Structural and Physiological Modeling (SAPM) for the Analysis of Functional MRI Data Applied to a Study of Human Nociceptive Processing
Notice bibliographique
Résumé
A novel method has been developed for analyzing connectivity between regions based on functional magnetic resonance imaging (fMRI) data. This method, termed structural and physiological modeling (SAPM), combines information about blood oxygenation-level dependent (BOLD) responses, anatomy, and physiology to model coordinated signaling across networks of regions, including input and output signaling from each region and whether signaling is predominantly inhibitory or excitatory. The present study builds on a prior proof-of-concept demonstration of the SAPM method by providing evidence for the choice of network model and anatomical sub-regions, demonstrating the reproducibility of the results and identifying statistical thresholds needed to infer significance. The method is further validated by applying it to investigate human nociceptive processing in the brainstem and spinal cord and comparing the results to the known neuroanatomy, including anatomical regions and inhibitory and excitatory signaling. The results of this analysis demonstrate that it is possible to obtain reliable information about input and output signaling from anatomical regions and to identify whether this signaling has predominantly inhibitory or excitatory effects. SAPM provides much more detailed information about neuroanatomy than was previously possible based on fMRI data.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».