NESTApp — электроэнцефалография (EEG), өзгөчө транскраниалдык магниттик стимуляция менен бир убакта катталган EEG (TMS-EEG) жазууларын алдын ала иштетүүнү MATLAB ичинде визуалдык иш агымына айландыруу үчүн иштелип чыккан графикалык колдонуучу интерфейсине негизделген колдонмо. TMS-EEG маалыматтарында магниттик стимуляция импульсу, баш сөөгүнүн булчуң активдүүлүгү, көз ирмөө, электроддун кыймылы, басаңдоо жана recharge артефакттары сыяктуу көптөгөн булгоочу булактар болушу мүмкүн болгондуктан, ылайыктуу тазалоо чынжырын түзүү маанилүү, бирок техникалык жактан татаал баскыч болуп саналат. NESTApp бул маселени бир гана милдеттүү тазалоо алгоритмин таңуулоо менен эмес, колдонуучуга EEGLAB, TESA, ICLabel, fastICA жана байланышкан функциялардан турган модулдук pipeline түзүүгө, иштетүү тартибин өзгөртүүгө, параметрлерди жөндөөгө, шаблонду сактоого жана ошол эле чынжырды бир нече маалымат топтомуна пакеттик түрдө колдонууга мүмкүнчүлүк берүү аркылуу чечет.

Колдонмо MATLAB App Designer менен иштелип чыккан жана макалада сүрөттөлгөн NESTApp v2.0 версиясында негизги колдонуучу тажрыйбасы эки башкы өтмөккө бөлүнөт: Cleaning жана Visualizing. Cleaning өтмөгү маалыматтарды жүктөөдөн чыпкалоого, ICA аркылуу TMS артефакттарын алып салуудан каналдарды интерполяциялоого жана TEP бөлүп алууга чейинки кеңири иш-аракеттер топтомун колдонуучу иреттей ала турган модулдар түрүндө сунуштайт. Visualizing өтмөгү болсо тазаланган маалыматтарды EEG толкундары, TMS-evoked potential (TEP) ийри сызыктары жана баштын беттик топографиялары аркылуу тез кароого мүмкүндүк берет. Изилдөөнүн максаты жаңы клиникалык биомаркерди же жаңы EEG тазалоо алгоритминин тактыгын далилдөө эмес; учурдагы MATLAB/EEGLAB экосистемасындагы куралдарды жеткиликтүүрөөк, кайра колдонууга ылайыктуу жана ыңгайлаштырылуучу графикалык интерфейстин астында бириктирүү болуп саналат.

TMS-EEG маалыматын тазалоо эмне үчүн кыйын?

EEG мээнин активдүүлүгүн миллисекунд деңгээлиндеги убакыттык чечилиш менен көзөмөлдөй алган инвазивдүү эмес каттоо ыкмасы. Ошого карабастан чийки EEG сигналында көз кыймылы, булчуң активдүүлүгү, айлана-чөйрөдөгү электромагниттик ызы-чуу жана жүрөк таасирлери сыяктуу нейрондук эмес компоненттер болушу мүмкүн.

TMS менен EEG бир эле экспериментте бириктирилгенде маселе татаалдашат. Булак изилдөө TMS катушкасынын разряды жана магнит талаасынын каттоо системасы менен өз ара аракетине байланыштуу баш сөөгүнүн булчуң активдүүлүгү, TMS козгогон көз ирмөө, басаңдоо жана кайра заряддоо артефакттары, электрод кыймылы жана ringing артефакттары сыяктуу кошумча булгоочу булактарды баса белгилейт.

Ошондуктан TMS-EEG алдын ала иштетүүдө бир гана “туура чыпка” жок. Колдонулган каттоо протоколу, изилдөө суроосу жана маалыматтагы артефакттардын күчү кайсы иш-аракеттер колдонуларын жана алар кандай тартипте аткарыларын өзгөртө алат. Макаланын негизги мотивациясы дал ушул жерде: изилдөөчү ар башка тазалоо стратегияларын кайра-кайра MATLAB кодун жазып сыноонун ордуна аларды визуалдык pipeline катары түзө алышы керек.

