Tactile Sensory and Pain Networks in the Human Spinal Cord and Brain Stem Mapped by Means of Functional MR Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Touch and brush sensory stimuli elicit activity in discriminative touch pathways involving specific regions in the spinal cord and brain stem. However, no study has mapped normal sensory activity noninvasively in healthy humans. The purpose of this study is to map the neuronal activity of sensory input to understand abnormal sensory transmission. MATERIALS AND METHODS: In the present study, spinal fMRI (by using SEEP) was used to map the activity involved with light touch (2 g and 15 g von Frey filaments) and brush stimuli in the brain stem and spinal cords of 8 healthy volunteers. The results were spatially normalized and analyzed with custom-made software. Areas of SEEP activity were identified by using general linear model analysis. RESULTS: The 2 g von Frey filament showed predominant activity in the medulla around the ipsilateral dorsal gracile and cuneate nuclei. The 15 g filament elicited significant activity in the ipsilateral dorsal and contralateral ventral gray matter areas of the spinal cord, areas around the olivary nuclei, pontine reticular formation, periaqueductal gray, and raphe nuclei in the rostral pons and midbrain. The brush stimuli elicited more activity in the medulla around the ipsilateral cuneate and gracile nuclei. CONCLUSIONS: The 2 g filament and brush stimuli activated areas associated with a touch response. The 15 g filament activated areas associated with a pain response. The results from this study identify specific neuronal regions in the brain stem and spinal cord involved in sensory transmission and help understand altered sensory and pain states.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».