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* '''Input:''' By incoming trigger we mean the cognitive process that the clinician implements as a function of the considerations received from previous statements, as has been pointed out in the chapters concerning the 'Medical language logic'. In our case, through the 'Consistency Demarcator <math>\tau</math>, the neurological context was defined as suitable instead of the dental one pursuing a clinical diagnostic explanation of TMDs. This trigger is of essential importance because it allows the clinician to center the network analysis initiation command which will connect a large sample of data corresponding to the set trigger. To this essential initial command, as an algorithmic decryption key, is added the last closing command which is equally important as it depends on the intuition of the clinician who will consider the decryption process finished. In Figure 1, the structure of the 'RNC' is represented in which the difference between the more common neural network structures in which the first stage is structured with a high number of input variables can be noted. In our 'RNC' the first stage corresponds only to a node and precisely to the network analysis initialization command called 'Consistency Demarcator <math>\tau</math>', the subsequent loops of the network, which allow the clinician to terminate or to reiterate the network, (1st loop open, 2st loop open,...... nst loop open) are decisive for concluding the decryption process ( Decrypted Code ). This step will be explained in more detail later in the chapter.
* '''Input:''' By incoming trigger we mean the cognitive process that the clinician implements as a function of the considerations received from previous statements, as has been pointed out in the chapters concerning the 'Medical language logic'. In our case, through the 'Consistency Demarcator <math>\tau</math>, the neurological context was defined as suitable instead of the dental one pursuing a clinical diagnostic explanation of TMDs. This trigger is of essential importance because it allows the clinician to center the network analysis initiation command which will connect a large sample of data corresponding to the set trigger. To this essential initial command, as an algorithmic decryption key, is added the last closing command which is equally important as it depends on the intuition of the clinician who will consider the decryption process finished. In Figure 1, the structure of the 'RNC' is represented in which the difference between the more common neural network structures in which the first stage is structured with a high number of input variables can be noted. In our 'RNC' the first stage corresponds only to a node and precisely to the network analysis initialization command called 'Consistency Demarcator <math>\tau</math>', the subsequent loops of the network, which allow the clinician to terminate or to reiterate the network, (1st loop open, 2st loop open,...... nst loop open) are decisive for concluding the decryption process ( Decrypted Code ). This step will be explained in more detail later in the chapter.
 
[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.34.jpeg|center|500x500px|'''Figure 1:'''Graphical representation of the 'RNC' proposed by Masticationpedia|thumb]]
[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.34.jpeg|center|500x500px|'''Figura 1:''' Rappresentazione grafica della 'RNC' proposto da Masticationpedia|thumb]]




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<blockquote><math>+2\sum_{\alpha_1<\alpha_2}\cos\theta_{\alpha_1\alpha_2}\sqrt{P(A=\alpha_1)P(B=\beta|A=\alpha_1)} P(A=\alpha_2)
<blockquote><math>+2\sum_{\alpha_1<\alpha_2}\cos\theta_{\alpha_1\alpha_2}\sqrt{P(A=\alpha_1)P(B=\beta|A=\alpha_1)} P(A=\alpha_2)
P(B=\beta|a=\alpha_2)</math> and let us imagine, letting our minds wander, that this formula corresponds to the message of the Central Nervous System, as we have anticipated, and in particular in the 'Ephaptic Transmission' still to be decrypted</blockquote>The computer and therefore the brain, for our metaphorical example, does not know verbal language or rather it is only a convention generated to simplify natural communication, rather it has its own one with which to write the formula mentioned and in the wiki text language (with extension .php) looks like this, represented in figure 2:                <blockquote>[[File:Codice mod.png|alt=|center|frame|'''Figura 2:''' Wiki testo di una formula matematica. Notare il comando <nowiki><math> di inizializzazione ed il comando </math></nowiki> di chiusura dello script]]
P(B=\beta|a=\alpha_2)</math> and let us imagine, letting our minds wander, that this formula corresponds to the message of the Central Nervous System, as we have anticipated, and in particular in the 'Ephaptic Transmission' still to be decrypted</blockquote>The computer and therefore the brain, for our metaphorical example, does not know verbal language or rather it is only a convention generated to simplify natural communication, rather it has its own one with which to write the formula mentioned and in the wiki text language (with extension .php) looks like this, represented in figure 2:                <blockquote>[[File:Codice mod.png|alt=|center|frame|'''Figura 2:''' Wiki text of a mathematical formula. Note the initialization <nowiki><math> command and the script exit </math></nowiki> command]]