EEGLAB бар болсо, NESTApp эмне үчүн иштелип чыккан?

EEGLAB — MATLAB экосистемасында EEG иштетүү жана талдоо үчүн колдонулган кеңири куралдар топтому. Булак изилдөөгө ылайык, EEGLAB көптөгөн алдын ала иштетүү функцияларын сунуштаса да, TMS-EEG үчүн ыңгайлаштырылган чынжыр түзүүнү каалаган колдонуучулар көп учурда MATLAB скрипттерин жазып, ар башка функцияларды кол менен байланыштырып жана үчүнчү тараптын кошумчаларынын параметрлерин башкарууга тийиш.

TMS-EEG иштетүүдө TESA сыяктуу кошумча пакеттер да талап кылынышы мүмкүн. TESA TMS импульсунун айланасындагы маалыматтарды алып салуу, TMSке кулпуланган epoch түзүү жана ICA негизиндеги артефакт тандоо сыяктуу атайын функцияларды берет. ICLabel ICA компоненттерин белгилөөгө жардам бере алат; fastICA болсо көз карандысыз компоненттик талдоо үчүн колдонулушу мүмкүн.

NESTApp бул ар түрдүү куралдарды бир жаңы алгоритм менен алмаштырбайт. Анын ордуна учурдагы функцияларды модулдук колдонуучу интерфейсинде бириктирет.

NESTAppтын негизги долбоорлоо принциби кандай?

Ар бир алдын ала иштетүү аракети өз алдынча модуль катары каралат. Колдонуучу кайсы модулдар колдонуларын тандап, аларды каалаган тартипте жайгаштырып жана ар бир модулдун параметрлерин өзгөртө алат. Даярдалган pipeline MAT форматында сакталып, кийин кайра жүктөлүшү же башка колдонуучулар менен бөлүшүлүшү мүмкүн.

Бул ыкманын маанилүү натыйжасы — pipeline туруктуу эмес. NESTApp колдонуучуга “TMS-EEG сөзсүз ушул тартипте тазаланышы керек” дебейт; маалыматка жана изилдөө максатына жараша чынжырды кайра уюштурууга мүмкүндүк берет.

Cleaning өтмөгүндө эмнелер бар?

Макаланын 1-сүрөтүндө Cleaning өтмөгүнүн чыныгы колдонуучу интерфейси көрсөтүлгөн. Интерфейстин сол бөлүгүндө Steps тизмеси, анын астында тандалган иш-аракет тууралуу түшүндүрмө берген Info талаасы бар. Орто бөлүктөгү Selected Steps талаасы түзүлгөн pipeline-ды көрсөтөт, ал эми оң жагындагы Parameter(s) бөлүмү тандалган функциянын жөндөлүүчү параметрлерин сунуштайт.

Колдонуучу кадамды кошуп, өчүрүп, өйдө же ылдый жылдыра алат. Pipeline-ды сактап, кайра жүктөөгө да болот. Ошентип, функцияларды тандоо гана эмес, иштетүү тартиби да изилдөөчүнүн көзөмөлүндө болот.

Оң тараптагы маалымат тандоо талаасы EEGLAB жолун аныктоого жана талдана турган файлдарды жүктөөгө мүмкүндүк берет. Колдонмо иштетүү учурунда кайсы файл жана кайсы кадам аткарылып жатканын да көрсөтө алат.

1-таблица канча ар башка иш-аракетти сунуштайт?

Булак изилдөөнүн 1-таблицасында 38 өзүнчө иш-аракет/модуль тизмеленген. Алар TMS артефактын тазалоо менен гана чектелбестен, жалпы EEG маалымат даярдоо чынжырынын ар түрдүү баскычтарын камтыйт.

