NESTApp elektroensefaloqrafiya (EEG) və xüsusilə transkranial maqnit stimulyasiyası ilə eyni vaxtda aparılan EEG (TMS-EEG) qeydlərinin ilkin emalını MATLAB daxilində vizual iş axınına çevirmək məqsədilə hazırlanmış qrafik istifadəçi interfeysi əsaslı tətbiqdir. TMS-EEG məlumatlarında maqnit stimulyasiya impulsu, kəllə əzələlərinin fəaliyyəti, göz qırpması, elektrod hərəkəti, sönmə və recharge artefaktları kimi çoxsaylı çirkləndirici mənbələr ola bildiyindən uyğun təmizləmə zəncirinin qurulması mühüm, lakin texniki baxımdan çətin mərhələdir. NESTApp bu problemi vahid məcburi təmizləmə alqoritmi tətbiq etməklə həll etmək əvəzinə istifadəçiyə EEGLAB, TESA, ICLabel, fastICA və əlaqəli funksiyalardan ibarət modul pipeline yaratmaq, əməliyyat sırasını dəyişmək, parametrləri tənzimləmək, şablonu saxlamaq və eyni zənciri bir neçə məlumat dəstinə toplu şəkildə tətbiq etmək imkanı verir.

Tətbiq MATLAB App Designer ilə hazırlanmışdır və məqalədə təsvir edilən NESTApp v2.0 versiyasında əsas istifadəçi təcrübəsi iki əsas nişana bölünür: Cleaning və Visualizing. Cleaning nişanı məlumatların yüklənməsindən filtrasiyaya, ICA-dan TMS artefaktlarının çıxarılmasından kanal interpolasiyasına və TEP çıxarılmasına qədər geniş əməliyyat toplusunu istifadəçi tərəfindən sıralana bilən modullar şəklində təqdim edir. Visualizing nişanı isə təmizlənmiş məlumatları EEG dalğaları, TMS-evoked potential (TEP) əyriləri və baş səthi topoqrafiyaları vasitəsilə sürətlə nəzərdən keçirməyə imkan verir. Tədqiqatın məqsədi yeni klinik biomarker və ya yeni EEG təmizləmə alqoritminin doğruluğunu sübut etmək deyil; mövcud MATLAB/EEGLAB ekosistemindəki alətləri daha əlçatan, təkrar istifadə oluna bilən və fərdiləşdirilə bilən qrafik interfeys altında birləşdirməkdir.

TMS-EEG məlumatlarını təmizləmək niyə çətindir?

EEG beyin fəaliyyətini millisaniyə səviyyəsində zaman ayırdetməsi ilə izləyə bilən qeyri-invaziv qeyd üsuludur. Buna baxmayaraq xam EEG siqnalında göz hərəkətləri, əzələ fəaliyyəti, ətraf mühit elektromaqnit səs-küyü və ürək təsirləri kimi sinir mənşəli olmayan komponentlər ola bilər.

TMS ilə EEG eyni təcrübədə birləşdirildikdə problem daha mürəkkəb olur. Mənbə tədqiqat TMS sarğacının boşalması və maqnit sahəsinin qeyd sistemi ilə qarşılıqlı təsiri ilə əlaqədar olaraq kəllə əzələlərinin fəaliyyəti, TMS tərəfindən tetiklənən göz qırpması, sönmə və yenidən yüklənmə artefaktları, elektrod hərəkəti və ringing artefaktları kimi əlavə çirkləndirici mənbələri vurğulayır.

Buna görə TMS-EEG ilkin emalında vahid “doğru filtr” yoxdur. İstifadə olunan qeyd protokolu, tədqiqat sualı və məlumatdakı artefaktların şiddəti hansı əməliyyatların tətbiq ediləcəyini və onların hansı ardıcıllıqla işlədiləcəyini dəyişə bilər. Məqalənin əsas motivasiyası məhz budur: tədqiqatçının müxtəlif təmizləmə strategiyalarını hər dəfə MATLAB kodunu yenidən yazaraq sınaması əvəzinə onları vizual pipeline kimi qura bilməsi.

