Cortical Effects of Noisy Galvanic Vestibular Stimulation Using Functional Near-Infrared Spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Noisy galvanic vestibular stimulation (nGVS) can improve different motor, sensory, and cognitive behaviors. However, it is unclear how this stimulation affects brain activity to facilitate these improvements. Functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) is inexpensive, portable, and less prone to motion artifacts than other neuroimaging technology. Thus, fNIRS has the potential to provide insight into how nGVS affects cortical activity during a variety of natural behaviors. Here we sought to: (1) determine if fNIRS can detect cortical changes in oxygenated (HbO) and deoxygenated (HbR) hemoglobin with application of subthreshold nGVS, and (2) determine how subthreshold nGVS affects this fNIRS-derived hemodynamic response. A total of twelve healthy participants received nGVS and sham stimulation during a seated, resting-state paradigm. To determine whether nGVS altered activity in select cortical regions of interest (BA40, BA39), we compared differences between nGVS and sham HbO and HbR concentrations. We found a greater HbR response during nGVS compared to sham stimulation in left BA40, a region previously associated with vestibular processing, and with all left hemisphere channels combined (p < 0.05). We did not detect differences in HbO responses for any region during nGVS (p > 0.05). Our results suggest that fNIRS may be suitable for understanding the cortical effects of nGVS.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».