Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Llama 3:

Resumen:

1.-Definir respuestas TMS-EEG reales vs simuladas es desafiante y ha generado debate en el campo.

2.-La charla busca encontrar un enfoque objetivo y basado en datos para diferenciar señales TMS-EEG reales de simuladas.

3.-Las señales TMS-EEG reflejan la suma de potenciales postsinápticos excitatorios e inhibitorios de neuronas piramidales e interneuronas.

4.-Los componentes clave de la configuración TMS-EEG incluyen la bobina, los canales EEG, los amplificadores, la neuronavegación y el enmascaramiento de ruido.

5.-Un estudio de 2018 de Conde et al. encontró que las respuestas TMS-EEG reales se asemejaban a las simuladas, generando controversia.

6.-Expertos criticaron el estudio de Conde, mostrando que el TMS-EEG real tiene respuestas lateralizadas bajo la bobina que se propagan.

7.-Las críticas al estudio de Conde incluyeron el uso de una bobina pequeña, referencia promedio común y enmascaramiento de ruido inadecuado.

8.-Estudios recientes buscan disociar el TMS-EEG real de los efectos simulados usando protocolos cuidadosamente diseñados.

9.-Estudios de los laboratorios de UCL y Milán utilizan métodos avanzados para definir TMS-EEG real vs simulado.

10.-El ponente propone una solución objetiva para etiquetar TMS-EEG real vs simulado usando aprendizaje automático.

11.-El enfoque utiliza comparaciones clave entre condiciones de TMS real y simulado dentro y entre sesiones.

12.-Dentro de la sesión, la precisión del TMS real debería comenzar moderada y aumentar, mientras que el simulado se mantiene plano.

13.-Entre sesiones, la respuesta posterior al TMS real debería diferir del simulado, mientras que las bases previas a la estimulación son similares.

14.-El método fue probado en conjuntos de datos ricos del laboratorio del ponente, Milán y UCL.

15.-Los datos de Milán tenían TMS real, simulado realista, auditivo con/sin enmascaramiento y condiciones de estimulación eléctrica.

16.-Los datos de UCL tenían TMS real con/sin enmascaramiento de ruido, probando el modelo en datos imperfectos.

17.-Los resultados dentro de la sesión mostraron que la precisión del TMS real aumentó mientras que el simulado se mantuvo plano, cumpliendo con las expectativas.

18.-Los resultados entre sesiones mostraron que la estimulación real difirió de todas las condiciones simuladas.

19.-Los resultados de un solo sujeto confirmaron los hallazgos promedio del grupo, con el modelo identificando sujetos atípicos.

20.-El modelo pudo diferenciar TMS real imperfectamente enmascarado de totalmente enmascarado basado en la similitud de la respuesta temprana.

21.-Las limitaciones actuales son que el modelo se basa en datos de la corteza motora, siendo las áreas prefrontales más desafiantes.

22.-El enfoque debería replicarse con datos de más laboratorios más allá de Milán y UCL.

23.-Modelos de aprendizaje automático más sofisticados más allá de RNNs y LSTMs podrían mejorar aún más el rendimiento.

24.-Cuatro características clave definen si los datos TMS-EEG representan una respuesta real basada en el modelo.

25.-El enfoque proporciona una herramienta objetiva para verificar la validez de los datos TMS-EEG.

26.-Las diferencias entre los conjuntos de datos de Milán y UCL incluyeron dispositivos TMS, procedimientos de umbralización y tamaños de muestra.

27.-Determinar la intensidad del TMS se basa en medir los potenciales evocados motores o las respuestas EEG en línea.

28.-Algunos de los datos de Milán se harán disponibles abiertamente en bioRxiv dentro de 1-2 meses.

29.-El TMS-EEG real tiene una respuesta lateralizada y propagante con picos y amplitudes específicos.

30.-El modelo de aprendizaje automático utiliza precisión moderada de ensayo único y alta precisión promedio para identificar TMS-EEG real.

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