EEGLAB artıq mövcud olduğu halda NESTApp niyə hazırlanıb?

EEGLAB MATLAB ekosistemində EEG emalı və təhlili üçün istifadə olunan geniş əhatəli alətlər toplusudur. Mənbə tədqiqata görə EEGLAB çoxsaylı ilkin emal funksiyaları təqdim etsə də, TMS-EEG üçün fərdiləşdirilmiş zəncir qurmaq istəyən istifadəçilər çox vaxt MATLAB skriptləri yazmalı, müxtəlif funksiyaları əl ilə bir-birinə bağlamalı və üçüncü tərəf əlavələrinin parametrlərini idarə etməlidirlər.

TMS-EEG əməliyyatlarında TESA kimi əlavə paketlərə də ehtiyac ola bilər. TESA TMS impulsu ətrafındakı məlumatların çıxarılması, TMS-ə kilidlənmiş epoch yaradılması və ICA əsaslı artefakt seçimi kimi xüsusi funksiyalar təqdim edir. ICLabel ICA komponentlərinin etiketlənməsinə kömək edə bilər; fastICA isə müstəqil komponent analizi üçün istifadə oluna bilər.

NESTApp bu müxtəlif alətləri vahid yeni alqoritmlə əvəz etmir. Bunun əvəzinə mövcud funksiyaları modul istifadəçi interfeysində birləşdirir.

NESTApp-ın əsas dizayn prinsipi nədir?

Hər ilkin emal əməliyyatı müstəqil modul kimi nəzərdə tutulur. İstifadəçi hansı modulların istifadə ediləcəyini seçə, onları istədiyi ardıcıllıqla yerləşdirə və hər modulun parametrlərini dəyişə bilər. Hazırlanmış pipeline MAT formatında saxlanıla, daha sonra yenidən yüklənə və ya digər istifadəçilərlə paylaşıla bilər.

Bu yanaşmanın mühüm nəticəsi pipeline-ın sabit olmamasıdır. NESTApp istifadəçiyə “TMS-EEG mütləq bu ardıcıllıqla təmizlənməlidir” demir; məlumat və tədqiqat məqsədinə uyğun olaraq zəncirin yenidən təşkil edilməsinə imkan verir.

Cleaning nişanında nə var?

Məqalənin Şəkil 1-də Cleaning nişanının real istifadəçi interfeysi göstərilir. İnterfeysin sol hissəsində Steps siyahısı, onun altında seçilmiş əməliyyat haqqında izah verən Info sahəsi yerləşir. Orta hissədə Selected Steps sahəsi yaradılmış pipeline-ı göstərir, sağdakı Parameter(s) bölməsi isə seçilmiş funksiyanın tənzimlənə bilən parametrlərini təqdim edir.

İstifadəçi addımı əlavə edə, silə, yuxarı və ya aşağı köçürə bilər. Həmçinin pipeline saxlanıla və yenidən yüklənə bilər. Beləliklə, yalnız funksiyaların seçimi deyil, əməliyyat ardıcıllığı da tədqiqatçının nəzarətindədir.

Sağ tərəfdəki məlumat seçimi sahəsi EEGLAB yolunun müəyyən edilməsinə və təhlil ediləcək faylların yüklənməsinə imkan verir. Tətbiq emal zamanı hansı faylın və hansı addımın icra edildiyini də göstərə bilər.

Cədvəl 1 neçə müxtəlif əməliyyat təqdim edir?

Mənbə tədqiqatın Cədvəl 1-də 38 ayrı əməliyyat/modul sadalanır. Bunlar yalnız TMS artefaktının təmizlənməsini deyil, ümumi EEG məlumat hazırlama zəncirinin çox müxtəlif mərhələlərini əhatə edir.

Manual Command niyə vacibdir?

