Training-Induced Brain Remapping in Chronic Aphasia: A Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The neural correlates of training-induced improvements of cognitive functions after brain damage remain still scarcely understood. In the specific case of aphasia, although several investigations have addressed the issue of the neural substrates of functional recovery, only a few studies have attempted to assess the impact of language training on the damaged brain. AIMS: The main goal of this study was to examine the neurobiological correlates of improved picture-naming performance in 2 aphasic patients who received intensive and specific training for a chronic and severe phonological anomia. METHODS: In both participants, picture-naming performance was assessed before and after phonological cueing training. Training-induced changes in patients' performance were correlated to brain activity patterns as revealed by pre- and post-training event-related functional magnetic resonance imaging scanning. RESULTS: Training-induced improvement was observed concurrently with changes in the brain activation patterns. Better performance was observed in the patient with the smaller lesion, partially sparing Broca's area, who showed a left perilesional reactivation. Conversely, the patient with complete destruction of Broca's area showed a posttraining activation in the right mirror frontal region. CONCLUSIONS: The results show that, even in the chronic stage, phonological strategies may improve impaired naming and induce cerebral reorganization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».