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TMS Language Mapping Analysis Revisited

Ein Vorabdruck von Ziqian Wang, Lucius Samo Fekonja, Felix R. Dreyer, Peter Vajkoczy und Thomas Picht

Die Klassifikation des maschinellen Lernens von 90 Patienten zeigt deutliche Reorganisationsmuster bei aphasischen Patienten. Die repetitive TMS (rTMS) erlaubt es, die lokale neuronale Funktionsfähigkeit nicht-invasiv und vorübergehend zu stören. Ihr Potenzial zur Kartierung der Sprachfunktion wird derzeit untersucht.

Angesichts der interindividuellen Heterogenität der Auswirkungen von Tumoren auf das Sprachnetzwerk und der daraus resultierenden rTMS-abgeleiteten funktionellen Kartierung schlägt der Artikel vor, Strategien des maschinellen Lernens zur Klassifizierung möglicher Muster der funktionellen Reorganisation zu verwenden.

Zum Paper (auf Englisch)

Datum
13.2.2020
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