Manual Command эмне үчүн маанилүү?

NESTApp алдын ала аныкталган иш-аракеттер тизмеси менен гана чектелбейт. Manual Command тандоосу колдонуучуга EEGLAB менен шайкеш MATLAB буйругун түздөн-түз кошууга мүмкүндүк берет.

Булакта буйрук EEGLAB маалымат түзүмүн колдонушу керек экени айтылат. Негизги синтаксис:

EEG = someFunction(EEG, arguments)

түрүндө.

Ошентип, NESTApp интерфейсинде азырынча атайын модулу жок, бирок EEG өзгөрмөсү менен иштеген башка функцияны да pipeline-га киргизүүгө болот. Бул мүмкүнчүлүк GUI колдонуу жеңилдиги менен MATLABдын программалануу мүмкүнчүлүгүнүн ортосунда көпүрө түзөт.

Pipeline-ды сактоо кайра өндүрүлүүчүлүк үчүн эмне үчүн маанилүү?

EEG маалымат топтому “тазаланды” деп айтуу ыкманы кайра өндүрүү үчүн өзүнчө жетишсиз. Кайсы чыпкалар кайсы тартипте, кайсы чектер жана кайсы ICA тандоолору менен колдонулганы да белгилүү болушу керек.

NESTApp тандалган pipeline-ды жана анын параметрлерин сактоого мүмкүндүк берет. Булакка ылайык, колдонулган кадамдар жана тандалган параметрлер маалымдама үчүн EEG өзгөрмөсүнө да кошулат.

Бул ыкма бир эле pipeline-ды ар башка катышуучуларда же эксперимент сессияларында кайра колдонууга мүмкүнчүлүк бергендиктен маанилүү. Бирок изилдөө ошол эле pipeline бардык маалымат топтомдору үчүн илимий жактан оптималдуу деп ырастабайт; тескерисинче, макаланын негизги мотивацияларынын бири ар башка маалыматтар ар башка алдын ала иштетүү талаптарына ээ болушу мүмкүн экендиги.

Сактоо кадамы унутулса эмне болот?

Булак изилдөө маанилүү операциялык эскертүү берет. Pipeline аягында Save New Set кадамы жок болсо, тазаланган натыйжа файлга сакталбайт жана аткарылган иштер туруктуу жыйынтыкка айланбайт.

Колдонмо сактоо аталышы үчүн эки ыкма сунуштайт: баштапкы файл атын сактап, ага суффикс кошуу же таптакыр жаңы ат коюу.

Visualizing өтмөгү эмне берет?

Булактын 2-сүрөтүндө Visualizing өтмөгү көрсөтүлгөн. Сол жакта көптөгөн EEG электроддорун көрсөткөн баш схемасы, орто бөлүктө TMS Evoked Potential графиги жана topoplot талаасы, оң бөлүктө маалымат топтомун тандоо жана көрсөтүү башкаруулары бар.

Колдонуучу белгилүү электроддорду region of interest (ROI) катары аныктай алат. Макалада алдын ала тандалган мисал электроддор AF3, F1, F3, FC3 жана FC1 деп берилген.

Бир нече файл чогуу көрсөтүлгөндө NESTApp алардын жалпы электроддорун автоматтык аныктап, жалпы эмес электроддорду өчүрөт. Ошентип, мисалы, стимуляцияга чейинки жана андан кийинки сессиялардын TEP ийри сызыктарын бир графикте салыштырууга болот.

TEP деген эмне жана NESTApp аны кантип көрсөтөт?

TMS-evoked potential (TEP) — TMS импульсу менен убакыттык байланыштагы EEG жоопторун сыноолор боюнча орточолоштуруу аркылуу алынган потенциал профили. NESTAppтын Visualizing өтмөгү тандалган электроддор жана файлдар үчүн бул ийри сызыктарды тез чийүүгө мүмкүндүк берет.