as you can see it has nothing to do with verbal language and in fact, the brain has its own machine language made up not of vowels, consonants and numbers but of action potentials, wave packets, frequencies and amplitudes, electric populations , etc. what we simply observe in an electroencephalographic tracing (EEG) and which represents, precisely, the electromagnetic fields on the scalp of the activity of the dipoles and the cerebral ionic currents that propagate in the encephalic volume. </blockquote>
as you can see it has nothing to do with verbal language and in fact, the brain has its own machine language made up not of vowels, consonants and numbers but of action potentials, wave packets, frequencies and amplitudes, electric populations , etc. what we simply observe in an electroencephalographic tracing (EEG) and which represents, precisely, the electromagnetic fields on the scalp of the activity of the dipoles and the cerebral ionic currents that propagate in the encephalic volume. </blockquote>
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Just as the lack of part of the binary code corrupts the representation of the formula, similarly the decryption of the machine language of the CNS is a source of vagueness and ambiguity of the verbal language and contextually of diagnostic error.
Just as the lack of part of the binary code corrupts the representation of the formula, similarly the decryption of the machine language of the CNS is a source of vagueness and ambiguity of the verbal language and contextually of diagnostic error.
=== Cognitive process ===
=== Cognitive process ===
----Il cuore del modello 'RNC' sta nel processo cognitivo riferito esclusivamente al clinico che ha in mano il timone mentre la rete rimane sostanzialmente la bussola che avverte del fuori rotta e/o suggerire altre rotte alternative ma la responsabilità decisionale è sempre riferita al clinico ( mente umana). In questo semplice definizione, lo percepiremo meglio a fine del capitolo, il sinergismo 'Rete neurale' e 'Processo cognitivo umano' del clinico sarà auto-implementante perchè da un lato il clinico viene addestrato o meglio guidato dalla rete neurale ( database) e quest'ultima verrà addestrata all'ultimo evento scientifico-clinico aggiornato. In sostanza la diagnosi definitiva  aggiungerà un dato informativo in più alla conoscenza di base temporale <math>Kb_t</math>. Questo modello differisce sostanzialmente dal 'machine Learning' già solo osservando  i due modelli nella loro configurazione strutturale ( Figura 1 e 3).
----The heart of the 'RNC' model lies in the cognitive process referred exclusively to the clinician who is at the helm while the network essentially remains the compass that warns of off course and/or suggests other alternative routes but the decision-making responsibility always refers to the clinician ( human mind). In this simple definition, we will perceive it better at the end of the chapter, the synergism 'Neural network' and 'Human cognitive process' of the clinician will be self-implementing because on the one hand the clinician is trained or better guided by the neural network (database) and this The last one will be trained on the latest updated scientific-clinical event. Basically, the definitive diagnosis will add an additional piece of information to the temporal base knowledge <math>Kb_t</math>. This model differs substantially from 'machine learning' just by observing the two models in their structural configuration (Figures 1 and 3).
[[File:Joim12822-fig-0004-m.jpeg|alt=|left|thumb|200x200px|'''Figura 3:''' Rappresentazione grafica di una RNA archetipica in cui si può notare nel primo stadio di inizializzazione dove sono presenti cinque nodi di input<ref name=":1">G S Handelman, H K Kok, R V Chandra, A H Razavi, M J Lee, H Asadi. eDoctor: machine learning and the future of medicine.J Intern Med.2018 Dec;284(6):603-619.doi: 10.1111/joim.12822. Epub 2018 Sep 3.</ref> mentre nel modello 'RNC' il primo stadio è composto da un solo nodo. Segui testo. ]]Nella figura 3 viene rappresentato una tipica rete neurale, note anche come NN artificiali. Queste NN artificiali tentano di utilizzare più livelli di calcoli per imitare il concetto di come il cervello umano interpreta e trae conclusioni dalle informazioni.<ref name=":1" /> NN sono essenzialmente modelli matematici progettati per gestire informazioni complesse e disparate e la nomenclatura di questo algoritmo deriva dal suo uso di "nodi" simili alle sinapsi nel cervello.<ref>Schwarzer G, Vach W, Schumacher M. On the misuses of artificial neural networks for prognostic and diagnostic classification in oncology. Stat Med 2000; 19: 541–61.</ref> Il processo di apprendimento di un NN può essere supervisionato  o non supervisionato. Si dice che una rete neurale apprenda in modo supervisionato se l'output desiderato è già mirato e introdotto nella rete mediante l'addestramento dei dati mentre NN non supervisionato non ha tali output target preidentificati e l'obiettivo è raggruppare unità simili vicine in determinate aree del intervallo di valori. Il modulo supervisionato prende i dati (ad es. sintomi, fattori di rischio, risultati di laboratorio e di imaging) per l'addestramento su esiti noti e cerca diverse combinazioni per trovare la combinazione più predittiva di variabili. NN assegna più o meno peso a determinate combinazioni di nodi per ottimizzare le prestazioni predittive del modello addestrato.<ref>Abdi H. A neural network primer. J Biol Syst 1994; 02: 247–81.</ref>         
[[File:Joim12822-fig-0004-m.jpeg|alt=|left|thumb|200x200px|'''Figure 3:''' Graphic representation of an archetypal ANN in which it can be seen in the first stage of initialization where there are five input nodes<ref name=":1">G S Handelman, H K Kok, R V Chandra, A H Razavi, M J Lee, H Asadi. eDoctor: machine learning and the future of medicine.J Intern Med.2018 Dec;284(6):603-619.doi: 10.1111/joim.12822. Epub 2018 Sep 3.</ref> while in the 'RNC' model the first stage is composed of only one node. Follow text. ]]Figure 3 shows a typical neural network, also known as artificial NNs. These artificial NNs attempt to use multiple layers of calculations to mimic the concept of how the human brain interprets and draws conclusions from information.<ref name=":1" /> NNs are essentially mathematical models designed to handle complex and disparate information, and this algorithm's nomenclature comes from its use of synapse-like "nodes" in the brain.<ref>Schwarzer G, Vach W, Schumacher M. On the misuses of artificial neural networks for prognostic and diagnostic classification in oncology. Stat Med 2000; 19: 541–61.</ref> The learning process of a NN can be supervised or unsupervised. A neural network is said to learn in a supervised manner if the desired output is already targeted and introduced into the network by data training while unsupervised NN has no such pre-identified target outputs and the goal is to group similar units close together in certain areas of the range of values. The supervised module takes data (e.g., symptoms, risk factors, imaging and laboratory findings) for training on known outcomes and searches for different combinations to find the most predictive combination of variables. NN assigns more or less weight to certain combinations of nodes to optimize the predictive performance of the trained model.<ref>Abdi H. A neural network primer. J Biol Syst 1994; 02: 247–81.</ref>         
 


