Time Course of Changes in Brain Activity and Functional Connectivity Associated With Long-Term Adaptation to a Rotational Transformation
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to examine the time course of changes in cerebral activity and functional connectivity during long-term adaptation to a visuomotor transformation. Positron emission tomography was used to measure changes in brain activity as subjects tracked a target under the influence of a rotational transformation that distorted visual feedback. The experiment was 1 week long and consisted of two scanning sessions (obtained on days 2 and 7), aimed at examining early and late stages of learning. On average, visuomotor adaptation was achieved within 3 days. During early stages of adaptation, better performance was associated with greater activity in brain areas related to attention including bilateral dorso- and ventrolateral prefrontal cortices, frontal eye fields, and the human homologue of area MT. However, as adaptation proceeded, improvements in performance were associated with greater activity in motor regions such as the left (contralateral) sensorimotor cortex, bilateral anterior cerebellum, left cingulate motor area, right putamen, and a nonmotor region within the middle temporal gyrus. This learning-specific shift in brain activity was associated with a progressive change in the functional connectivity of these regions toward the end of the first session. Interestingly, only the functional connections between the anterior cerebellum, left middle temporal gyrus, and left sensorimotor cortex remained strong once visuomotor adaptation was achieved. Our findings suggest that visuomotor adaptation is not only reflected in persistent changes in activity in motor-related regions, but also in the strengthening and maintenance of specific functional connections.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».