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Enregistrement W4291003108 · doi:10.3389/fncom.2022.851485

Motor cortex outputs evoked by long-duration microstimulation encode synergistic muscle activation patterns not controlled movement trajectories

2022· article· en· W4291003108 sur OpenAlexafffund
Charles Capaday

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Computational Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroscience and Neural Engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésForelimbMicrostimulationNeuroscienceMotor cortexStimulus (psychology)AnatomyEvoked potentialBicucullinePhysicsChemistryStimulationMedicineGABAA receptorBiologyPsychologyReceptorInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of intracortical microstimulation (ICMS) parameters on the evoked electromyographic (EMG) responses and resulting limb movement were investigated. In ketamine-anesthetized cats, paw movement kinematics in 3D and EMG activity from 8 to 12 forelimb muscles evoked by ICMS applied to the forelimb area of the cat motor cortex (MCx) were recorded. The EMG responses evoked by ICMS were also compared to those evoked by focal ictal bursts induced by the iontophoretic ejection of the GABA A receptor antagonist bicuculline methochloride (BIC) at the same cortical point. The effects of different initial limb starting positions on movement trajectories resulting from long-duration ICMS were also studied. The ICMS duration did not affect the evoked muscle activation pattern (MAP). Short (50 ms) and long (500 ms) stimulus trains activated the same muscles in the same proportions. MAPs could, however, be modified by gradually increasing the stimulus intensity. MAPs evoked by focal ictal bursts were also highly correlated with those obtained by ICMS at the same cortical point. Varying the initial position of the forelimb did not change the MAPs evoked from a cortical point. Consequently, the evoked movements reached nearly the same final end point and posture, with variability. However, the movement trajectories were quite different depending on the initial limb configuration and starting position of the paw. The evoked movement trajectory was most natural when the forelimb lay pendant ~ perpendicular to the ground (i.e., in equilibrium with the gravitational force). From other starting positions, the movements did not appear natural. These observations demonstrate that while the output of the cortical point evokes a seemingly coordinated limb movement from a rest position, it does not specify a particular movement direction or a controlled trajectory from other initial positions.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,659
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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