Modelling Theta-Band Connectivity Between Occipital and Frontal Lobes: A Methodological MEG Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Measuring functional connectivity between cortical regions of the human brain has become an important area of research. Modern theory suggests that brain networks exhibit non-stationarity, constantly forming and reforming depending on task demands. A robust means of determining effective connectivity in the short-lived neural responses that occur in event related paradigms would allow the investigation of event related cortico-cortical dynamics. We present such a mathematical model of wave propagation, motivated by current neuroscience literature, and demonstrate the utility of the method in a clinical sample of schizophrenia patients. MEG data were acquired in 10 patients with schizophrenia and 12 healthy controls during a relevance modulation task. Data were filtered into the theta band (4-8Hz) and source localised using a beamformer. The model was implemented using Fourier analysis methods which uncovered an event related travelling wave moving from the visual to frontal cortices. The model was validated using Monte Carlo phase randomisation and compared with another plausible model of wave propagation in the cortex. Results from the clinical sample revealed that wave speed was modulated by task condition and patients were found to have less difference between conditions (ANOVA revealing a significant interaction between group and condition, p<0.05). In conclusion, our method provides a simple and robust means to investigate event related cortico-cortical brain dynamics in individuals and groups in the task positive state.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».