Classifying Brain State in Sentence Polarity Exposure: An ANN Model for fMRI Data
Notice bibliographique
Résumé
Brain being the most complex organ of human body in which millions of neuron are connected to each other, and pass information in processing of thoughts, emotions, motor activities and linguistic phenomenon. With the advent of non-invasive neuro-anatomical analysis methods like PET scan, fMRI it is now easy to measure neuronal changes in brain. This study analyses the neuronal activity in the brain in sentence polarity detection task using multilayer perceptron classification methodology. The whole brain is divided into almost 5000 three-dimensional volume called voxels from which prominent voxels are selected using symmetrical uncertainty based on entropy for the classification of brain state. The proposed method achieved significantly higher accuracy in classifying brain state in the processing of affirmative and negative sentences. The result obtained also shows that certain brain regions like left dorsolateral prefrontal cortex (LDLPFC) and calcarine sulcus (CALC) are prominent areas which are deterministic in classification of affirmative and negative sentences in brain while right posterior pre-central sulcus (RPPREC) and right supramarginal gyrus (RSGA) are less contributing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».