NIRSTORM: a Brainstorm extension dedicated to functional near-infrared spectroscopy data analysis, advanced 3D reconstructions, and optimal probe design
Notice bibliographique
Résumé
Significance: Understanding the brain's complex functions requires multimodal approaches that combine data from various neuroimaging techniques. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) offers valuable insights into hemodynamic responses, complementing other modalities such as electroencephalography (EEG), magnetoencephalography (MEG), and magnetic resonance imaging. However, there is a lack of comprehensive and accessible toolboxes able to integrate fNIRS advanced analyses with other modalities. NIRSTORM addresses this gap by offering a unified platform for multimodal neuroimaging analysis. Aim: NIRSTORM aims to provide a user-friendly and comprehensive environment for multimodal analysis while supporting the entire fNIRS analysis pipeline, from experiment planning to the reconstruction of hemodynamic fluctuations on the cortex. Approach: , NIRSTORM operates as a Brainstorm plugin, enhancing Brainstorm's capabilities for analyzing fNIRS data. Brainstorm is a widely used, GUI-based software originally designed for statistical analysis and source imaging of EEG and MEG data. Results: NIRSTORM supports conventional fNIRS preprocessing and statistical analyses while introducing new advanced features such as optimal montage for planning optode placement and maximum entropy on the mean (MEM) for reconstructing hemodynamic fluctuations on the cortical surface. Conclusion: As an open-access and user-friendly plugin, NIRSTORM extends Brainstorm's functionality to fNIRS, bridging the gap between EEG/MEG and hemodynamic analyses.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,014 |
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 ».