NESTApp yalnız əvvəlcədən müəyyən edilmiş əməliyyat siyahısı ilə məhdudlaşmır. Manual Command seçimi istifadəçiyə birbaşa EEGLAB-a uyğun MATLAB əmri əlavə etməyə imkan verir.

Mənbədə əmrin EEGLAB məlumat strukturundan istifadə etməli olduğu bildirilir. Əsas sintaksis:

EEG = someFunction(EEG, arguments)

şəklindədir.

Beləliklə, NESTApp interfeysində hələ xüsusi modulu olmayan, lakin EEG dəyişəni üzərində işləyən başqa bir funksiya da pipeline-a daxil edilə bilər. Bu xüsusiyyət GUI istifadəsinin rahatlığı ilə MATLAB-ın proqramlaşdırıla bilməsi arasında körpü yaradır.

Pipeline-ı saxlamaq təkrar istehsal oluna bilmə baxımından niyə vacibdir?

EEG məlumat dəstinin “təmizləndiyini” demək üsulu təkrar istehsal etmək üçün təkbaşına kifayət deyil. Hansı filtrlərin hansı ardıcıllıqla, hansı hədlərlə və hansı ICA seçimləri ilə istifadə edildiyi də məlum olmalıdır.

NESTApp seçilmiş pipeline-ı və onun parametrlərini saxlamağa imkan verir. Mənbəyə görə tətbiq olunan addımlar və seçilmiş parametrlər istinad məqsədilə EEG dəyişəninə də əlavə edilir.

Bu yanaşma eyni pipeline-ın müxtəlif iştirakçılarda və ya eksperiment sessiyalarında yenidən tətbiq edilə bilməsi baxımından vacibdir. Bununla belə, tədqiqat eyni pipeline-ın bütün məlumat dəstləri üçün elmi baxımdan optimal olduğunu iddia etmir; əksinə məqalənin əsas motivasiyalarından biri fərqli məlumatların fərqli ilkin emal tələblərinə malik ola bilməsidir.

Saxlama addımı unudularsa nə baş verir?

Mənbə tədqiqat mühüm əməliyyat xəbərdarlığı verir. Pipeline-ın sonunda Save New Set addımı yoxdursa təmizlənmiş nəticə fayla yazılmır və aparılmış əməliyyatlar daimi çıxışa çevrilmir.

Tətbiq fayl adının saxlanması üçün iki üsul təqdim edir: orijinal fayl adını qoruyub sonluq əlavə etmək və ya tamamilə yeni ad təyin etmək.

Visualizing nişanı nə təmin edir?

Mənbənin Şəkil 2-si Visualizing nişanını göstərir. Solda çoxsaylı EEG elektrodunu təmsil edən baş sxemi, orta hissədə TMS Evoked Potential qrafiki və topoplot sahəsi, sağ hissədə isə məlumat dəsti seçimi və görüntüləmə idarəetmələri yerləşir.

İstifadəçi müəyyən elektrodları region of interest (ROI) kimi müəyyən edə bilər. Məqalədə əvvəlcədən seçilmiş nümunə elektrodlar AF3, F1, F3, FC3 və FC1 kimi verilib.

Bir neçə fayl birlikdə göstərildikdə NESTApp həmin faylların ortaq elektrodlarını avtomatik müəyyən edir və ortaq olmayan elektrodları deaktiv edir. Beləliklə, məsələn, stimulyasiyadan əvvəlki və sonrakı sessiyaların TEP əyriləri eyni qrafikdə müqayisə edilə bilər.

TEP nədir və NESTApp onu necə göstərir?

TMS-evoked potential (TEP), TMS impulsu ilə zaman baxımından əlaqəli EEG cavablarının sınaqlar üzrə ortalanması ilə əldə edilən potensial profilidir. NESTApp-ın Visualizing nişanı seçilmiş elektrodlar və fayllar üçün bu əyriləri sürətlə çəkməyə imkan verir.

İstifadəçi TEP görüntüləmə zaman intervalını slider vasitəsilə dəyişə bilər. Qrafikdə istifadə olunan məlumat daha sonrakı statistik təhlil üçün MATLAB Workspace-ə ötürülə bilər.

