Revolutionizing Pediatric Neurophysiology With Magnetoencephalography
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the current and future use of magnetoencephalography (MEG) for assessing neural activity in children (birth to 18 years old), including the well-established use of SQUID (Superconducting QUantum Interference Device) MEG technology as well as the very rapidly developing Optically Pumped Magnetometry (OPM) technology. A primary conclusion is that the changing landscape of pediatric neurophysiology studies foretells a revolution in electromagnetic neuroimaging. These changes will produce some discontinuity, progressing away from what once worked well enough, namely, examining neural activity at the level of the EEG or MEG sensor, but is not up to current and anticipated challenges. Given features intrinsic to MEG, including simpler mathematical models for source localization and higher-dimensional representation of neural activity, little effect of open fontanelles and sutures on infant neural measures, and reference-free neural measures, MEG will often be the preferred method for assessing neural activity in children. In particular, noninvasive, whole-brain MEG sensor data with source localization provide measures of neural activity in brain space that richly represent the structure and maturation of neural activity spanning both local and regional processes, as well as measures of connectivity within and between brain regions. Assessing neurophysiology in brain space is also essential for associating local neural activity with local brain structure (e.g., gray and white matter) and brain chemistry (e.g., magnetic resonance spectroscopy data). It is also highly likely that MEG data are more future-proof than EEG data (higher dimensionality, ease of source localization), especially for advanced source localization methods as well as advanced analysis methods yet to be developed and applied to previously collected data. The emergence of OPM-based MEG opens a new age of imaging for children and infants, such as translating the source localizing abilities of MEG in adults to wearable systems in young children. Looking forward, greater access to MEG and other advanced imaging technologies, the accessibility of greater computational power, and the rapid development of open-source software will combine to improve our methods and inform our research questions, all leading to a better understanding of how the human brain changes and supports behavioral development from birth to adulthood.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».