The Contribution of Increased Gamma Band Connectivity to Visual Non-Verbal Reasoning in Autistic Children: A MEG Study
Notice bibliographique
Résumé
Some individuals with autism spectrum (AS) perform better on visual reasoning tasks than would be predicted by their general cognitive performance. In individuals with AS, mechanisms in the brain's visual area that underlie visual processing play a more prominent role in visual reasoning tasks than they do in normal individuals. In addition, increased connectivity with the visual area is thought to be one of the neural bases of autistic visual cognitive abilities. However, the contribution of such brain connectivity to visual cognitive abilities is not well understood, particularly in children. In this study, we investigated how functional connectivity between the visual areas and higher-order regions, which is reflected by alpha, beta and gamma band oscillations, contributes to the performance of visual reasoning tasks in typically developing (TD) (n = 18) children and AS children (n = 18). Brain activity was measured using a custom child-sized magneto-encephalograph. Imaginary coherence analysis was used as a proxy to estimate the functional connectivity between the occipital and other areas of the brain. Stronger connectivity from the occipital area, as evidenced by higher imaginary coherence in the gamma band, was associated with higher performance in the AS children only. We observed no significant correlation between the alpha or beta bands imaginary coherence and performance in the both groups. Alpha and beta bands reflect top-down pathways, while gamma band oscillations reflect a bottom-up influence. Therefore, our results suggest that visual reasoning in AS children is at least partially based on an enhanced reliance on visual perception and increased bottom-up connectivity from the visual areas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».