Optimal configuration of on-scalp OPMs with fixed channel counts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».