Structural connectivity predicts functional activation during lexical and sublexical reading
Notice bibliographique
Résumé
A critical question in neuroscience is the extent to which structural connectivity of the brain predicts localization of brain function. Recent research has suggested that anatomical connectivity can predict functional magnetic resonance imaging (fMRI) responses in several cognitive domains, including face, object, scene, and body processing, and development of word recognition skills (Osher et al., 2016; Saygin et al., 2016). However, this technique has not yet been extended to skilled word reading. Thus, we developed a computational model that relates anatomical connectivity (measured using probabilistic tractography) of individual cortical voxels to fMRI responses of the same voxels during lexical and sublexical reading tasks. Our results showed that the model built from structural connectivity was able to accurately predict functional responses of individual subjects based on their structural connectivity alone. This finding was apparent across the cortex, as well as to specific regions of interest associated with reading, language, and spatial attention. Further, we identified the structural connectivity networks associated with different aspects of skilled reading using connectivity analyses, and showed that interconnectivity between left hemisphere language and right hemisphere attentional areas underlies both lexical and sublexical reading. This work has important implications for understanding how structural connectivity contributes to reading and suggests that there is a relationship between skilled reading and neuroanatomical brain connectivity that future research should continue to explore.
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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 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».