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Enregistrement W4387246406 · doi:10.1101/2023.09.30.560288

A novel protocol for magnetoencephalographic mapping of speech motor control regions during speech production

2023· preprint· en· W4387246406 sur OpenAlexaff
Ioanna Anastasopoulou, Douglas Cheyne, Pascal van Lieshout, Kirrie J. Ballard, Peter H. Wilson, Blake W. Johnson

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrecentral gyrusSpeech productionMagnetoencephalographyAudiologyPsychologyMiddle frontal gyrusMiddle temporal gyrusSpeech recognitionComputer scienceFunctional magnetic resonance imagingNeuroscienceElectroencephalographyMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Neuroimaging protocols for mapping of expressive speech centres employ several standard speech tasks including object naming, rhyming, and covert word production (Agarwal et al., 2019). These tasks reliably elicit activation of distributed speech centres in prefrontal, precentral and cingulate motor cortices and are widely used for presurgical mapping and in research studies of language production. In the present study we used an alternative speech protocol employing reiterated productions of simple disyllabic nonwords (VCV; Anastasopoulou et al., 2022; van Lieshout et al., 2007). Here we show that this task elicits highly focal and highly lateralised activations of speech motor control areas centred on the precentral gyrus and adjacent portions of the middle frontal gyrus. 10 healthy adults, 19 typically developing children and 7 children with CAS participated in the study. MEG scans were carried out with a whole-head MEG system consisting of 160 first-order axial gradiometers with a 50 mm baseline (Model PQ1160R-N2, KIT, Kanazawa, Japan). MEG data were acquired with analog filter settings of 0.03 Hz high-pass, 1,000 Hz low-pass, 4,000 Hz sampling rate. Measurements were carried out with participants in supine position in a magnetically shielded room (Fujihara Co. Ltd., Tokyo, Japan). Time-aligned speech acoustics were recorded in an auxiliary channel of the MEG setup at the same sample rate as the MEG recordings. Brain activity was recorded while participants produced reiterated utterances of /ipa/ and /api/, at normal and speeded rates in addition to a button press task (right index finger) to elicit activity in the hand region of sensorimotor cortex (e.g. Johnson et al., 2020). MEG data were co-registered with individual structural MRI scans obtained in a separate scanning session. Source reconstruction was performed with synthetic aperture magnetometry (SAM) beamformer implemented in Matlab (Jobst et al., 2018) and group statistics performed with permutation tests (p < 0.05). Button press map shows clusters encompassing dorsal precentral and postcentral gyri (Brodmann areas 4 and 6), corresponding to hand sensorimotor cortices. Speech map shows clusters encompassing precentral gyrus immediately ventral to hand motor cortex (BA6), and an immediately adjacent portion of the posterior middle frontal gyrus. Both button press and speech result in a robust desynchronisation restricted within a frequency band of about 13-30 Hz (beta band). Our results show that the reiterated speech task results in robust beta-band desynchronisation in a highly focal region of the precentral gyrus, located immediately ventral to the hand motor region of the precentral gyrus. In adults, speech motor -related brain activity was predominantly observed in the left hemisphere. Typically developing children, on the other hand, exhibited bilateral activation and in the case of individuals with CAS exhibited only right-hemisphere activation. Taken together the present findings provide a non-invasive and highly selective window on a crucial node of the expressive speech network that has previously been accessed only with invasive electrophysiological means and lesion studies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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