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Enregistrement W2167348182 · doi:10.3791/1268

Exploring Cognitive Functions in Babies, Children & Adults with Near Infrared Spectroscopy

2009· article· en· W2167348182 sur OpenAlexaff
Mark H. Shalinsky, Ioulia Kovelman, Melody S. Berens, Laura‐Ann Petitto

Notice bibliographique

RevueJournal of Visualized Experiments · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOptical Imaging and Spectroscopy Techniques
Établissements canadiensThe Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésFunctional near-infrared spectroscopyCognitionNeuroimagingFunctional magnetic resonance imagingSpatial cognitionTemporal resolutionFunctional neuroimagingNeurosciencePsychologyPositron emission tomographyAudiologyCognitive psychologyMedicinePhysicsOpticsPrefrontal cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An explosion of functional Near Infrared Spectroscopy (fNIRS) studies investigating cortical activation in relation to higher cognitive processes, such as language, memory, and attention is underway worldwide involving adults, children and infants with typical and atypical cognition. The contemporary challenge of using fNIRS for cognitive neuroscience is to achieve systematic analyses of data such that they are universally interpretable, and thus may advance important scientific questions about the functional organization and neural systems underlying human higher cognition. Existing neuroimaging technologies have either less robust temporal or spatial resolution. Event Related Potentials and Magneto Encephalography (ERP and MEG) have excellent temporal resolution, whereas Positron Emission Tomography and functional Magnetic Resonance Imaging (PET and fMRI) have better spatial resolution. Using non-ionizing wavelengths of light in the near-infrared range (700-1000 nm), where oxy-hemoglobin is preferentially absorbed by 680 nm and deoxy-hemoglobin is preferentially absorbed by 830 nm (e.g., indeed, the very wavelengths hardwired into the fNIRS Hitachi ETG-400 system illustrated here), fNIRS is well suited for studies of higher cognition because it has both good temporal resolution (approximately 5s) without the use of radiation and good spatial resolution (approximately 4 cm depth), and does not require participants to be in an enclosed structure. Participants cortical activity can be assessed while comfortably seated in an ordinary chair (adults, children) or even seated in mom s lap (infants). Notably, NIRS is uniquely portable (the size of a desktop computer), virtually silent, and can tolerate a participants subtle movement. This is particularly outstanding for the neural study of human language, which necessarily has as one of its key components the movement of the mouth in speech production or the hands in sign language. The way in which the hemodynamic response is localized is by an array of laser emitters and detectors. Emitters emit a known intensity of non-ionizing light while detectors detect the amount reflected back from the cortical surface. The closer together the optodes, the greater the spatial resolution, whereas the further apart the optodes, the greater depth of penetration. For the fNIRS Hitachi ETG-4000 system optimal penetration / resolution the optode array is set to 2cm. Our goal is to demonstrate our method of acquiring and analyzing fNIRS data to help standardize the field and enable different fNIRS labs worldwide to have a common background.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,366 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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