Customization of coherence analysis by relaxing its iso-frequency constraint
Notice bibliographique
Résumé
Coherence analysis is a tool to probe the functional connectivity of two neural oscillators through studying the two signals recorded from them. A sliding window cuts the two signals into a number of corresponding epochs. The power of any given frequency in the two signals can be expressed as a pair of multidimensional vectors. The number of dimensions is equal to the number of the epochs. Coherence of the two signals at that given frequency is calculated as the squared cosine of the angle between these two multidimensional vectors. This style of calculation of coherence is based on the presumption that the functional connectivity of the two oscillators would be demonstrated as simultaneous, linearly correlated wax and wane in the power of oscillation in identical frequencies; but many connected neural oscillators do not exhibit this behavior. An example is the circuitry of Globus Pallidus internus (GPi), thalamocortical relay nucleus (TC), and thalamic reticular nucleus (RE). In this circuit, a four Hz burst activity in GPi triggers an eight Hz burst in TC under the effect of RE. Therefore, GPi and TC are functionally connected but not in identical frequencies and this aspect of their connectivity can not be demonstrated by the conventional coherence analysis. The present study suggests a customized version of coherence in which the calculation of coherence can be extrapolated to the vectors representing powers of non identical frequencies in the two signals. This extrapolation has been tested on a model of GPi-TC-RE and a peak in the customized coherence between the vector of 4 Hz activity of GPi and the vector of 8 Hz activity of TC has been demonstrated.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».