La figura 1, invece, corrisponde al modello 'RNC' proposto e si può notare come il primo stadio di acquisizione è composto da un solo nodo mentre le 'Machine learning' al primo nodo più variabili in entrata hanno maggiore è la 'Predizione' in uscita. Si tenga conto, come detto, che il primo nodo ha un importanza fondamentale perchè deriva già da un processo cognitivo clinico che ha condotto il 'Demarcatore di Coerenza <math>\tau</math>' a determinare una prima assoluta scelta di campo. Dal comando di inizializzazione, dunque, la rete neurale si evolve in una serie di stati composti da un numero elevato di nodi per poi terminare ad un primo step di uno o due nodi per poi reiterare in un successivo loop di più nodi fino a terminarsi nell'ultimo nodo conclusivo ( decriptazione del codice). Il processo di inizializzazione del primo nodo, l'ultimo ed il rieiterare del loop è esclusiva del processo cognitivo umano del clinico e non di un automatismo statistico della machine learning tanto meno di stadi 'Hidden'. Tutti i loop aperti e chiusi devo essere conosciuti dal clinico.       
Figure 1, on the other hand, corresponds to the 'RNC' model proposed and it can be seen how the first stage of acquisition is composed of a single node while the 'Machine learning' at the first node, the more incoming variables have the greater the 'Prediction' in exit. As mentioned, it should be taken into account that the first node is of fundamental importance because it already derives from a clinical cognitive process that led the ' <math>\tau</math> Coherence Demarcator' to determine a first-ever choice of field. From the initialization command, therefore, the neural network evolves in a series of states composed of a large number of nodes and then terminates at a first step of one or two nodes and then reiterates in a subsequent loop of several nodes until ending in the 'last conclusive node (decryption of the code). The initialization process of the first node, the last and the reiteration of the loop is exclusive to the human cognitive process of the clinician and not to a statistical automatism of machine learning, much less 'Hidden' stages. All open and closed loops must be known to the clinician.       


