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Enregistrement W4407934343 · doi:10.1016/j.brs.2024.12.255

The association between cross-frequency coupling and neuroplasticity via paired associative stimulation: TMS-EEG study

2025· article· en· W4407934343 sur OpenAlexaff
Reza Zomorrodi, Tarek K. Rajji, Daniel M. Blumberger, Zafiris J. Daskalakis

Notice bibliographique

RevueBrain stimulation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAssociation (psychology)NeuroscienceAssociative propertyNeuroplasticityElectroencephalographyPsychologyStimulationAudiologyMedicinePsychotherapistMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,167
Score d'incertitude au seuil0,927

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,293 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
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Résumé présentoui

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