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Enregistrement W4412617698 · doi:10.1038/s41598-025-12131-2

Assessing the stability of evoked, induced, and passive MEG responses for repeat testing with optically pumped magnetometers

2025· article· en· W4412617698 sur OpenAlexafffund
Natalie Rhodes, Julian Bandhan, Marlee M. Vandewouw, Sebastian C. Coleman, Margot J. Taylor

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalSickKids FoundationMental Health Research CanadaHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSickkids Research InstituteSimons Foundation Autism Research Initiative
Mots-clésMagnetometerMagnetoencephalographyStability (learning theory)PhysicsComputer scienceMedicineBiologyNeuroscienceMachine learningElectroencephalographyMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Passive and task-based MEG responses have been extensively studied in clinical populations to identify signatures that could serve as markers for clinical diagnosis or to monitor progression of treatment. Establishing the reliability of these responses across repeat testing as a benchmark is therefore essential. Emerging MEG technology using optically pumped magnetometers (OPMs) promises a new era for MEG, enhancing both research capabilities and clinical applications. However, the test-retest reliability of various MEG responses measured by these new systems has not yet been characterised. In this study, we measured a range of neural responses to task and rest using a whole-head OPM-MEG system. We assessed the stability of these responses over time in five adult participants, each tested across five different days. Our findings indicated that the well-established face-sensitive M170 response shows reliable group amplitude and latency over time, with a standard deviation of only 1 ms in latency. We showed that induced responses were more variable than evoked. Passive MEG power (via movie-watching as a pseudo-resting state metric) particularly in the alpha band, demonstrated high consistency across sessions, aligning with conventional MEG literature. Our results demonstrate reliability of a range of MEG metrics and provide a benchmark for evaluating changes over successive recordings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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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