Per un approfondimento sull'argomento è disponibile su Masticationpedia al capitolo '[[An artificially intelligent (or algorithm-enhanced) electronic medical record in orofacial pain]]'    
For further information on the subject, it is available on Masticationpedia in the chapter '[[An artificially intelligent (or algorithm-enhanced) electronic medical record in orofacial pain]]'


Ma vediamo nel dettaglio come si edifica una 'RNC'    
But let's see in detail how a 'RNC' is built


== Rete Neurale Cognitiva ==
== Cognitive Neural Network ==
In questo paragrafo ci sembra doveroso spiegare il processo clinico seguito con il supporto della 'RNC' seguendo step by step le interrogazioni cognitive alla rete e l'analisi cognitiva eseguita sui dati in risposta dalla rete. La mappa è stata anche riportata in figura 4 con i links alle risposte della rete che posso essere visualizzate per una più consistente documentazione:
In this paragraph it seems necessary to explain the clinical process followed with the support of the 'RNC' following step by step the cognitive queries to the network and the cognitive analysis performed on the data in response from the network. The map has also been shown in figure 4 with links to the network responses that can be viewed for more consistent documentation:


* '''Demarcatore di Coerenza <math>\tau</math>:''' Come abbiamo precedente descritto il primo stap è un comando di inizializzazione di analisi della rete che deriva, appunto, da una precedente elaborazione cognitiva delle asserzioni nel contesto odontoiatrico <math>\delta_n</math> e quello neurologico <math>\gamma_n</math> a cui lo 'Demarcatore di Coerenza <math>\tau</math>' ha dato un peso assoluto eliminando, di fatto, dal processo il contesto odontoiatrico <math>\delta_n</math>. Da quanto emerge dalle asserzioni neurologiche <math>\gamma_n</math> lo 'Stato' del Sistema Nervoso Trigeminale appare destrutturato evidenziando anomalie dei riflessi trigeminali per cui il comando di 'Inzializzazione' è lo '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+&size=200 Trigeminal Reflex]' per andare <nowiki/>a testare il database ( Pubmed<nowiki/>). <nowiki/><nowiki/>
* '''Coherence Demarcator <math>\tau</math>:''' As we have previously described, the first stap is a network analysis initialization command that derives, in fact, from a previous cognitive processing of the assertions in the dental context <math>\delta_n</math> and the neurological one <math>\gamma_n</math> to which the ' <math>\tau</math> Coherence Demarcator' gave absolute weight by effectively eliminating the dental context <math>\delta_n</math> from the process . From what emerges from the neurological assertions <math>\gamma_n</math> the 'State' of the Trigeminal Nervous System appears unstructured highlighting anomalies of the trigeminal reflexes for which the 'Initialization' command is the '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+&size=200 Trigeminal Reflex]' to go and test <nowiki/>the database (Pubmed).
*'''1<sup>st</sup> loop open:''' Questo comando di 'Inizializzazione', perciò, viene considerato come input iniziale per il database Pubmed che risponde con 2.466 dati clinici e sperimentali a disposizione del clinico. L'apertura della prima vera analisi cognitiva viene elaborata proprio sull'analisi del primo risultato della 'RNC' corrispondente a 'Trigeminale Reflex'. In questa fase ci si rende conto che una discreta percentuale di dati rilevano una corrispondenza tra anormalità dei riflessi trigeminali e problematiche di demielinizzazione per cui il 1<sup>st</sup> loop open corrisponderà a: ' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+&size=200 Demyelinating neuropathy]' che restituirà 14 dati sensibili. Dietro la scelta di questa key c'è un prpcesso cognitivo attivo e dinamico del clinico. Dalle asserzioni nel contesto neurologico è stata ipotizzato una patologia neuropatica in cui considerare anche l'aspetto demielinizzante.<nowiki/><nowiki/>
*<nowiki/><nowiki/>'''1<sup>st</sup> loop open:''' This 'Initialize' command, therefore, is considered as initial input for the Pubmed database which responds with 2,466 clinical and experimental data available to the clinician. The opening of the first true cognitive analysis is elaborated precisely on the analysis of the first result of the 'RNC' corresponding to 'Trigeminal Reflex'. In this phase we realize that a discrete percentage of data reveal a correspondence between trigeminal reflex abnormalities and demyelination problems, therefore the 1<sup>st</sup> loop open will correspond to: '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+&size=200 Demyelinating neuropathy]<nowiki>''</nowiki> which will return 14 sensitive data. Behind the choice of this key there is an active and dynamic cognitive process of the clinician. From the assertions in the neurological context, a neuropathic pathology was hypothesized in which the demyelinating aspect should also be consid<nowiki/><nowiki/>ered.
*'''2<sup>st</sup> loop o'''<nowiki/><nowiki/>'''pen:''' Il processo continua focalizzando sempre più dettagliatamente le keywords che corrispondo al nostro dato elettrofisiologico risultato anomalo e cioè la latenza del jaw jerk. Questo input corrispondente a [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency 'Latency]' e  restituisce 6 dati sensibili su cui elaborare un ulteriore reiterare del loop.
*'''2<sup>st</sup> loop o'''<nowiki/><nowiki/>'''pen:''' The process continues by focusing in ever greater detail on the keywords that correspond to our electrophysiological anomalous result data, i.e. the latency of the jaw jerk. This input corresponds to '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency Latency]' and returns 6 sensitive data on which to process a further iteration of the loop.
*'''3<sup>st</sup> loop open:''' Nelle asserzioni del contesto neurologico si osserva una anomalia anche di ampiezza del jaw jerk oltre che di latenza. Questo 3<sup>st</sup> loop open corrisponde a ' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency+amplitude Amplitude]' e restituisce solo 2 dati su cui soffermarci per decidere la keyword per reiterare il loop oppure chiudere definitivamente il processo. Dal risultato si evince un articolo che descrive la valutazione elettrofisiologica delle neuropatie craniche che è stato considerato di basso peso specifico per i nostri scopi mentre l'altro articolo mette in evidenza alcune metodologie trigeminali per testare latenza, ampiezza dei muscoli masticatori tra cui H-reflex.
