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Enregistrement W1619896805 · doi:10.1016/j.neuroimage.2015.09.007

Frequency-dependent spatiotemporal profiles of visual responses recorded with subdural ECoG electrodes in awake monkeys: Differences between high- and low-frequency activity

2015· article· en· W1619896805 sur OpenAlexfundno aff
Kana Takaura, Naotsugu Tsuchiya, Naotaka Fujii

Notice bibliographique

RevueNeuroImage · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJapan Science and Technology AgencyMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyJapan Society for the Promotion of SciencePrecursory Research for Embryonic Science and TechnologyAustralian Research CouncilMcGill University
Mots-clésElectrocorticographyLocal field potentialSpatial frequencyReceptive fieldVisual cortexPopulationFrequency bandElectroencephalographyAudiologyPsychologyNeurosciencePhysicsOpticsComputer scienceMedicineTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrocorticography (ECoG) constitutes a powerful and promising neural recording modality in humans and animals. ECoG signals are often decomposed into several frequency bands, among which the so-called high-gamma band (80-250Hz) has been proposed to reflect local cortical functions near the cortical surface below the ECoG electrodes. It is typically assumed that the lower the frequency bands, the lower the spatial resolution of the signals; thus, there is not much to gain by analyzing the event-related changes of the ECoG signals in the lower-frequency bands. However, differences across frequency bands have not been systematically investigated. To address this issue, we recorded ECoG activity from two awake monkeys performing a retinotopic mapping task. We characterized the spatiotemporal profiles of the visual responses in the time-frequency domain. We defined the preferred spatial position, receptive field (RF), and response latencies of band-limited power (BLP) (i.e., alpha [3.9-11.7Hz], beta [15.6-23.4Hz], low [30-80Hz] and high [80-250Hz] gamma) for each electrode and compared them across bands and time-domain visual evoked potentials (VEPs). At the population level, we found that the spatial preferences were comparable across bands and VEPs. The high-gamma power showed a smaller RF than the other bands and VEPs. The response latencies for the alpha band were always longer than the latencies for the other bands and fastest in VEPs. Comparing the response profiles in both space and time for each cortical region (V1, V4+, and TEO/TE) revealed regional idiosyncrasies. Although the latencies of visual responses in the beta, low-, and high-gamma bands were almost identical in V1 and V4+, beta and low-gamma BLP occurred about 17ms earlier than high-gamma power in TEO/TE. Furthermore, TEO/TE exhibited a unique pattern in the spatial response profile: the alpha and high-gamma responses tended to prefer the foveal regions, whereas the beta and low-gamma responses preferred the peripheral visual fields with larger RFs. This suggests that neurons in TEO/TE first receive less selective spatial information via beta and low-gamma BLP but later receive more fine-tuned spatial foveal information via high-gamma power. This result is consistent with a hypothesis previously proposed by Nakamura et al. (1993) that states that visual processing in TEO/TE starts with coarse-grained information, which primes subsequent fine-grained information. Collectively, our results demonstrate that ECoG can be a potent tool for investigating the nature of the neural computations in each cortical region that cannot be fully understood by measuring only the spiking activity, through the incorporation of the knowledge of the spatiotemporal characteristics across all frequency bands.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,245
Score d'incertitude au seuil0,884

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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