Concurrent MEG-articulography for investigating neuromotor control of speech articulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Articulography and functional neuroimaging are two major tools for studying the neurobiology of speech production. Until now, however, it has generally not been possible to use both in the same experimental setup because of technical incompatibilities between the two methodologies. Here we describe results from a novel articulography system dubbed Magneto-articulography for the Assessment of Speech Kinematics (MASK), used for the first time to obtain kinematic profiles of oro-facial movements during speech together with concurrent magnetoencephalographic (MEG) measurements of neuromotor brain activity. MASK was used to characterise speech kinematics in a healthy adult, and the results were compared to measurements from the same participant with a conventional electromagnetic articulography (EMA) setup. We also characterised speech movement kinematics with MASK in a group of ten typically developing children, aged 8-12 years. Analyses targeted the gestural landmarks of the utterances /ida/, /ila/ and reiterated productions of /pataka/. These results demonstrate that the MASK technique can be used to reliably characterise movement profiles and kinematic parameters that reflect development of speech motor control, together with MEG measurements of brain responses from speech sensorimotor cortex. This new capability sets the stage for cross-disciplinary efforts to understand the developmental neurobiology of human speech production.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».