Comparing Coordinated Networks Across the Brainstem and Spinal Cord in the Resting State and Altered Cognitive State
Notice bibliographique
Résumé
Resting-state (RS) functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been used to investigate networks of activity within the brain, as well as the brainstem (BS) and spinal cord (SC). While previous research has shown coordinated resting state networks (RSNs) in the BS/SC, their function is still unclear. The aim of this study was to investigate the function of RSNs across these regions, by examining how these networks change when participants are experiencing different cognitive states (RS, listening to an audio presentation, or watching a video). RS blood oxygenation-level dependent fMRI data were obtained from the human cervical SC and BS in 20 healthy participants (14 women, 6 men), at 3 tesla, with T2-weighted single-shot fast spin-echo imaging. Functional connectivity was investigated within the entire three-dimensional region by means of temporal correlations between anatomical regions and by structural equation modeling (SEM). Both correlational analyses and SEM showed extensive connectivity within and across BS and SC regions, and 37% to 40% of significant connections were consistent across study conditions. However, significant differences in connectivity between specific regions of the BS and SC were also identified which depended on the study conditions. The results indicate that connectivity across the RS SC/BS is influenced by a person's cognitive/emotional state. The known anatomical functions of the regions involved support the conclusion that this RS network may play a role in the integration of homeostatic autonomic functions.
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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 | 0,001 | 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 ».