Колдонуучу TEP көрсөтүү убакыт аралыгын slider аркылуу өзгөртө алат. Графикте колдонулган маалымат кийинки статистикалык талдоо үчүн MATLAB Workspace-ке өткөрүлүшү мүмкүн.

Topoplot эмнени көрсөтөт?

Topoplot тандалган убакта же белгилүү бир убакыт аралыгынын орточосунда EEG активдүүлүгүнүн баш бетиндеги мейкиндиктик бөлүштүрүлүшүн тез карап чыгуу үчүн колдонулат.

NESTApp колдонуучуга максаттуу убакытты slider же spinner аркылуу өзгөртүү мүмкүнчүлүгүн берет. Кааласа, тандалган убакыттын алдындагы жана кийинки белгилүү кеңдиктеги терезе орточолонуп, топографиялык көрүнүш түзүлүшү мүмкүн.

Бул бөлүм илимий жыйынтык чыгаргандан көрө, алдын ала иштетүүдөн кийин маалыматтарды тез сапаттык көзөмөлдөөгө кызмат кылат.

NESTLAB/TESA мисал pipeline-ы кантип иштейт?

Макала колдонмо менен кошо бөлүшүлгөн жана TESA мисал pipeline-ынан ылайыкташтырылган TMS-EEG алдын ала иштетүү чынжырын да кеңири берет. Авторлор бул чынжыр өз лабораторияларында алынган ар түрдүү TMS-EEG маалымат топтомдору менен топтолгон тажрыйбанын негизинде ылайыкташтырылып жана өнүктүрүлгөнүн билдиришет.

Булактын тартиби сакталганда мисал чынжыр төмөнкүдөй:

Эмне үчүн эки өзүнчө ICA колдонулат?

Булакта берилген мисал pipeline-да биринчи ICA өзгөчө TMS импульсуна байланыштуу компоненттерди алып салууга багытталган. Андан кийин TMS терезеси кайра interpolate кылынат, чыпкалоо жүргүзүлөт жана экинчи ICA алдында тиешелүү терезе кайра алып салынат.

Экинчи ICAнын максаты кеңири: көз кыймылдары, булчуң активдүүлүгү, blink жана калган TMSке байланыштуу артефакт компоненттерин алып салуу.

Бул эки баскычтуу түзүлүш NESTAppтын бир гана милдеттүү иштөө жолу эмес; ал макалада бөлүшүлгөн мисал TMS-EEG pipeline-ынын бир бөлүгү.

60 Hz notch чыпкасы Түркия үчүн түз колдонулушу керекпи?

Булак мисал pipeline-да notch чыпкасын так “North America: 60 Hz” деп берет. Бул маани изилдөөнүн Канада/Түндүк Америка контекстиндеги мисал иш агымына тиешелүү.

Ошондуктан бул маанини электр тармагынын жыштыгы башка лабораторияда өзгөртүүсүз колдонуу керек деген тыянак изилдөөдөн чыгарылбайт. NESTAppтын негизги артыкчылыгы ушундай параметрлерди колдонуучу өзгөртө ала турганында.

Түркия жагынан бул эмнени билдирет?

Изилдөөдө Түркияда чогултулган EEG же TMS-EEG маалыматы, Түркиядагы лабораторияда колдонуу же жергиликтүү клиникалык натыйжалуулук баасы жок. Ошондуктан колдонмо Түркиядагы EEG лабораторияларында белгилүү бир ийгилик көрсөткүчү менен иштейт деген сандык тыянак чыгарууга болбойт.

