Increased Noise in Cortico-Cortical Integration After Mild TBI Measured With the Equivalent Noise Technique
Notice bibliographique
Résumé
The bulk of deficits accompanying mild traumatic brain injury (mTBI) is understood in terms of cortical integration-mnemonic, attentional, and cognitive disturbances are believed to involve integrative action across brain regions. Independent of integrative disturbances, mTBI may increase cortical noise, and this has not been previously considered. High-level integrative deficits are exceedingly difficult to measure and model, motivating us to utilize a tightly-controlled task within an established quantitative model to separately estimate internal noise and integration efficiency. First, we utilized a contour integration task modeled as a cortical-integration process involving multiple adjacent cortical columns in early visual areas. Second, we estimated internal noise and integration efficiency using the linear amplifier model (LAM). Fifty-seven mTBI patients and 24 normal controls performed a 4AFC task where they had to identify a valid contour amongst three invalid contours. Thresholds for contour amplitude were measured adaptively across three levels of added external orientation noise. Using the LAM, we found that mTBI increased internal noise without affecting integration efficiency. mTBI also caused hemifield bias differences, and efficiency was related to a change of visual habits. Using a controlled task reflecting cortical integration within the equivalent noise framework empowered us to detect increased computational noise that may be at the heart of mTBI deficits. Our approach is highly sensitive and translatable to rehabilitative efforts for the mTBI population, while also implicating a novel hypothesis of mTBI effects on basic visual processing-namely that cortical integration is maintained at the cost of increased internal noise.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».