*'''3<sup>st</sup> loop open:''' In the statements of the neurological context, an anomaly is also observed in the amplitude of the jaw jerk as well as in latency. This 3<sup>st</sup> open loop corresponds to '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency+amplitude Amplitude]' and returns only 2 data points on which to dwell to decide the keyword to reiterate the loop or definitively close the process. The result shows an article describing the electrophysiological evaluation of cranial neuropathies that was considered of low specific weight for our purposes while the other article highlights some trigeminal methodologies to test latency, amplitude of masticatory muscles including H-reflex .
*'''4<sup>st</sup> loop closed:''' Il processo, perciò, continua inserendo la keywords algoritmica ' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex H-reflex] ' che restituisce 3.701 dati scientifico clinici.
*'''4<sup>st</sup> loop closed:''' The process, therefore, continues by inserting the algorithmic keyword '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex H-reflex] ' which returns 3,701 clinical scientific data.
*'''5<sup>st</sup> loop open:''' Le anomalie evidenziate sono state principalmente verificate sui masseteri per cui si deduce che nel campione interrogato del 4<sup>st</sup> loop closed possano essere intercettati keywords riguardanti il muscolo '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle&size=200 Masseter muscle]', da qui il 5<sup>st</sup> loop open che restituisce 30 dati disponibili per la 'RNC'
*'''5<sup>st</sup> loop open:''' The anomalies highlighted were mainly verified on the masseters so it can be deduced that keywords concerning the '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle&size=200 Masseter muscle]' can be intercepted in the interrogated sample of the 4<sup>st</sup> closed loop, hence the 5<sup>st</sup> open loop which returns 30 data available for the 'RNC'
*'''6<sup>st</sup> loop open:''' Noi, però, non sappiamo se il danno neuropatico sia localizzato esclusivamente sul muscolo massetere oppure coinvolga anche il muscolo temporale per cui una ulteriore keywords algoritmica sarebbe la ' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle+temporal+muscle&size=200 Temporal muscle]' che restituisce 8 dati sensibili.
*'''6<sup>st</sup> loop open:''' We, however, do not know whether the neuropathic damage is localized exclusively on the masseter muscle or also involves the temporal muscle, therefore another algorithmic keyword would be the '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle+temporal+muscle&size=200 Temporal muscle]' which returns 8 sensitive data.
*'''7<sup>st</sup> loop open:''' Da una analisi acurata di questo 7<sup>st</sup> loop open ci si domanda se queste anomalie elettrofisiologiche possano essere evidenziate nei pazienti con sclerosis ed essendo presente nella storia clinica della paziente, una precedente diagnosi di 'Morfea' si è optato per interrogare la 'Rete' di un ulteriore keyword e focalizzata in 'Sclerosi' che ha dato un solo dato sensibile '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31164256/ H-refex eteronima sul muscolo temporale nei pazienti con Sclerosi Laterale Amiotrofica].
*'''7<sup>st</sup> loop open:''' From a careful analysis of this 7th open loop one wonders if these electrophysiological anomalies can be highlighted in patients with sclerosis and being present in the patient's clinical history, a previous diagnosis of 'Morphea' it was opted to interrogate the 'Network' of a further keyword and focused on 'Sclerosis' which gave only one sensitive data 'heteronymous H-refex on the temporalis muscle in patients with Amyotrophic Lateral Sclerosis.
*'''8<sup>st</sup> loop closed:''' In questo singolo nodo il clinico potrebbe terminare il loop ma non avrebbe risolto nulla perchè non si è giunti ancora alla decodifica del messaggio criptato. Da notare che la metodica elettrofisiologica denominata 'H-reflex eteronoma' è in grado di evidenziare anomalie di risposta dal muscolo temporale per cui si è continuato il loop inserendo la seguente keyword specifica, ' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Temporal muscle abnormal response]' che restituisce 137 dati.
*Da una analisi acurata di questo 7<sup>st</sup> loop open ci si domanda se queste anomalie elettrofisiologiche possano essere evidenziate nei pazienti con sclerosis ed essendo presente nella storia clinica della paziente, una precedente diagnosi di 'Morfea' si è optato per interrogare la 'Rete' di un ulteriore keyword e focalizzata in 'Sclerosi' che ha dato un solo dato sensibile '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31164256/ Heteronymous H reflex in temporal muscle as sign of hyperexcitability in ALS patients]
*'''9<sup>st</sup> loop open:''' Studiando i 137 articoli apparsi in Pubmed il clinico intuisce che le anormalità di risposta nel muscolo temporale attraverso il test della H-reflex dipendono da uno spread della corrente da stimolo nell'arsone destrutturato e quindi approfondisce ulteriormente il loop interrogando la rete di un ulteriore keyword la ' Lateral spera impulses' che chiude definitivamente il processo cognitivo della 'Rete Neurale' con un ravvicinato articolo alle nostre ipotesi cliniche che riguardano la paziente Mary Poppins e cioè '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ '''Ephaptic transmission''' is the origin of the abnormal muscle response seen in hemifacial spasm]'<center>[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.44.jpeg|center|600x600px]]
*'''8<sup>st</sup> loop closed:''' In this single node the clinician could terminate the loop but would not have solved anything because the decoding of the encrypted message has not yet been achieved. It should be noted that the electrophysiological method called 'heteronomous H-reflex' is able to highlight response anomalies from the temporal muscle for which the loop was continued by inserting the following specific keyword, ' [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Temporal muscle abnormal response]' which returns 137 data.
*'''9<sup>st</sup> loop open:''' By studying the 137 articles that appeared in Pubmed, the clinician intuits that the response abnormalities in the temporal muscle through the H-reflex test depend on a spread of the stimulus current in the unstructured arson and therefore further investigates the loop by interrogating the network for a further keyword the 'Lateral hope impulses' which definitively closes the cognitive process of the 'Neural Network' with a close article to our clinical hypotheses concerning the patient Mary Poppins and that is '[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ '''Ephaptic transmission''' is the origin of the abnormal muscle response seen in hemifacial spasm]'<center>[[File:Immagine 17-12-22 alle 11.44.jpeg|center|600x600px|thumb|'''Figure 4:''' The active links of the 'RNC' highlighted in the template correspond to the 'Pubmed' database and can be documented.]]




