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Enregistrement W2895932830 · doi:10.1088/1741-2552/aae91e

Accessing knowledge of the ‘here and now’: a new technique for capturing electromagnetic markers of orientation processing

2018· article· en· W2895932830 sur OpenAlexafffund
Sujoy Ghosh Hajra, Careesa C. Liu, Xiaowei Song, Shaun D. Fickling, Teresa Cheung, Ryan C.N. D’Arcy

Notice bibliographique

RevueJournal of Neural Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpatial Cognition and Navigation
Établissements canadiensFraser HealthSurrey Memorial HospitalSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCanadian Institutes of Health ResearchSimon Fraser UniversityJapan Nuclear Energy Safety OrganizationDown Syndrome Research Foundation
Mots-clésMagnetoencephalographyN400ElectroencephalographyOrientation (vector space)Stimulus (psychology)Event-related potentialPsychologyContext (archaeology)Cognitive psychologyCognitionBrain activity and meditationAudiologyComputer scienceNeuroscienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The ability to orient with respect to the current context (e.g. current time or location) is crucial for daily functioning, and is used to measure overall cognitive health across many frontline clinical assessments. However, these tests are often hampered by their reliance on verbal probes (e.g. 'What city are we in?') in evaluating orientation. Objective, physiology-based measures of orientation processing are needed, but no such measures are currently in existence. We report the initial development of potential brainwave-based markers of orientation processing as characterized using electroencephlography (EEG) and magnetoencephalography (MEG). APPROACH: An auditory stimulus sequence embedded with words corresponding to orientation-relevant (i.e. related to the 'here and now') and orientation-irrelevant (i.e. unrelated to the current context) conditions was used to elicit orientation processing responses. EEG/MEG data, in concert with clinical assessments, were collected from 29 healthy adults. Analysis at sensor and source levels identified and characterized neural signals related to orientation processing. MAIN RESULTS: Orientation-irrelevant stimuli elicited increased negative amplitude in EEG-derived event-related potential (ERP) waveforms during the 390-570 ms window (p < 0.05), with cortical activations across the left frontal, temporal, and parietal regions. These effects are consistent with the well-known N400 response to semantic incongruence. In contrast, ERP responses to orientation-relevant stimuli exhibited increased positive amplitude during the same interval (p < 0.05), with activations across the bilateral temporal and parietal regions. Importantly, these differential responses were robust at the individual level, with machine-learning classification showing high accuracy (89%), sensitivity (0.88) and specificity (0.90). SIGNIFICANCE: This is the first demonstration of a neurotechnology platform that elicits, captures, and evaluates electrophysiological markers of orientation processing. We demonstrate neural responses to orientation stimuli that are validated across EEG and MEG modalities and robust at the individual level. The extraction of physiology-based markers through this technique may enable improved objective brain functional evaluation in clinical applications.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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