A 7 Tesla fMRI investigation of human tinnitus percept in cortical and subcortical auditory areas
Notice bibliographique
Résumé
Tinnitus is a clinical condition defined by hearing a sound in the absence of an objective source. Early experiments in animal models have suggested that tinnitus stems from an alteration of processing in the auditory system. However, translating these results to humans has proven challenging. One limiting factor has been the insufficient spatial resolution of non-invasive measurement techniques to investigate responses in subcortical auditory nuclei, like the inferior colliculus and the medial geniculate body (MGB). Here we employed ultra-high field functional magnetic resonance imaging (UHF-fMRI) at 7 Tesla to investigate the frequency-specific processing in sub-cortical and cortical regions in a cohort of six tinnitus patients and six hearing loss matched controls. We used task-based fMRI to perform tonotopic mapping and compared the magnitude and tuning of frequency-specific responses between the two groups. Additionally, we used resting-state fMRI to investigate the functional connectivity. Our results indicate frequency-unspecific reductions in the selectivity of frequency tuning that start at the level of the MGB and continue in the auditory cortex, as well as reduced thalamocortical and cortico-cortical connectivity with tinnitus. These findings suggest that tinnitus may be associated with reduced inhibition in the auditory pathway, potentially leading to increased neural noise and reduced functional connectivity. Moreover, these results indicate the relevance of high spatial resolution UHF-fMRI for the investigation of the role of sub-cortical auditory regions in tinnitus.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».