Functional MRI of Handwriting Tasks: A Study of Healthy Young Adults Interacting with a Novel Touch-Sensitive Tablet
Notice bibliographique
Résumé
Handwriting is a complex human activity that engages a blend of cognitive and visual motor skills. Current understanding of the neural correlates of handwriting has largely come from lesion studies of patients with impaired handwriting. Task-based fMRI studies would be useful to supplement this work. To address concerns over ecological validity, previously we developed a fMRI-compatible, computerized tablet system for writing and drawing including visual feedback of hand position and an augmented reality display. The purpose of the present work is to use the tablet system in proof-of-concept to characterize brain activity associated with clinically relevant handwriting tasks, originally developed to characterize handwriting impairments in Alzheimer's disease patients. As a prelude to undertaking fMRI studies of patients, imaging was performed of twelve young healthy subjects who copied sentences, phone numbers, and grocery lists using the fMRI-compatible tablet. Activation maps for all handwriting tasks consisted of a distributed network of regions in reasonable agreement with previous studies of handwriting performance. In addition, differences in brain activity were observed between the test subcomponents consistent with different demands of neural processing for successful task performance, as identified by investigating three quantitative behavioral metrics (writing speed, stylus contact force and stylus in air time). This study provides baseline behavioral and brain activity results for fMRI studies that adopt this handwriting test to characterize patients with brain impairments.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».