Hierarchical Bayesian modeling of the relationship between task‐related hemodynamic responses and cortical excitability
Notice bibliographique
Résumé
Investigating the relationship between task-related hemodynamic responses and cortical excitability is challenging because it requires simultaneous measurement of hemodynamic responses while applying noninvasive brain stimulation. Moreover, cortical excitability and task-related hemodynamic responses are both associated with inter-/intra-subject variability. To reliably assess such a relationship, we applied hierarchical Bayesian modeling. This study involved 16 healthy subjects who underwent simultaneous Paired Associative Stimulation (PAS10, PAS25, Sham) while monitoring brain activity using functional Near-Infrared Spectroscopy (fNIRS), targeting the primary motor cortex (M1). Cortical excitability was measured by Motor Evoked Potentials (MEPs), and the motor task-related hemodynamic responses were measured using fNIRS 3D reconstructions. We constructed three models to investigate: (1) PAS effects on the M1 excitability, (2) PAS effects on fNIRS hemodynamic responses to a finger tapping task, and (3) the correlation between PAS effects on M1 excitability and PAS effects on task-related hemodynamic responses. Significant increase in cortical excitability was found following PAS25, whereas a small reduction of the cortical excitability was shown after PAS10 and a subtle increase occurred after sham. Both HbO and HbR absolute amplitudes increased after PAS25 and decreased after PAS10. The probability of the positive correlation between modulation of cortical excitability and hemodynamic activity was 0.77 for HbO and 0.79 for HbR. We demonstrated that PAS stimulation modulates task-related cortical hemodynamic responses in addition to M1 excitability. Moreover, the positive correlation between PAS modulations of excitability and hemodynamics brought insight into understanding the fundamental properties of cortical function and cortical excitability.
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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 | 0,001 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».