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== Conclusione ==
== Conclusion ==
Come dimostrato la definizione di 'Spasmo Emimasticatorio' nella nostra paziente Mary Poppins non è stato un percorso clinicamente semplice, tuttavia, considerando i temi presentati nei capitoli precedente di Masticationpedia abbiamo a disposizione almeno tre elementi di supporto:
As demonstrated, the definition of 'Emasticatory spasm' in our patient Mary Poppins was not a clinically simple process, however, considering the topics presented in the previous chapters of Masticationpedia we have at least three elements of support available:


# Una visione di 'Probabilità quantistica' dei fenomeni fisico chimici nei sistemi complessi biologici di cui si parlerà diffusamente nei capitoli specifici.  
# A vision of 'Quantum Probability' of physical-chemical phenomena in complex biological systems which will be discussed extensively in the specific chapters.
# Un linguaggio più formale e meno vago rispetto al linguaggio naturale che indirizza l'analisi diagnostica al primo nodo di input della 'RNC' attraverso lo 'Demarcatore di Coerenza <math>\tau</math>' descritto nel capitolo [[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm|'1° Clinical case: Hemimasticatory spasm]]'
# A more formal and less vague language than the natural language that directs the diagnostic analysis to the first input node of the 'RNC' through the '<math>\tau</math> Coherence Demarcator' described in the chapter '[[1° Clinical case: Hemimasticatory spasm - en|1st Clinical case: Hemimasticatory spasm]]'
# Il processo della 'RNC' che essendo gestito e guidato esclusivamente dal clinico diviene un mezzo imprenscindibile per la diagnosi definitiva.
# The 'RNC' process which, being managed and guided exclusively by the clinician, becomes an essential means for the definitive diagnosis.
La 'RNC', infatti, è il risultato di un profondo processo cognitivo che si esegue su ogni passaggio dell'analisi in cui il clinico pesa le proprie intuizioni, chiarisce i propri dubbi, valuta i referti, considera i contesti ed avanza step by step confrontandosi con il risultato della risposta proveniente dal database che nel nostro caso è Pubmed che sostanzialmente rappresenta l'attuale livello di conoscenza di base <math>KB_t</math> al tempo dell'interrogazione ed il <math>KB_c</math> nei più ampi contesti specialistici.  
The 'RNC', in fact, is the result of a profound cognitive process that is performed on each step of the analysis in which the clinician weighs his intuitions, clarifies his doubts, evaluates the reports, considers the contexts and advances step by step confronting the result of the answer coming from the database which in our case is Pubmed which substantially represents the current level of basic knowledge <math>KB_t</math>at question time and the <math>KB_c</math> in the broadest specialist contexts.  


