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Enregistrement W3210156102 · doi:10.1093/cercor/bhab389

Neuronal Electrical Ongoing Activity as Cortical Areas Signature: An Insight from MNI Intracerebral Recording Atlas

2021· article· en· W3210156102 sur OpenAlexaboutno aff
Karolina Armonaité, Massimo Bertoli, Luca Paulon, Eugenia Gianni, Marco Balsi, L. Conti, Franca Tecchio

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroscienceCytoarchitectureSomatosensory systemPremovement neuronal activityPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The time course of the neuronal activity in the brain network, the neurodynamics, reflects the structure and functionality of the generating neuronal pools. Here, using the intracranial stereo-electroencephalographic (sEEG) recordings of the public Montreal Neurological Institute (MNI) atlas, we investigated the neurodynamics of primary motor (M1), somatosensory (S1) and auditory (A1) cortices measuring power spectral densities (PSD) and Higuchi fractal dimension (HFD) in the same subject (M1 vs. S1 in 16 subjects, M1 vs. A1 in 9, S1 vs. A1 in 6). We observed specific spectral features in M1, which prevailed above beta band, S1 in the alpha band, and A1 in the delta band. M1 HFD was higher than S1, both higher than A1. A clear distinction of neurodynamics properties of specific primary cortices supports the efforts in cortical parceling based on this expression of the local cytoarchitecture and connectivity. In this perspective, we selected within the MNI intracortical database a first set of primary motor, somatosensory and auditory cortices' representatives to query in recognizing ongoing patterns of neuronal communication. Potential clinical impact stands primarily in exploiting such exchange patterns to enhance the efficacy of neuromodulation intervention to cure symptoms secondary to neuronal activity unbalances.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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