Moving to Music: Effects of Heard and Imagined Musical Cues on Movement-Related Brain Activity
Notice bibliographique
Résumé
Music is commonly used to facilitate or support movement, and increasingly used in movement rehabilitation. Additionally, there is some evidence to suggest that music imagery, which is reported to lead to brain signatures similar to music perception, may also assist movement. However, it is not yet known whether either imagined or musical cueing changes the way in which the motor system of the human brain is activated during simple movements. Here, functional magnetic resonance imaging was used to compare neural activity during wrist flexions performed to either heard or imagined music with self-pacing of the same movement without any cueing. Focusing specifically on the motor network of the brain, analyses were performed within a mask of BA4, BA6, the basal ganglia (putamen, caudate, and pallidum), the motor nuclei of the thalamus, and the whole cerebellum. Results revealed that moving to music compared with self-paced movement resulted in significantly increased activation in left cerebellum VI. Moving to imagined music led to significantly more activation in pre-supplementary motor area (pre-SMA) and right globus pallidus, relative to self-paced movement. When the music and imagery cueing conditions were contrasted directly, movements in the music condition showed significantly more activity in left hemisphere cerebellum VII and right hemisphere and vermis of cerebellum IX, while the imagery condition revealed more significant activity in pre-SMA. These results suggest that cueing movement with actual or imagined music impacts upon engagement of motor network regions during the movement, and suggest that heard and imagined cues can modulate movement in subtly different ways. These results may have implications for the applicability of auditory cueing in movement rehabilitation for different patient populations.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».