亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

The effect of EEG microstate on the characteristics of TMS-EEG

地方政府 脑电图 磁刺激 刺激 心理学 神经科学 计算机科学 人工智能
作者
Zhaohuan Ding,Yong Wang,Zikang Niu,Gaoxiang Ouyang,Xiaoli Li
出处
期刊:Computers in Biology and Medicine [Elsevier]
卷期号:173: 108332-108332 被引量:6
标识
DOI:10.1016/j.compbiomed.2024.108332
摘要

Differences in neural states at the time of transcranial magnetic stimulation (TMS) can lead to variations in the effectiveness of TMS stimulation. Strategies that aim to lock neural activity states and improve the precision of stimulation timing in TMS optimization should gradually receive attention. One feasible approach is to utilize microstate locking for TMS stimulation, and understanding the impact of microstates at the time of stimulation on TMS response forms the foundation of this approach. TMS-EEG data were extracted from 21 healthy subjects through experiments. Based on the different microstates at the time of stimulation, the trials were classified into four datasets. TMS-evoked potential (TEP), topographical distribution, and natural frequency, were computed for each dataset to explore the differences in TMS-EEG characteristics across different microstates. The N100 component of microstate C group (−2.376 μV) was significantly higher (p = 0.003) than of microstate D group (−1.739 μV), and the P180 component of microstate D group (2.482 μV) was significantly higher (p = 0.024) than of microstate B group (1.766 μV) and slightly higher (p = 0.058) than of microstate C group (1.863 μV) by calculating the ROI. The topographical distribution of TEP components during microstate C and microstate D still retained the template characteristics of the microstate at the time of stimulation, and the natural frequencies did not differ among the four classical microstates. This study showed the potential for future closed-loop TMS based on microstates and would guiding the development of microstate-based closed-loop TMS techniques.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
丘比特应助啵子采纳,获得10
刚刚
2秒前
小吴发布了新的文献求助10
7秒前
华仔应助小吴采纳,获得10
14秒前
16秒前
28秒前
胡萝卜完成签到,获得积分10
32秒前
啵子发布了新的文献求助10
34秒前
43秒前
小脑斧发布了新的文献求助10
47秒前
活力一刀完成签到,获得积分10
49秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
麻花阳应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
敏敏9813完成签到,获得积分10
1分钟前
默默无闻完成签到 ,获得积分10
1分钟前
万能图书馆应助robbery采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
cj326发布了新的文献求助10
1分钟前
陈黑手发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
CipherSage应助cj326采纳,获得10
1分钟前
robbery发布了新的文献求助10
1分钟前
2分钟前
2分钟前
小吴发布了新的文献求助10
2分钟前
香蕉觅云应助hEbuy采纳,获得10
2分钟前
CodeCraft应助小吴采纳,获得10
2分钟前
2分钟前
hEbuy发布了新的文献求助10
2分钟前
wodetaiyangLLL完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
麻花阳应助科研通管家采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
小吴发布了新的文献求助10
3分钟前
hhh发布了新的文献求助10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Handbook of pharmaceutical excipients, Ninth edition 5000
Aerospace Standards Index - 2026 ASIN2026 2000
Digital Twins of Advanced Materials Processing 2000
晋绥日报合订本24册(影印本1986年)【1940年9月–1949年5月】 1000
Social Cognition: Understanding People and Events 1000
Polymorphism and polytypism in crystals 1000
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 纳米技术 有机化学 物理 生物化学 化学工程 计算机科学 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 物理化学 电极 冶金 遗传学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6034145
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7735826
关于积分的说明 16205430
捐赠科研通 5180653
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2772546
邀请新用户注册赠送积分活动 1755695
关于科研通互助平台的介绍 1640524