Differing Time of Onset of Concurrent TMS-fMRI during Associative Memory Encoding: A Measure of Dynamic Connectivity
Notice bibliographique
Résumé
There has been a distinct shift in neuroimaging from localization of function into a more network based approach focused on connectivity. While fMRI has proven very fruitful for this, the hemodynamic signal is inherently slow which limits the temporal resolution of fMRI-only connectivity measures. The brain, however, works on a time scale of milliseconds. This study utilized concurrent transcranial magnetic stimulation (TMS)-fMRI in a novel way to obtain measures of dynamic connectivity by measuring changes in fMRI signal amplitude in regions distal to the site of stimulation following differing TMS onset times. Seventeen healthy subjects completed an associative memory encoding task known to involve the DLPFC, viewing pairs of objects which could be semantically related or unrelated. Three pulses of 10 Hz repetitive TMS were applied over the left DLPFC starting either at 200, 600, or 1000 ms after stimulus onset. Associations for related pairs were better remembered than unrelated pairs in a post-scan cued recall test. Differences in neural activity were assessed across different TMS onsets, separately for related and unrelated pairs. Time specific TMS effects were observed in several regions, including those associated with higher-level processing (lateral frontal, anterior cingulate), visual areas (occipital), and regions involved in semantic processing (e.g., left mid-temporal and medial frontal). Activity in the frontal cortex was decreased at 200 ms post-stimulus for unrelated pairs, and 1000 ms post-stimulus for related pairs. This suggests differences in the timing across conditions in which the DLFPC interacts with other PFC regions, consistent with the notion that the DLPFC is facilitating extended semantic processing for related items. This study demonstrates that time-varying TMS onset inside the MRI can be used to reliably measure fast dynamic connectivity with a temporal resolution in the hundreds of milliseconds.
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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 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».