Beta-band power is an index of multisensory weighting during self-motion perception
Notice bibliographique
Résumé
Human self-motion perception largely relies on the integration of the visual, vestibular and proprioceptive systems. Much behavioral research has been conducted in order to understand this integration process; however, little is known about the online processes in humans during self-motion perception. Of the few studies to physically move human participants with full-body motion while recording the brain, most have used EEG due to its relative mobility. Past research provides evidence that multisensory self-motion perception elicits theta, alpha, and beta oscillations. It is important, however, to understand the individual contribution of each sense to fully understand how these oscillatory frequencies contribute to self-motion perception. To our knowledge, there has yet to be a study that directly compares the EEG correlates of visual self-motion with a no-motion physical input, versus physical-self motion with a no-motion visual input. We recorded event-related spectral power within a motion simulator controlled by a MOOG Stewart platform. Participants were given a visual or physical stimulus and made heading direction judgments. Compared to physical-only trials, visual-only trials produced earlier theta ERS and alpha ERD early in the trial, and more robust beta ERS late in the trial. We suggest beta-band power is likely associated with the process of visual-vestibular weighting. Moreover, within the right motor area, we found differences in theta power associated with left versus right headings. Theta ERS in the right motor area appears to be associated with heading processing for both the visual and vestibular systems but is minimally affected by multisensory weighting.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».