Dynamic changes of ICA‐derived EEG functional connectivity in the resting state
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An emerging issue in neuroscience is how to identify baseline state(s) and accompanying networks termed "resting state networks" (RSNs). Although independent component analysis (ICA) in fMRI studies has elucidated synchronous spatiotemporal patterns during cognitive tasks, less is known about the changes in EEG functional connectivity between eyes closed (EC) and eyes open (EO) states, two traditionally used baseline indices. Here we investigated healthy subjects (n = 27) in EC and EO employing a four-step analytic approach to the EEG: (1) group ICA to extract independent components (ICs), (2) standardized low-resolution tomography analysis (sLORETA) for cortical source localization of IC network nodes, followed by (3) graph theory for functional connectivity estimation of epochwise IC band-power, and (4) circumscribing IC similarity measures via hierarchical cluster analysis and multidimensional scaling (MDS). Our proof-of-concept results on alpha-band power demonstrate five statistically clustered groups with frontal, central, parietal, occipitotemporal, and occipital sources. Importantly, during EO compared with EC, graph analyses revealed two salient functional networks with frontoparietal connectivity: a more medial network with nodes in the mPFC/precuneus which overlaps with the "default-mode network" (DMN), and a more lateralized network comprising the middle frontal gyrus and inferior parietal lobule, coinciding with the "dorsal attention network" (DAN). Furthermore, a separate MDS analysis of ICs supported the emergence of a pattern of increased proximity (shared information) between frontal and parietal clusters specifically for the EO state. We propose that the disclosed component groups and their source-derived EEG functional connectivity maps may be a valuable method for elucidating direct neuronal (electrophysiological) RSNs in healthy people and those suffering from brain disorders.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 découle