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Enregistrement W4386258892 · doi:10.1167/jov.23.9.4777

Measuring competitive oscillatory activity in visual cortical populations using fMRI

2023· article· en· W4386258892 sur OpenAlexaff
Reebal W. Rafeh, Geoffrey N. Ngo, Lyle Muller, Ravi S. Menon, Ali R. Khan, Taylor W. Schmitz, Marieke Mur

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeural dynamics and brain function
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional magnetic resonance imagingVisual cortexReceptive fieldNeuroscienceStimulus (psychology)VoxelPhysicsElectroencephalographyVisual fieldPsychologyArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Computer scienceCognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Brain oscillations reflect the synchronous periodic activity of neural populations. Oscillations can either be intrinsic to a neural system or can be driven by external stimulation. To better understand competitive processes in neural systems, electroencephalography (EEG) studies use the steady state visual evoked potential (SSVEP) to broadly drive competing oscillations in the visual system. Here we extend the SSVEP paradigm to a functional magnetic resonance imaging (fMRI) experiment to examine whether accelerated fMRI acquisition sequences can capture competing hemodynamic oscillations in localized visual populations. In this 3T fMRI experiment, participants detected target color changes in one visual field quadrant while two gratings were presented in the opposite quadrant. These gratings oscillated at 0.125 and 0.2 Hz (oscillations) or did not oscillate (control). Data were rapidly sampled (TR=300 ms; 2.5 mm isotropic) from a slab centered on the occipital lobe. Population receptive field mapping enabled the definition of the visuospatial preferences of individual voxels across the visual cortex. We localized voxels whose receptive fields overlapped with the stimulus location and responded to an oscillating stimulus in an independent experiment. We found enhanced oscillatory signatures, specifically, spectral density and signal periodicity, at our competing frequencies of 0.125 Hz and 0.2 Hz during the oscillations relative to the control condition. These results were validated in a complementary EEG experiment, indicating that the competitive hemodynamic oscillations measured by fMRI are driven by oscillatory neural activity. We demonstrate that SSVEP paradigms combined with accelerated fMRI sequences enable the examination of competitive oscillatory dynamics in visual populations. This protocol facilitates future investigations of the interaction between oscillatory activity and internal cognitive states with millimeter spatial precision.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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