The golden age of online readout: EEG-informed TMS from manual probing to closed-loop neuromodulation
Notice bibliographique
Résumé
The integration of transcranial magnetic stimulation (TMS) with electroencephalography (EEG) has markedly enhanced our ability to probe cortical excitability and monitor the brain's electrophysiological responses to external perturbations. In recent decades, this combination has become a widely used and important tool in both basic neuroscience and clinical research. However, persistent challenges remain, particularly the limited reliability of early TMS-evoked potentials (TEPs), contamination from stimulus-locked and induced artifacts (e.g., coil discharge, electrode polarization, cranial muscle activity), and reliance on non-individualized stimulation protocols. This review outlines the evolution of the TMS-EEG methodology in four key implementations: (i) EEG-blind TMS, where stimulation parameters are fixed without EEG-based adjustments; (ii) EEG-informed TMS, which leverages online EEG readouts to optimize stimulation settings prior to acquisition; (iii) EEG-triggered TMS, employing feedforward algorithms to align stimulation with ongoing neural oscillations; and (iv) closed loop TMS, where real-time feedback dynamically adapts stimulation parameters during the session. We examine the electrophysiological and technical foundations of each approach, highlighting their benefits and limitations. Emerging closed-loop systems represent a shift toward adaptive, data-driven neuromodulation, unlocking promising avenues for personalized brain stimulation. Further refinement of these approaches will be critical to improving their precision, reliability, and applicability in diverse clinical and research settings. Collectively, these developments demonstrate a field-wide progression toward increasingly precise and individualized brain stimulation strategies, enabled by real-time electrophysiological feedback and customizable stimulation protocols.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».