CWLs) for artifact suppression.Raw EEG data are streamed to a realtime processing unit (BOSS device, sync2brain GmgH), which uses modified firmware to suppress MRI-induced artifacts and synchronize TMS with a predefined oscillatory brain state of the EEG.In our preliminary experiments, we delivered single-pulses to the left primary motor cortex (M1) of a right-handed volunteer, monitoring the resulting network activity using interleaved fMRI while simultaneously recording 64-channel EEG at 20 kHz.Our preliminary findings suggest that CWL-based ballistocardiogram artifact removal can facilitate these studies, allowing for the estimation of the phase of the mu rhythm at each TMS onset.Despite challenges, our multimodal TMSeEEGefMRI system shows potential for personalized brain stimulation using EEG-based closed-loop paradigms.Future work will focus on real-time integration and expanding the study to explore how EEG features influence TMS-elicited BOLD responses, potentially leading to new diagnostic and treatment strategies for brain disorders.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».