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Enregistrement W4410354296 · doi:10.1162/imag.a.22

Optimal configuration of on-scalp OPMs with fixed channel counts

2025· article· en· W4410354296 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueImaging Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensSurrey Memorial HospitalSimon Fraser UniversityFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScalpChannel (broadcasting)MathematicsComputer scienceBiologyAnatomyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent technological developments have brought optically pumped magnetometers (OPMs) within reach of the larger neuroscientific community. The current state-of-the-art consists of whole-head systems that measure the magnetic field at >100 locations. OPM sensors can be constructed to measure the field in either 1, 2, or 3 orientations. Consequently, the number of channels can differ from the number of sensors. This allows for magnetoencephalography (MEG) system designs with multiple measurement orientations at fewer locations, many locations with fewer orientations, or, ideally, many locations with multiple orientations. Yet, due to budget constraints, starting OPM groups are typically getting fewer sensors than what could, in principle, be accommodated in a whole head helmet-like arrangement. Furthermore, implementing multiple orientations in a single sensor comes at a cost and hardware companies are still optimizing the trade-offs between sensor designs. To guide the OPM systems design, it is relevant to know the optimal spatial distribution and sensing orientation of OPMs. We performed a simulation study in which we kept the total number of channels constant. We compared 3 synthetic 192-channel OPM arrays that were composed of either monoaxial, biaxial or triaxial sensors, where the sensors were placed at either 192, 96, or 64 measurement locations, respectively. We simulated multiple instances of an MEG signal due to a dipolar source in the brain, contaminated by various combinations of noise, considering sensor noise, brain noise, and noise induced by head (and sensor) movements in the residual ambient magnetic field. An optimal design of the MEG system serves both to record the activity of the brain, as well as the environmental noise that is to be suppressed. We performed dipole fits and evaluated the localization error and the amplitude of the estimated dipole moment. We cleaned the data using various spatio(temporal) cleaning strategies prior to fitting the dipoles. Our observations confirm earlier work, in that 1) the sensing orientation radial to the head is in general more optimal to pick up activity from the brain than tangential directions, but that 2) adding sensing orientations tangential to the head surface helps in suppressing ambient noise sources. Yet, we did not observe a clear improvement comparing triaxial with biaxial OPMs. Given that triaxial sensing may come at the expense of reduced spatial sampling over the head and reduced signal-to-noise for individual channels, we conclude that, given a fixed number of channels, biaxial sensors may be preferred with the currently available technology.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,278 · 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