Бирок курал программалык архитектура жагынан маалымат топтомуна өзгөчө pipeline долбоорун колдойт. Түркиядагы изилдөө тобу NESTAppты колдонгусу келсе, өз каттоо протоколуна, түзмөгүнө, тармак жыштыгына, канал жайгашуусуна жана артефакт түзүлүшүнө ылайык параметрлерди өзүнчө аныкташы керек.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• NESTApp MATLAB App Designer үстүндө EEGLAB негизиндеги модулдук EEG/TMS-EEG алдын ала иштетүү GUI-син камсыздайт.
• Колдонуучу алдын ала иштетүү модулдарын тандап, иреттеп, алып салып жана параметрлерин өзгөртө алат.
• Pipeline-дар MAT форматында сакталып, кайра колдонулушу мүмкүн.
• Бир нече EEG маалымат топтому бир эле даярдалган pipeline менен batch түрүндө иштетилиши мүмкүн.
• EEGLAB, TESA, ICLabel жана fastICA менен байланышкан функциялар бир интерфейстин ичинде колдонулушу мүмкүн.
• Manual Command аркылуу алдын ала аныкталбаган, EEGLAB менен шайкеш MATLAB функцияларын pipeline-га кошууга болот.
• Visualizing өтмөгү EEG, TEP жана топографиялык көрүнүштөрдү тез кароону колдойт.
• Макала TMS-EEG үчүн кеңири мисал алдын ала иштетүү pipeline-ын бөлүшөт.

Изилдөө колдобогон же сынабаган жыйынтыктар

• NESTApp башка бардык TMS-EEG pipeline-дарынан такыраак экени көрсөтүлгөн эмес.
• Белгилүү бир тазалоо pipeline-ы бардык TMS-EEG маалыматтары үчүн оптималдуу экени көрсөтүлгөн эмес.
• Жаңы катышуучу маалымат топтомунда SNR, TEP тактыгы же артефакт азайтуу пайызы билдирилген эмес.
• NESTApp колдонуу клиникалык диагноздун тактыгын же дарылоонун ийгилигин жогорулатары көрсөтүлгөн эмес.
• Колдонмо ар бир адам үчүн оптималдуу параметрлерди автоматтык аныктабайт.
• Topoplot жана TEP визуалдаштыруулары өз алдынча клиникалык чечмелөө же диагноз куралы катары текшерилген эмес.
• Макаладагы мисал pipeline бардык түзмөктөрдө, лабораторияларда жана электр тармагы шарттарында өзгөртүүсүз колдонулчу универсалдуу стандарт эмес.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Изилдөөнүн илимий долбоору

Бул изилдөө классикалык мааниде катышуучулар топтору, эксперимент-көзөмөл тобу же гипотеза сынагы бар биомедициналык эксперимент эмес. Негизги изилдөө жыйынтыгы — MATLAB графикалык колдонуучу интерфейсинин долбоору жана функцияларынын сүрөттөлүшү.

Cleaning интерфейсинин функционалдык түзүлүшү

PDFдеги 1-сүрөт колдонмонун Cleaning өтмөгүн түз көрсөтөт. Сүрөттө солдо Steps жана Info, борбордо Selected Steps, оңдо Parameter(s) талаалары бар. Оң четтеги башкаруулар EEGLAB жолун тандоо, маалымат файлдарын жүктөө, иштетүү абалын көзөмөлдөө, pipeline-ды кайра баштапкы абалга келтирүү жана талдоону баштоо үчүн колдонулат.

Бул сүрөттүн негизги илимий/программалык мааниси pipeline программанын кодунда жашырылбастан, колдонуучу аны визуалдык көрүп жана кайра иреттей ала тургандыгында.

Visualizing интерфейсинин функционалдык түзүлүшү

PDFдеги 2-сүрөттө Visualizing өтмөгү көрсөтүлгөн. Баш схемасында электроддорду тандоого болот; TMS Evoked Potential талаасы убакыт катар графиги үчүн бөлүнгөн; Topoplot бөлүмү белгилүү убакыттагы же убакыт аралыгындагы EEGнин мейкиндиктик бөлүштүрүлүшүн кароо үчүн колдонулат.

