Is the Link between Anatomical Structure and Function Equally Strong at All Cognitive Levels of Processing?
Notice bibliographique
Résumé
Whereas low-level sensory processes can be linked to macroanatomy with great confidence, the degree to which high-level cognitive processes map onto anatomy is less clear. If function respects anatomy, more accurate intersubject anatomical registration should result in better functional alignment. Here, we use auditory functional magnetic resonance imaging and compare the effectiveness of affine and nonlinear registration methods for aligning anatomy and functional activation across subjects. Anatomical alignment was measured using normalized cross-correlation within functionally defined regions of interest. Functional overlap was assessed using t-statistics from the group analyses and the degree to which group statistics predict high and consistent signal change in individual data sets. In regions related to early stages of auditory processing, nonlinear registration resulted in more accurate anatomical registration and stronger functional overlap among subjects compared with affine. In frontal and temporal areas reflecting high-level processing of linguistic meaning, nonlinear registration also improved the accuracy of anatomical registration. However, functional overlap across subjects was not enhanced in these regions. Therefore, functional organization, relative to anatomy, is more variable in the frontal and temporal areas supporting meaning-based processes than in areas devoted to sensory/perceptual auditory processing. This demonstrates for the first time that functional variability increases systematically between regions supporting lower and higher cognitive processes.
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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 ».