Investigation of human visual cortex responses to flickering light using functional near infrared spectroscopy and constrained ICA
Notice bibliographique
Résumé
The human visual sensitivity to the flickering light has been under investigation for decades. The finding of research in this area can contribute to the understanding of human visual system mechanism and visual disorders, and establishing diagnosis and treatment of diseases. The aim of this study is to investigate the effects of the flickering light to the visual cortex by monitoring the hemodynamic responses of the brain with the functional near infrared spectroscopy (fNIRS) method. Since the acquired fNIRS signals are affected by physiological factors and measurement artifacts, constrained independent component analysis (cICA) was applied to extract the actual fNIRS responses from the obtained data. The experimental results revealed significant changes (p < 0.0001) of the hemodynamic responses of the visual cortex from the baseline when the flickering stimulation was activated. With the uses of cICA, the contrast to noise ratio (CNR), reflecting the contrast of hemodynamic concentration between rest and task, became larger. This indicated the improvement of the fNIRS signals when the noise was eliminated. In subsequent studies, statistical analysis was used to infer the correlation between the fNIRS signals and the visual stimulus. We found that there was a slight decrease of the oxygenated hemoglobin concentration (about 5.69%) over four frequencies when the modulation increased. However, the variations of oxy and deoxy-hemoglobin were not statistically significant.
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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 ».