Topoplot nəyi göstərir?

Topoplot seçilmiş bir anda və ya müəyyən zaman intervalının ortalamasında EEG fəaliyyətinin baş səthi üzrə məkan paylanmasını sürətlə nəzərdən keçirmək üçün istifadə olunur.

NESTApp istifadəçiyə hədəf vaxtı slider və ya spinner vasitəsilə dəyişmək seçimi verir. İstənilərsə, seçilmiş vaxtdan əvvəl və sonra müəyyən genişlikdə pəncərə üzrə orta qiymət alınaraq topoqrafik görünüş yaradıla bilər.

Bu bölmə elmi nəticə istehsal etməkdən çox ilkin emaldan sonra məlumatların sürətli keyfiyyət nəzarətinə xidmət edir.

NESTLAB/TESA nümunə pipeline-ı necə işləyir?

Məqalə tətbiqlə birlikdə paylaşılan və TESA nümunə pipeline-ından uyğunlaşdırılmış TMS-EEG ilkin emal zəncirini də ətraflı təqdim edir. Müəlliflər bu zəncirin öz laboratoriyalarında əldə etdikləri müxtəlif TMS-EEG məlumat dəstləri ilə qazanılmış təcrübəyə əsasən uyğunlaşdırıldığını və təkmilləşdirildiyini bildirirlər.

Mənbədəki ardıcıllıq qorunmaqla nümunə zəncir belədir:

Niyə iki ayrı ICA tətbiq olunur?

Mənbədə verilən nümunə pipeline-da ilk ICA xüsusilə TMS impulsu ilə əlaqəli komponentlərin uzaqlaşdırılmasına yönəlib. Bu əməliyyatdan sonra TMS pəncərəsi yenidən interpolate edilir, filtrləmə aparılır və ikinci ICA-dan əvvəl müvafiq pəncərə yenidən çıxarılır.

İkinci ICA-nın məqsədi daha genişdir: göz hərəkətləri, əzələ fəaliyyəti, blink və qalan TMS-lə əlaqəli artefakt komponentlərini çıxarmaq.

Bu iki mərhələli struktur NESTApp-ın məcburi yeganə iş üsulu deyil; məqalədə paylaşılan nümunə TMS-EEG pipeline-ının bir hissəsidir.

60 Hz notch filtri Türkiyə üçün birbaşa istifadə edilməlidirmi?

Mənbə nümunə pipeline-da notch filtri açıq şəkildə “North America: 60 Hz” kimi verir. Bu dəyər tədqiqatın Kanada/Şimali Amerika kontekstindəki nümunə iş axınına aiddir.

Buna görə həmin dəyərin fərqli elektrik şəbəkəsi tezliyinə malik laboratoriyada dəyişdirilmədən tətbiq olunmalı olduğu tədqiqatdan çıxarıla bilməz. NESTApp-ın əsas üstünlüyü məhz bu cür parametrlərin istifadəçi tərəfindən dəyişdirilməsinə imkan verməsidir.

Türkiyə baxımından nə ifadə edir?

Tədqiqatda Türkiyədən toplanmış EEG və ya TMS-EEG məlumatı, Türkiyədəki laboratoriyada tətbiq və ya yerli klinik performans qiymətləndirilməsi yoxdur. Buna görə tətbiqin Türkiyədəki EEG laboratoriyalarında müəyyən uğur faizi ilə işləyəcəyi barədə kəmiyyət nəticəsi çıxarmaq olmaz.

