EEG microstates during visually guided reaching
Notice bibliographique
Résumé
The notion that vision's importance in controlling goal-directed reaching movements has been experimentally validated (Woodworth, 1899). Functional MRI and rTMS work has subsequently confirmed that the posterior parietal cortex (PPC) are important for the control of visually guided movements (Culham and Kanwisher, 2001, Desmurget et al, 1999). The temporal resolution is inappropriate to study the cortical dynamics of reaching movements. Therefore, this investigation examined the activation dynamics of movement planning and control as measured by electroencephalography (EEG). Participants completed reaching movements during full-vision (FV), no-vision-delayed (NV) or open-loop (OL). Event-related potential analysis segmented with respect to peak velocity (PV) yielded differences in visual and motor areas following PV. To generate an overall evaluation of the activation across time, ERP waveforms were submitted to a space-oriented field clustering approach (Tunik et al, 2008) to determine epochs of semi-stable field configurations (i.e. microstates) throughout the planning/control of reaches. The results of this micro-state analysis showed that regardless of visual condition, the planning and initiation of movement is characterized by two state transitions: an activation pattern dominated by increasing primary-visual and motor activation (FCz, Oz). NV remained in this early movement state and did not enter any control-based state. During FV, activation shifted following PV to an activation consistent with dorsal (contralateral PPC, frontal and 1o visual areas) guidance of movement. OL transitioned into a bilateral temporal (presumably memory-guided) mode of control that did not exhibit primary visual activation. This had been expected of NV. Thus, even though previous fMRI studies have correctly identified important structures for the control of movement across different visual conditions, they have lacked the temporal resolution to elucidate the pattern of functioning across visually guided reaching movements.
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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 | 0,000 | 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 ».