Enhancing the Temporal Complexity of Distributed Brain Networks with Patterned Cerebellar Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Growing evidence suggests that sensory, motor, cognitive and affective processes map onto specific, distributed neural networks. Cerebellar subregions are part of these networks, but how the cerebellum is involved in this wide range of brain functions remains poorly understood. It is postulated that the cerebellum contributes a basic role in brain functions, helping to shape the complexity of brain temporal dynamics. We therefore hypothesized that stimulating cerebellar nodes integrated in different networks should have the same impact on the temporal complexity of cortical signals. In healthy humans, we applied intermittent theta burst stimulation (iTBS) to the vermis lobule VII or right lateral cerebellar Crus I/II, subregions that prominently couple to the dorsal-attention/fronto-parietal and default-mode networks, respectively. Cerebellar iTBS increased the complexity of brain signals across multiple time scales in a network-specific manner identified through electroencephalography (EEG). We also demonstrated a region-specific shift in power of cortical oscillations towards higher frequencies consistent with the natural frequencies of targeted cortical areas. Our findings provide a novel mechanism and evidence by which the cerebellum contributes to multiple brain functions: specific cerebellar subregions control the temporal dynamics of the networks they are engaged in.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».