Neurofeedback Training Induces Changes in White and Gray Matter
Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this structural magnetic resonance imaging (MRI) study was to investigate, using diffusion tensor imaging, whether a neurofeedback training (NFT) protocol designed to improve sustained attention might induce structural changes in white matter (WM) pathways, purportedly implicated in this cognitive ability. Another goal was to examine whether gray matter (GM) volume (GMV) might be altered following NFT in frontal and parietal cortical areas connected by these WM fiber pathways. Healthy university students were randomly assigned to an experimental group (EXP), a sham group, or a control group. Participants in the EXP group were trained to enhance the amplitude of their β1 waves at F4 and P4. Measures of attentional performance and MRI data were acquired one week before (Time 1) and one week after (Time 2) NFT. Higher scores on visual and auditory sustained attention were noted in the EXP group at Time 2 (relative to Time 1). As for structural MRI data, increased fractional anisotropy was measured in WM pathways implicated in sustained attention, and GMV increases were detected in cerebral structures involved in this type of attention. After 50 years of research in the field of neurofeedback, our study constitutes the first empirical demonstration that NFT can lead to microstructural changes in white and gray matter.
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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 ».