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Enregistrement W4285987717 · doi:10.1093/cercor/bhac274

Local neurodynamics as a signature of cortical areas: new insights from sleep

2022· article· en· W4285987717 sur OpenAlexaboutno aff
Karolina Armonaité, Lino Nobili, Luca Paulon, Marco Balsi, L. Conti, Franca Tecchio

Notice bibliographique

RevueCerebral Cortex · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Science and Technology Center
Mots-clésWakefulnessSleep (system call)NeurosciencePsychologySomatosensory systemRapid eye movement sleepStereoelectroencephalographyElectroencephalographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sleep crucial for the animal survival is accompanied by huge changes in neuronal electrical activity over time, the neurodynamics. Here, drawing on intracranial stereo-electroencephalographic (sEEG) recordings from the Montreal Neurological Institute (MNI), we analyzed local neurodynamics in the waking state at rest and during the N2, N3, and rapid eye movement (REM) sleep phases. Higuchi fractal dimension (HFD)-a measure of signal complexity-was studied as a feature of the local neurodynamics of the primary motor (M1), somatosensory (S1), and auditory (A1) cortices. The key working hypothesis, that the relationships between local neurodynamics preserve in all sleep phases despite the neurodynamics complexity reduces in sleep compared with wakefulness, was supported by the results. In fact, while HFD awake > REM > N2 > N3 (P < 0.001 consistently), HFD in M1 > S1 > A1 in awake and all sleep stages (P < 0.05 consistently). Also power spectral density was studied for consistency with previous investigations. Meaningfully, we found a local specificity of neurodynamics, well quantified by the fractal dimension, expressed in wakefulness and during sleep. We reinforce the idea that neurodynamic may become a new criterion for cortical parcellation, prospectively improving the understanding and ability of compensatory interventions for behavioral disorders.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,879
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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