Assessing functional connectivity of brainstem nuclei in fMRI data
Notice bibliographique
Résumé
The functional connectivity of brainstem nuclei with other cortical and subcortical regions (brainstem-brain connectivity) has not yet been completely delineated. The objective of this study was to model the brainstem-brain connectivity using functional magnetic resonance imaging (fMRI) signals. We proposed a novel two-step framework for brainstem-brain connectivity estimation based on partial least squares (PLS) and Bayesian networks. We applied the proposed framework to investigating the functional connectivity between the pedun-culopontine nucleus (PPN), a brainstem nucleus critical for the control of locomotion, and other cortical and subcortical regions (PPN-brain connectivity) in Parkinson's disease (PD). We further examined the impact that the galvanic vestibular stimulation (GVS), a process of sending specific electric messages to a nerve in the ear that maintains balance, could have on the PPN-brain connectivity in PD. The results suggest that the PPN-brain connectivity can be reliably assessed by our proposed framework, and the GVS can affect the PPN-brain connectivity in a stimulus-dependent manner. Our work is potentially useful for the future clinical studies, facilitating the understanding of how the PPN interacts with other brain regions to involve in the control of locomotion, and providing insights into the mechanism through which the GVS assists balance in PD.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».