Bununla belə, alət proqram arxitekturası baxımından məlumat dəstinə xas pipeline dizaynını dəstəkləyir. Türkiyədəki tədqiqat qrupu NESTApp-dan istifadə etmək istəsə, öz qeyd protokoluna, cihazına, şəbəkə tezliyinə, kanal düzülüşünə və artefakt strukturuna uyğun parametrləri ayrıca müəyyən etməlidir.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• NESTApp MATLAB App Designer üzərində EEGLAB əsaslı modul EEG/TMS-EEG ilkin emal GUI-si təqdim edir.
• İstifadəçi ilkin emal modullarını seçə, sıralaya, silə və parametrlərini tənzimləyə bilər.
• Pipeline-lar MAT formatında saxlanılıb yenidən istifadə edilə bilər.
• Bir neçə EEG məlumat dəsti eyni hazırlanmış pipeline ilə batch şəklində emal edilə bilər.
• EEGLAB, TESA, ICLabel və fastICA ilə əlaqəli funksiyalar vahid interfeys altında istifadə edilə bilər.
• Manual Command vasitəsilə əvvəlcədən müəyyən edilməmiş EEGLAB uyğun MATLAB funksiyaları pipeline-a əlavə edilə bilər.
• Visualizing nişanı EEG, TEP və topoqrafik görüntülərin sürətli nəzərdən keçirilməsini dəstəkləyir.
• Məqalə TMS-EEG üçün ətraflı nümunə ilkin emal pipeline-ı paylaşır.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi və ya sınaqdan keçirmədiyi nəticələr

• NESTApp-ın bütün digər TMS-EEG pipeline-larından daha doğru olduğu göstərilməyib.
• Müəyyən təmizləmə pipeline-ının bütün TMS-EEG məlumatları üçün optimal olduğu göstərilməyib.
• Yeni iştirakçı məlumat dəstində SNR, TEP doğruluğu və ya artefakt azalma faizi bildirilməyib.
• NESTApp istifadəsinin klinik diaqnostika doğruluğunu və ya müalicə uğurunu artırdığı göstərilməyib.
• Tətbiq hər bir fərd üçün optimal parametrləri avtomatik müəyyən etmir.
• Topoplot və TEP görüntüləmələri özlüyündə klinik şərh və ya diaqnostika aləti kimi doğrulanmayıb.
• Məqalədə təqdim olunan nümunə pipeline bütün cihazlarda, laboratoriyalarda və elektrik şəbəkəsi şəraitində dəyişiklik edilmədən istifadə oluna bilən universal standart deyil.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqatın elmi dizaynı

Bu tədqiqat klassik mənada iştirakçı qrupları, təcrübə-nəzarət qrupu və ya hipotez sınağı olan biotibbi eksperiment deyil. Əsas tədqiqat çıxışı MATLAB qrafik istifadəçi interfeysinin dizaynı və funksiyalarının təsviridir.

Cleaning interfeysinin funksional quruluşu

PDF-dəki Şəkil 1 tətbiqin Cleaning nişanını birbaşa göstərir. Şəkildə solda Steps və Info, mərkəzdə Selected Steps, sağda Parameter(s) sahələri yerləşir. Sağ kənardakı idarəetmələr EEGLAB yolunun seçilməsi, məlumat fayllarının yüklənməsi, emal vəziyyətinin izlənməsi, pipeline-ın sıfırlanması və təhlilin başladılması üçün istifadə olunur.

Bu şəklin əsas elmi/proqram mesajı pipeline-ın proqram kodunda gizlənmək əvəzinə istifadəçi tərəfindən vizual şəkildə görülə və yenidən sıralana bilməsidir.

Visualizing interfeysinin funksional quruluşu

PDF-dəki Şəkil 2-də Visualizing nişanı göstərilir. Baş sxemi üzərində elektrod seçmək mümkündür; TMS Evoked Potential sahəsi zaman sırası qrafiki üçün ayrılıb; Topoplot bölməsi isə müəyyən zaman və ya zaman intervalında EEG-nin məkan paylanmasını nəzərdən keçirmək üçün istifadə olunur.

Eyni ekran bir neçə məlumat faylının seçilməsini, ortaq elektrodların müəyyən edilməsini və müxtəlif məlumat dəstlərindən TEP əyrilərinin müqayisəli şəkildə çəkilməsini dəstəkləyir.

