Decoding Action Intentions from Preparatory Brain Activity in Human Parieto-Frontal Networks
Notice bibliographique
Résumé
How and where in the human brain high-level sensorimotor processes such as intentions and decisions are coded remain important yet essentially unanswered questions. This is in part because, to date, decoding intended actions from brain signals has been primarily constrained to invasive neural recordings in nonhuman primates. Here we demonstrate using functional MRI (fMRI) pattern recognition techniques that we can also decode movement intentions from human brain signals, specifically object-directed grasp and reach movements, moments before their initiation. Subjects performed an event-related delayed movement task toward a single centrally located object (consisting of a small cube attached atop a larger cube). For each trial, after visual presentation of the object, one of three hand movements was instructed: grasp the top cube, grasp the bottom cube, or reach to touch the side of the object (without preshaping the hand). We found that, despite an absence of fMRI signal amplitude differences between the planned movements, the spatial activity patterns in multiple parietal and premotor brain areas accurately predicted upcoming grasp and reach movements. Furthermore, the patterns of activity in a subset of these areas additionally predicted which of the two cubes were to be grasped. These findings offer new insights into the detailed movement information contained in human preparatory brain activity and advance our present understanding of sensorimotor planning processes through a unique description of parieto-frontal regions according to the specific types of hand movements they can predict.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».