Ушул эле экран бир нече маалымат файлын тандоону, жалпы электроддорду аныктоону жана ар башка маалымат топтомдорунун TEP ийри сызыктарын салыштырып чийүүнү колдойт.

Мисал TMS-EEG pipeline-ындагы маанилүү убакыт жана жыштык маанилери

Бул параметрлер макалада бөлүшүлгөн мисал pipeline-га тиешелүү. Алар NESTAppтын бардык колдонулуштары үчүн милдеттүү туруктуу маанилер катары берилген эмес.

Изилдөөдө эмне үчүн ийгилик пайызы жок?

Макаланын максаты NESTAppтын функционалдык долбоорун тааныштыруу. Изилдөөдө жаңы EEG маалымат топтому түзүлгөн же талданган эмес. Ошондуктан:

• сигнал-ызы-чуу катышынын жакшырышы,
• артефакт азайтуу пайызы,
• TEP амплитудасынын катасы,
• алгоритмдин сезгичтиги/өзгөчөлүгү,
• pipeline иштөө убактысын салыштыруу,
• колдонуучу изилдөөсү,
• клиникалык натыйжалуулук

сыяктуу сандык benchmark билдирилген эмес.

Ошондуктан бул макалада колдонмонун илимий баалуулугу “X өлчөмдө жакшыраак тазалайт” деген дооматтан эмес, алдын ала иштетүү чынжырларын программалоо зарылдыгын азайтып, аларды визуалдык, модулдук жана кайра колдонулуучу кылганынан келип чыгат.

Негизги чектөөлөр

• Макала жаңы маалымат топтомунда сандык натыйжалуулук benchmarkын бербейт.
• Тазалоо натыйжалары башка ыкмалар менен көзөмөлдүү түрдө салыштырылган эмес.
• Pipeline тандоосунун ылайыктуулугу дагы эле изилдөөчүнүн методологиялык чечимдерине көз каранды.
• Manual Command өзгөчөлүгү кошумча ийкемдүүлүк бергени менен, колдонулган буйрук EEGLAB маалымат түзүмүнө шайкеш болушу керек.
• Мисал NESTLAB/TESA pipeline-ындагы параметрлер белгилүү лабораториялык тажрыйбага негизделген жана универсалдуу стандарт катары сунушталган эмес.
• Жеке адамга өзгөчө автоматтык параметр оптималдаштыруу учурдагы версиянын өзгөчөлүгү катары көрсөтүлгөн эмес; ал келечектеги өнүктүрүү максаты катары белгиленген.

Келечекте эмне пландалууда?

Авторлор бардык EEG жазууларына бирдей параметрлер менен мамиле кылуу көйгөйлүү болушу мүмкүн экенин баса белгилешет. Ошондуктан келечектеги версияларда параметрлерди ар бир катышуучуга жараша статистикалык оптималдаштырып, мунун негизинде автоматташкан жана ыңгайлашуучу алдын ала иштетүү системасын иштеп чыгууну сунушташат.

Бул өзгөчөлүк булакта келечектеги иштин максаты; азыркы NESTApp v2.0дын текшерилген өзгөчөлүгү катары каралбашы керек.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Изилдөөнүн толук оригиналдуу аталышы: NESTApp: A GUI-Based MATLAB Application for Simplified TMS-EEG Preprocessing with EEGLAB

Авторлор жана оригиналдуу ирети: Aref Pariz; Jeremie Lefebvre; Sara Tremblay.

Жооптуу авторлор: Булакта Aref Pariz жана Sara Tremblay жылдызча белгиси жана байланыш маалыматы менен көрсөтүлгөн.

Тең биринчи/тең салым: Жүктөлгөн версияда тең биринчи авторлук же тең салым тууралуу билдирүү жок.

Мекемелер: 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.

Булак түрү: Илимий программа / MATLAB GUI жана ыкма макаласы.

