Functional near-infrared spectroscopy-based affective neurofeedback: feedback effect, illiteracy phenomena, and whole-connectivity profiles
Notice bibliographique
Résumé
Background: Affective neurofeedback constitutes a suitable approach to control abnormal neural activities associated with psychiatric disorders and might consequently relief symptom severity. However, different aspects of neurofeedback remain unclear, such as its neural basis, the performance variation, the feedback effect, among others. Aim: First, we aimed to propose a functional near-infrared spectroscopy (fNIRS)-based affective neurofeedback based on the self-regulation of frontal and occipital networks. Second, we evaluated three different feedback approaches on performance: real, fixed, and random feedback. Third, we investigated different demographic, psychological, and physiological predictors of performance. Approach: Thirty-three healthy participants performed a task whereby an amorphous figure changed its shape according to the elicited affect (positive or neutral). During the task, the participants randomly received three different feedback approaches: real feedback, with no change of the classifier output; fixed feedback, keeping the feedback figure unmodified; and random feedback, where the classifier output was multiplied by an arbitrary value, causing a feedback different than expected by the subject. Then, we applied a multivariate comparison of the whole-connectivity profiles according to the affective states and feedback approaches, as well as during a pretask resting-state block, to predict performance. Results: Participants were able to control this feedback system with 70.00 % ± 24.43 % (p < 0.01) of performance during the real feedback trials. No significant differences were found when comparing the average performances of the feedback approaches. However, the whole functional connectivity profiles presented significant Mahalanobis distances (p ≪ 0.001) when comparing both affective states and all feedback approaches. Finally, task performance was positively correlated to the pretask resting-state whole functional connectivity (r = 0.512, p = 0.009). Conclusions: Our results suggest that fNIRS might be a feasible tool to develop a neurofeedback system based on the self-regulation of affective networks. This finding enables future investigations using an fNIRS-based affective neurofeedback in psychiatric populations. Furthermore, functional connectivity profiles proved to be a good predictor of performance and suggested an increased effort to maintain task control in the presence of feedback distractors.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».