Nümunə TMS-EEG pipeline-ındakı mühüm zaman və tezlik dəyərləri

Bu parametrlər məqalədə paylaşılan nümunə pipeline-a aiddir. NESTApp-ın bütün istifadələri üçün məcburi sabitlər kimi təqdim edilmir.

Tədqiqatda niyə uğur faizi yoxdur?

Məqalənin məqsədi NESTApp-ın funksional dizaynını təqdim etməkdir. Tədqiqatda yeni EEG məlumat dəsti yaradılmayıb və ya təhlil edilməyib. Buna görə:

• siqnal-səs-küy nisbətinin yaxşılaşması,
• artefakt azalma faizi,
• TEP amplitud xətası,
• alqoritmin həssaslığı/spesifikliyi,
• pipeline iş müddətinin müqayisəsi,
• istifadəçi tədqiqatı,
• klinik performans

kimi kəmiyyət benchmarkı bildirilməyib.

Buna görə tətbiqin elmi dəyəri bu məqalə çərçivəsində “X qədər daha yaxşı təmizləyir” iddiasından deyil, ilkin emal zəncirlərini proqramlaşdırma ehtiyacını azaldaraq vizual, modul və təkrar istifadə oluna bilən hala gətirməsindən irəli gəlir.

Əsas məhdudiyyətlər

• Məqalə yeni məlumat dəsti üzərində kəmiyyət performans benchmarkı təqdim etmir.
• Təmizləmə nəticələrinin digər üsullarla nəzarətli müqayisəsi aparılmayıb.
• Pipeline seçiminin uyğunluğu hələ də tədqiqatçının metodoloji qərarlarından asılıdır.
• Manual Command xüsusiyyəti əlavə çeviklik versə də, istifadə olunan əmr EEGLAB məlumat strukturu ilə uyğun olmalıdır.
• Nümunə NESTLAB/TESA pipeline-ındakı parametrlər müəyyən laboratoriya təcrübələrinə əsaslanır və universal standart kimi təqdim edilmir.
• Fərdə xas avtomatik parametr optimallaşdırması mövcud versiyanın xüsusiyyəti kimi göstərilməyib; gələcək inkişaf hədəfi kimi qeyd edilib.

Gələcəkdə nə planlaşdırılır?

Müəlliflər bütün EEG qeydlərinə eyni parametrlərlə yanaşmağın problemli ola biləcəyini vurğulayırlar. Buna görə gələcək versiyalarda parametrlərin hər bir iştirakçıya görə statistik optimallaşdırılmasını və beləliklə daha avtomatik, uyğunlaşan ilkin emal sisteminin hazırlanmasını təklif edirlər.

Bu xüsusiyyət mənbədə gələcək iş hədəfidir; mövcud NESTApp v2.0-ın doğrulanmış xüsusiyyəti kimi qiymətləndirilməməlidir.

Mənbə və Metod Qeydi

Tam orijinal tədqiqat adı: NESTApp: A GUI-Based MATLAB Application for Simplified TMS-EEG Preprocessing with EEGLAB

Müəlliflər və orijinal sıra: Aref Pariz; Jeremie Lefebvre; Sara Tremblay.

Məsul müəlliflər: Mənbədə ulduz işarəsi və əlaqə məlumatları ilə Aref Pariz və Sara Tremblay göstərilir.

Bərabər birinci/bərabər töhfə: Yüklənmiş versiyada bərabər birinci müəlliflik və ya bərabər töhfə bəyanı yoxdur.

Qurumlar: Institute of Mental Health Research at The Royal; Department of Biology, University of Ottawa; Krembil Brain Institute, University Health Network; Department of Physics, University of Ottawa; Department of Mathematics, University of Toronto; The University of Ottawa Brain and Mind Research Institute; Département de psychoéducation et de psychologie, Université du Québec en Outaouais; Department of Neuroscience, Carleton University; Department of Cellular and Molecular Medicine, University of Ottawa.

Mənbə növü: Elmi proqram təminatı / MATLAB GUI və metod məqaləsi.

