Structural correlates of skilled performance on a motor sequence task
Notice bibliographique
Résumé
The brain regions functionally engaged in motor sequence performance are well-established, but the structural characteristics of these regions and the fiber pathways involved have been less well studied. In addition, relatively few studies have combined multiple magnetic resonance imaging (MRI) and behavioral performance measures in the same sample. Therefore, the current study used diffusion tensor imaging (DTI), probabilistic tractography, and voxel-based morphometry (VBM) to determine the structural correlates of skilled motor performance. Further, we compared these findings with fMRI results in the same sample. We correlated final performance and rate of improvement measures on a temporal motor sequence task (TMST) with skeletonized fractional anisotropy (FA) and whole brain gray matter (GM) volume. Final synchronization performance was negatively correlated with FA in white matter (WM) underlying bilateral sensorimotor cortex-an effect that was mediated by a positive correlation with radial diffusivity. Multi-fiber tractography indicated that this region contained crossing fibers from the corticospinal tract (CST) and superior longitudinal fasciculus (SLF). The identified SLF pathway linked parietal and auditory cortical regions that have been shown to be functionally engaged in this task. Thus, we hypothesize that enhanced synchronization performance on this task may be related to greater fiber integrity of the SLF. Rate of improvement on synchronization was positively correlated with GM volume in cerebellar lobules HVI and V-regions that showed training-related decreases in activity in the same sample. Taken together, our results link individual differences in brain structure and function to motor sequence performance on the same task. Further, our study illustrates the utility of using multiple MR measures and analysis techniques to specify the interpretation of structural findings.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».