Manipulating visual scanpaths during facial emotion perception modulates functional brain activation in schizophrenia patients and controls.
Notice bibliographique
Résumé
Individuals with schizophrenia exhibit deficits in facial emotion processing, which have been associated with abnormalities in visual gaze behavior and functional brain activation. However, the relationship between gaze behavior and brain activation in schizophrenia remains unexamined. Studies in healthy individuals and other clinical samples indicate a relationship between gaze behavior and functional activation in brain regions implicated in facial emotion processing deficits in schizophrenia (e.g., fusiform gyrus), prompting the question of whether a similar relationship exists in schizophrenia. This study examined whether manipulating visual scanpaths during facial emotion perception would modulate functional brain activation in a sample of 23 schizophrenia patients and 26 community controls. Participants underwent functional magnetic resonance imaging (MRI) while viewing pictures of emotional faces. During the typical viewing condition, a fixation cue directed participants' gaze primarily to the eyes and mouth, whereas during the atypical viewing condition gaze was directed to peripheral features. Both viewing conditions elicited a robust response throughout face-processing regions. Typical viewing led to greater activation in visual association cortex including the right inferior occipital gyrus/occipital face area, whereas atypical viewing elicited greater activation in primary visual cortex and regions involved in attentional control. There were no between-groups activation differences in response to faces or interaction between group and gaze manipulation. The results indicate that gaze behavior modulates functional activation in early face-processing regions in individuals with and without schizophrenia, suggesting that abnormal gaze behavior in schizophrenia may contribute to activation abnormalities during facial emotion perception. (PsycINFO Database Record (c) 2019 APA, all rights reserved).
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».