Yayın vəziyyəti: Bu tədqiqat rəyçilikdən keçməmiş preprintdir; nəticələri bu yayın mərhələsi nəzərə alınaraq qiymətləndirilməlidir.

Platforma: SSRN.

SSRN abstract nömrəsi: 6204470.

DOI: 10.2139/ssrn.6204470.

Biblioqrafik tarix: Xarici biblioqrafik qeydlərdə yanvar 2026 kimi göstərilir. Yüklənmiş PDF-də bundan daha dəqiq ilk yayın günü görünmür.

Rəsmi mənbə bağlantısı: https://ssrn.com/abstract=6204470

Proqram təminatı: Məqalədə NESTApp v2.0 kimi təsvir olunur.

Məqalədəki inkişaf mühiti: MATLAB App Designer R2024b.

Məqalədəki EEGLAB versiyası: 2025.0.0.

Mənbə kodu: Məqalədə https://github.com/arefpz/nestapp ünvanı verilir.

Lisenziya: Məqalə mətnində açıq proqram lisenziyası göstərilmir. Cari mənbə kod deposu GPL-3.0 lisenziyasını göstərir; bu məlumat deponun hazırkı vəziyyətinə aiddir və məqalədəki NESTApp v2.0 versiyasına geriyə dönük lisenziya bəyanı kimi şərh edilməyib.

Məlumat əlçatanlığı: Müəlliflər bu tədqiqat zamanı heç bir məlumat dəstinin yaradılmadığını və ya təhlil edilmədiyini bildirirlər.

Maliyyələşdirmə: Sara Tremblay üçün Natural Sciences and Engineering Council of Canada (NSERC) Discovery Grant RGPIN-2020-05856 göstərilib.

Müəllif töhfələri: AP, ST və JL tədqiqatı dizayn edib; AP ilk qaralamanı yazıb; bütün müəlliflər məqaləni nəzərdən keçirib.

Maraqlar toqquşması: Yüklənmiş mətndə ayrıca maraqlar toqquşması bəyanı aşkarlanmayıb. Buradan maraqlar toqquşmasının olmadığı nəticəsi çıxarılmayıb.

Mənbədaxili fayl quruluşu qeydi: Yüklənmiş PDF 17 fiziki səhifədən ibarət olsa da, birinci hissə 9/9, ikinci hissə 8/8 kimi nömrələnmiş, böyük ölçüdə təkrarlanan iki məqalə dizgisini ardıcıl ehtiva edir. Buna görə faylın 17 səhifəsi 17 unikal elmi məzmun səhifəsi kimi qiymətləndirilməyib.

Mənbədaxili redaksiya qeydi: Mətndə bir istinad “Table ??” şəklində həll olunmamış placeholder kimi qalıb; müvafiq cədvəl sənəddə Table 1 kimi verilib. Tədqiqatın adı əsasən NESTApp formasında olsa da, bəzi şəkil/mətn sahələrində NESTAPP yazılışı görünür. Bu fərqlər səssizcə orijinal başlığa tətbiq edilməyib.

Elmi dizayn sərhədi: Bu tədqiqat NESTApp-ın proqram arxitekturasını və nümunə TMS-EEG preprocessing pipeline-ını təsvir edir. Yeni iştirakçı kohortu, eksperiment qrupu, klinik nəticə və ya kəmiyyət alqoritm benchmarkı daxil deyil.

Elmi məzmun sərhədi: Bu Verianla məqaləsindəki NESTApp arxitekturası, funksiya siyahısı, TMS-EEG pipeline mərhələləri, zaman/tezlik parametrləri, vizuallaşdırma xüsusiyyətləri və məhdudiyyətlər yalnız yüklənmiş tədqiqata əsaslanır. Xarici mənbələr yalnız DOI, biblioqrafik identiklik və mövcud proqram deposunun əlçatanlıq/lisenziya vəziyyətini doğrulamaq üçün istifadə olunmuş; əsas elmi məzmuna xarici nəticə əlavə edilməmişdir.