LGN abnormalities in human amblyopes revealed by high-field fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Aims. To compare the responsiveness of the LGN (lateral geniculate nucleus) when driven by the fixing and fellow amblyopic eye in a group of adult amblyopes. Methods. MR images were acquired on a 4T Bruker MedSpec scanner using a TR of 1.5sec. A binocular localizer was used to establish an ROI for the left and right LGN for each of 5 amblyopic observers. Stimuli were flickering (8Hz) coloured checkerboards that were presented in a block design alternating between the stimulus and a blank of zero luminance. LGN activation driven by fixing and fellow amblyopic eyes was compared. Results. Clear interocular response differences were observed in all five amblyopic subjects with stronger responses (peak and integrated response activity) coming from the fixing eye. Across our sample of amblyopes there was a significantly weaker response from the amblyopic eye for 9 out of the 10 LGNs. Conclusions. There is an amblyopic eye processing deficit at the level of the LGN. A previous VBM study (Barnes et al, HBM 2006 abst.) suggested a significant correlation between the functional deficit in the cortex and LGN structure in human amblyopes. Here we show that LGN function, when driven by the amblyopic eye, is anomalous.
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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 | 0,001 | 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 ».