Una rappresentare lineare di questo processo cognitivo etichettata come <math>RNC_1 </math>con le dovute annotazioni potrebbe essere il seguente:<blockquote>
A linear representation of this cognitive process labeled as <math>RNC_1 </math>with the necessary annotations it could be the following:<blockquote>


<math>RNC_1=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+&size=200 Trigeminal Reflex],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+&size=200 Demyelinating neuropathy], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency Latency],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency+amplitude Amplitude],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex '''H-reflex'''], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle&size=200 Masseter muscle], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle+temporal+muscle&size=200 Temporal muscle], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31164256/ Heteronymous H reflex in temporal muscle as sign of hyperexcitability in ALS patients],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Temporal muscle abnormal response]<math>)</math><math>\longrightarrow</math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ '''Ephaptic transmission is the origin of the abnormal muscle response seen in hemifacial spasm''']</blockquote>There are essentially two annotations to note: the first is the mandatory identification of the initialization input that derives from the context chosen through the '<math>\tau</math> Coherence Demarcator' and the second the order of the cognitively selected keywords.


<math>RNC_1=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+&size=200 Trigeminal Reflex],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+&size=200 Demyelinating neuropathy], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency Latency],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+demyelinating+neuropathy+latency+amplitude Amplitude],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex '''H-reflex'''], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle&size=200 Masseter muscle], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=h+reflex+masseter+muscle+temporal+muscle&size=200 Temporal muscle], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/31164256/ H-refex eteronima sul muscolo temporale nei pazienti con Sclerosi Laterale Amiotrofica],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporal+muscle+abnormal+response&size=200 Temporal muscle abnormal response]<math>)</math><math>\longrightarrow</math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27072096/ '''Ephaptic transmission is the origin of the abnormal muscle response seen in hemifacial spasm''']</blockquote>Le annotazioni da rimarcare sono sostanzialmente due: la prima è l'inderogabile individuazione dell'input di inizializzazione che deriva dal contesto scelto attraverso il 'Demarcatore di Coerenza <math>\tau</math> e la seconda l'ordine delle keywords cognitivamente selezionate.
{{Q2|In fact, what happens to the 'RNC' if we consider the dental context by inserting the keyword 'Temporomandibular Disorders' as an initialization input, keeping everything else unchanged?}}


{{Q2|Cosa succede, infatti, alla 'RNC' se si considera  il contesto odontoiatrico inserendo come input di inizializzazione la keyword ' Temporomandibular Disorders' mantenendo tutto il resto immutato?}}
By marking the network as <math>RNC_2 </math> with a dental initialization input ( Temporomandibular disorders) as follows:


Contrassegnando la rete come <math>RNC_2 </math> con un input di inizializzazione odontoiatrico ( Temporomandibular disorders) nel modo seguente:<blockquote><math>RNC_2=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+&filter=dates.1970-2022 Temporomandibular Disorders],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex&filter=dates.1970-2022 Trigeminal reflex],  [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex+Demyelinatying+neuropathy&filter=dates.1970-2022 Demyelinaying neuropathy], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1520092/ Latency<math>\longrightarrow</math>'''Side asymmetry of the jaw jerk in human craniomandibular dysfunction''']</blockquote>Il messaggio risulta corrotto, come precedente esposto riguardo la formula matematica, in quanto l'input di comando di inizializzazione ( Tempormandibular disorders) indirizza la rete per un insieme di dati, ben 20.514, che perdono le connessioni con una parte di sottoinsiemi. Pur mantenendo il resto della RNC simile alla precedente ( contesto neurologico) la rete si ferma alla keyword 'latency' mostrando un solo articolo scientifico che riguarda, ovviamente, la latenza del jaw jerk ma non correlata a disturbi neuropatici.( figura 5) L'errore nella scelta dell'input di comando di inizializzazione del processo RNC non solo corrompe il messaggio da decriptare ma rende vano tutto il lavoro a monte di analisi delle asserzioni cliniche discusso nei capitoli di logica di linguaggio.   
<blockquote><math>RNC_2=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+&filter=dates.1970-2022 Temporomandibular Disorders],[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex&filter=dates.1970-2022 Trigeminal reflex],  [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=Temporomandibular+disorders+trigeminal+reflex+Demyelinatying+neuropathy&filter=dates.1970-2022 Demyelinaying neuropathy], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/1520092/ Latency<math>\longrightarrow</math>'''Side asymmetry of the jaw jerk in human craniomandibular dysfunction''']</blockquote>The message is corrupted, as explained above regarding the mathematical formula, as the initialization command input ( Tempormandibular disorders) directs the network for a set of data, no less than 20,514, which lose connections with a part of subsets. While maintaining the rest of the RNC similar to the previous one (neurological context) the network stops at the keyword 'latency' showing only one scientific article which obviously concerns the latency of the jaw jerk but not related to neuropathic disorders. (figure 5) The error in the choice of the initialization command input of the <math>RNC </math> process not only corrupts the message to be decrypted but renders vain all the upstream work of analysis of the clinical assertions discussed in the chapters of language logic.   


