The hybrid nature of task-evoked activity: Inside-out neural dynamics in intracranial EEG and Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
A. Abstract The standard approach in neuroscience research infers from the external stimulus (outside) to the brain (inside) through stimulus-evoked activity. Recently challenged by Buzsáki, he advocates the reverse; an inside-out approach inferring from the brain’s activity to the neural effects of the stimulus. If so, stimulus-evoked activity should be a hybrid of internal and external components. Providing direct evidence for this hybrid nature, we measured human intracranial stereo-electroencephalography (sEEG) to investigate how prestimulus variability, i.e., standard deviation, shapes poststimulus activity through trial-to-trial variability. We first observed greater poststimulus variability quenching in trials exhibiting high prestimulus variability. Next, we found that the relative effect of the stimulus was higher in the later (300-600ms) than the earlier (0-300ms) poststimulus period. These results were extended by our Deep Learning LSTM network models at the single trial level. The accuracy to classify single trials (prestimulus low/high) increased greatly when the models were trained and tested with real trials compared to trials that exclude the effects of the prestimulus-related ongoing dynamics (corrected trials). Lastly, we replicated our findings showing that trials with high prestimulus variability in theta and alpha bands exhibits faster reaction times. Together, our results support the inside-out approach by demonstrating that stimulus-related activity is a hybrid of two factors: 1) the effects of the external stimulus itself, and 2) the effects of the ongoing dynamics spilling over from the prestimulus period, with the second, i.e., the inside, dwarfing the influence of the first, i.e., the outside. B. Significance Statement Our findings signify a significant conceptual advance in the relationship between pre- and poststimulus dynamics in humans. These findings are important as they show that we miss an essential component - the impact of the ongoing dynamics - when restricting our analyses to the effects of the external stimulus alone. Consequently, these findings may be crucial to fully understand higher cognitive functions and their impairments, as can be seen in psychiatric illnesses. In addition, our Deep Learning LSTM models show a second conceptual advance: high classification accuracy of a single trial to its prestimulus state. Finally, our replicated results in an independent dataset and task showed that this relationship between pre- and poststimulus dynamics exists across tasks and is behaviorally relevant.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».