Stimulation mapping and whole-brain modeling reveal gradients of excitability and recurrence in cortical networks
Notice bibliographique
Résumé
Transcranial magnetic stimulation-electroencephalography (TMS-EEG) is increasingly being used to study human cortical physiology.However, the method suffers from a considerable challenge posed by the presence of peripherally evoked potentials (PEPs) in the response signal, which are elicited by auditory and somatosensory stimuli from the TMS device activation.Consequently, it is unclear whether results observed in TMS-EEG measurements reflect responses to direct cortical activation by TMS or simply unspecific cortical responses to sensory input.To overcome this limitation, we developed two sham methods that reliably reproduce PEPs elicited by TMS, allowing the removal of PEP components and revealing the true TMS-evoked potentials (TEPs).The first method involves delivering high-intensity somatosensory stimulus to both sham and real TMS conditions, creating subjectively indistinguishable inputs and eliciting matching PEPs.By applying this procedure to a pharmacological TMS-EEG experiment, it was shown that both TEPs and PEPs can be modulated by CNS agents, highlighting the importance of proper sham control in TMS-EEG.The second method involves individually titrating the somatosensory stimulus intensity of the sham condition, guided by real-time comparison with the real TMS condition's EEG response.The resulting TEPs from both sham methods are identical, suggesting that high-intensity somatosensory stimulus does not modulate the underlying TEPs, thus making both methods valid.Given the current evidence, the use of reliable and tested sham control methods in TMS-EEG measurements is imperative.This can be reliably achieved with either of the two methods presented.The use of the titration method is more time consuming but may be a better alternative when tolerability to high intensity stimuli is an issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».