[[File:Temporomandibular disorders trigeminal reflex demyelinatying neuropathy latency amplitude.jpg|center|thumb|'''Figura 5:''' Fine del loop della 'RNC' con un input di inizializzazione di 'Tempororomandibular Disorders']]   
[[File:Temporomandibular disorders trigeminal reflex demyelinatying neuropathy latency amplitude.jpg|center|thumb|'''Figure 5:''' Ending the 'RNC' loop with an initialization input of 'Tempororomandibular Disorders']]   


Cambiando l'ordine, invece,  delle keywords in un esatto percorso cognitivo come quello neurologico sostanzialmente restituisce gli stessi risultati del precedente purché l'input di comando di inizializzazione sia perfettamente centrato, come si può notare nel seguente simulazione etichettata con <math>RNC_3 </math>:  
However, changing the order of the keywords in an exact cognitive path such as the neurological one essentially returns the same results as the previous one provided that the initialization command input is perfectly centred, as can be seen in the following simulation labeled with <math>RNC_3 </math>:  


<math>RNC_3=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+ Trigeminal reflex], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude amplitude] [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude+latency latency] [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude+latency+Demyelinating+neuropathy demyelinating neuropathy] <math>\longrightarrow</math> [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude+latency+Demyelinating+neuropathy '''H-reflex''']................   
<math>RNC_3=\sum ( </math>[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+ Trigeminal reflex], [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude amplitude] [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude+latency latency] [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude+latency+Demyelinating+neuropathy demyelinating neuropathy] <math>\longrightarrow</math> [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=trigeminal+reflex+amplitude+latency+Demyelinating+neuropathy '''H-reflex''']................   


e si riconnette al precedente fino a chiudersi nello output 'Ephaptic transmission is the origin of the abnormal muscle response seen in hemifacial spasm' ( Figura 6)   
and reconnects to the previous one until closing in the output 'Ephaptic transmission is the origin of the abnormal muscle response seen in hemifacial spasm' (Figure 6)   
[[File:Ephaptic trasmission.jpg|center|thumb|'''Figura 6:''' Processo della 'RNC' con l'ordine delle keywords cambiato. ]]
[[File:Ephaptic trasmission.jpg|center|thumb|'''Figure 6:''' Process of 'RNC' with order of keywords changed. ]]
Da notare che se questo capitolo fosse stato pubblicato su una rivista Scientifica Internazionale impattata ( Inpact Factor) lo <math>KB_t</math> e contestualmente una ipotetica 'machine learning' si sarebbero arricchiti di un nuovo contenutoo quello della diagnosi di 'Spasmo emimasticatorio' definito seguendo la metodica elettrofisiologica della H-reflex eteronima. Questo conclusione ritornerà utile quando ripeteremo lo stesso procedimento per altri casi clinici in cui lo <math>KB_t</math> è aggiornato all'output del database.  
Note that if this chapter had been published in an impacted international scientific journal (Inpact Factor) it would <math>KB_t</math>and contextually a hypothetical 'machine learning' would have been enriched with a new content or that of the diagnosis of 'Hemimasticatory spasm' defined following the electrophysiological method of the heteronymous H-reflex. This conclusion will come in handy when we repeat the same procedure for other clinical cases in which the <math>KB_t</math>is updated to the database output.    


Per approfondire  la descrizione metodologica della 'Heteronimous H-Reflex' si rimanda il lettore a seguire la [[Appendice 1 - it|Appendice 1]].       
To learn more about the methodological description of the 'Heteronimous H-Reflex', the reader is invited to follow [[Appendix 1]].       


=== Bibliography ===
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<references />
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Gianni
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