fMRI in Non-human Primate: A Review on Factors That Can Affect Interpretation and Dynamic Causal Modeling Application
Notice bibliographique
Résumé
Dynamic causal modelling (DCM)—a framework for inferring hidden neuronal states from brain activity measurements (e.g. fMRI) and their context-dependent modulation—was developed for human neuroimaging, and has not been optimized for non-human primate (NHP) studies, which are usually done under anesthesia. Animal neuroimaging studies offer the potential to improve effective connectivity modelling using DCM through combining functional imaging with invasive procedures such as in vivo optogenetic or electrical stimulation. Employing a Bayesian approach, model parameters are estimated based on prior knowledge of conditions that might be related to neural and BOLD dynamics (e.g., requires empirical knowledge about the range of plausible parameter values). As such, we address the following questions in this review: What factors need to be considered when applying DCM to NHP data? What differences in functional networks, cerebrovascular architecture and physiology exist between human and NHPs that are relevant for DCM application? How do anesthetics affect vascular physiology, BOLD contrast, and neural dynamics—particularly, effective communication within and between networks? Considering the factors that are relevant for DCM application to NHP neuroimaging, we propose a strategy for modelling effective connectivity under anesthesia using an integrated physiologic-stochastic DCM (IPS-DCM).
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».