human Vim-DBS data of membrane potential
Notice bibliographique
Résumé
The data protocols are from Milosevic et al. (2021) (L. Milosevic et al., “A theoretical framework for the site-specific and frequency-dependent neuronal effects of deep brain stimulation,” Brain Stimul, vol. 14, no. 4, pp. 807–821, 2021, doi: 10.1016/j.brs.2021.04.022.) The data were recorded from the thalamic ventral intermediate nucleus (Vim) in human patients receiving DBS for treating essential tremor. Microelectrodes were used to both deliver DBS and perform single-unit recordings. DBS was delivered using 100 µA and symmetric 0.3ms biphasic pulses (150µs cathodal followed by 150 µs anodal). In this work, we used the entire dataset of single-unit recordings of the neurons in the thalamic ventral intermediate nucleus (Vim) of essential tremor patients, during various DBS frequencies (5 to 200 Hz) in Vim. The single-unit recordings during {5, 10, 20, 30, 50, 100, and 200 Hz} Vim-DBS are of length {10, 5, 3, 2, 1, 5, and 2 s}, respectively; for each frequency of DBS, we did 5 to 8 recordings in different patients (total number of patients = 19). To obtain spikes from the single-unit recordings, we did offline analysis and spike template matching. For each single-unit recording, all the narrow stimulus artifacts were removed (0.5 ms from the onset of a DBS pulse). Then the recordings were high pass filtered (≥300 Hz) to better isolate the spikes, which were identified by the template matching using a principal component analysis method in Spike2 (Cambridge Electronic Design, UK).
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,006 |
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 ».