Жарыялануу абалы: Бул изилдөө рецензиядан өтпөгөн preprint; жыйынтыктар ушул жарыялануу баскычы эске алынып бааланышы керек.

Платформа: SSRN.

SSRN abstract номери: 6204470.

DOI: 10.2139/ssrn.6204470.

Библиографиялык дата: Тышкы библиографиялык жазууларда 2026-жылдын январь айы деп көрсөтүлгөн. Жүктөлгөн PDFте мындан так биринчи жарыяланган күн көрүнбөйт.

Расмий булак шилтемеси: https://ssrn.com/abstract=6204470

Программалык камсыздоо: Макалада NESTApp v2.0 деп сүрөттөлгөн.

Макаладагы иштеп чыгуу чөйрөсү: MATLAB App Designer R2024b.

Макаладагы EEGLAB версиясы: 2025.0.0.

Булак коду: Макалада https://github.com/arefpz/nestapp дареги берилген.

Лицензия: Макаланын текстинде ачык программалык лицензия көрсөтүлгөн эмес. Учурдагы булак код репозиторийи GPL-3.0 лицензиясын көрсөтөт; бул маалымат репозиторийдин учурдагы абалына тиешелүү жана макаладагы NESTApp v2.0 версиясына артка карай лицензия билдирүүсү катары чечмеленген эмес.

Маалыматтардын жеткиликтүүлүгү: Авторлор бул изилдөө учурунда эч кандай маалымат топтому түзүлбөгөнүн же талданбаганын билдиришет.

Каржылоо: Sara Tremblay үчүн Natural Sciences and Engineering Council of Canada (NSERC) Discovery Grant RGPIN-2020-05856 көрсөтүлгөн.

Автордук салымдар: AP, ST жана JL изилдөөнү долбоорлошкон; AP биринчи долбоорду жазган; бардык авторлор макаланы карап чыгышкан.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Жүктөлгөн текстте кызыкчылыктардын кагылышы жөнүндө өзүнчө билдирүү табылган эмес. Мындан кызыкчылыктардын кагылышы жок деген тыянак чыгарылган эмес.

Булак ичиндеги файл түзүлүшү боюнча эскертүү: Жүктөлгөн PDF 17 физикалык барактан турса да, биринчи бөлүк 9/9, экинчи бөлүк 8/8 деп номерленген жана негизинен кайталанган эки макала макетин катары менен камтыйт. Ошондуктан файлдын 17 барагы 17 уникалдуу илимий мазмун барагы катары бааланган эмес.

Булак ичиндеги редакциялык эскертүү: Тексттеги бир шилтеме “Table ??” түрүндө чечилбеген placeholder болуп калган; тиешелүү таблица документте Table 1 деп көрсөтүлгөн. Изилдөөнүн аталышы негизинен NESTApp түрүндө берилгени менен, айрым сүрөт/текст жерлеринде NESTAPP жазылышы кездешет. Бул айырмачылыктар оригиналдуу аталышка үнсүз түрдө колдонулган эмес.

Илимий долбоордун чеги: Бул изилдөө NESTAppтын программалык архитектурасын жана мисал TMS-EEG preprocessing pipeline-ын сүрөттөйт. Жаңы катышуучулар когортасы, эксперименттик топ, клиникалык жыйынтык же сандык алгоритм benchmarkы камтылган эмес.

Илимий мазмундун чеги: Бул Verianla макаласындагы NESTApp архитектурасы, функциялар тизмеси, TMS-EEG pipeline баскычтары, убакыт/жыштык параметрлери, визуалдаштыруу өзгөчөлүктөрү жана чектөөлөр жүктөлгөн изилдөөгө гана негизделет. Тышкы булактар DOI, библиографиялык идентификация жана учурдагы программалык репозиторийдин жеткиликтүүлүк/лицензия абалын текшерүү үчүн гана колдонулган; негизги илимий мазмунга тышкы жыйынтык кошулган эмес.