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Enregistrement W2560692850 · doi:10.4236/ojbiphy.2017.71001

Evaluating the Signal Processing Capacities of Post-Mortem Cerebral Cortical Tissue by Artificial Phototransduction of Dynamic Visual Stimuli

2016· article· en· W2560692850 sur OpenAlexaff
Nicolas Rouleau, Justin N. Costa, Michael A. Persinger

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Biophysics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensLaurentian University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceHuman brainOccipital lobeVisual cortexHuman visual system modelSIGNAL (programming language)Parietal lobeElectroencephalographyVisual phototransductionPsychologyArtificial intelligenceComputer scienceRetina

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The signal processing function of human cerebral cortical tissues is determined by the regional cytoarchitectures distributed throughout the brain. Based upon this assumption, we pursued the hypothesis that residual microstructure within the primary and associative visual cortices of a fixed, post-mortem whole human brain would process electrical signals differentially. To this end, we designed and engineered a very simple brain-photocell interface. Photostimuli, presented as either periodic flashes or as dynamic visual images, were transduced by photocells attached to the optic nerve of a post-mortem human brain specimen. The novel approach revealed that microvolt fluctuations within the primary and associative visual cortices could be discriminated. Simple light-dark discrimination was noted for the primary visual area (BA17) whereas within the right occipito-parietal cortices of the dorsal visual stream (BA19, BA7), spectral power of microvolt fluctuations could discriminate moving visual stimuli from those which were non-moving. Discriminant analysis classified movement represented within the right parietal lobe with 80% success. Together, the results suggest that artificially generated electrical signals are processed differentially by alternative cortical regions in the post-mortem brain.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,068
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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