Brain activations during motor imagery of locomotor‐related tasks: A PET study
Notice bibliographique
Résumé
Positron emission tomography (PET) was used to study the involvement of supraspinal structures in human locomotion. Six right-handed adults were scanned in four conditions while imagining locomotor-related tasks in the first person perspective: Standing (S), Initiating gait (IG), Walking (W) and Walking with obstacles (WO). When these conditions were compared to a rest (control) condition to identify the neural structures involved in the imagination of locomotor-related tasks, the results revealed a common pattern of activations, which included the dorsal premotor cortex and precuneus bilaterally, the left dorsolateral prefrontal cortex, the left inferior parietal lobule, and the right posterior cingulate cortex. Additional areas involving the pre-supplementary motor area (pre-SMA), the precentral gyrus, were activated during conditions that required the imagery of locomotor movements. Further subtractions between the different locomotor conditions were then carried out to determine the cerebral regions associated with the simulation of increasingly complex locomotor functions. These analyses revealed increases in rCBF activity in the left cuneus and left caudate when the W condition was compared to the IG condition, suggesting that the basal ganglia plays a role in locomotor movements that are automatic in nature. Finally, subtraction of the W from the WO condition yielded increases in activity in the precuneus bilaterally, the left SMA, the right parietal inferior cortex and the left parahippocampal gyrus. Altogether, the present findings suggest that higher brain centers become progressively engaged when demands of locomotor tasks require increasing cognitive and sensory information processing.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».