Identifying individual's distractor suppression using functional connectivity between anatomical large-scale brain regions
Notice bibliographique
Résumé
Distractor suppression (DS) is crucial in goal-oriented behaviors, referring to the ability to suppress irrelevant information. Current evidence points to the prefrontal cortex as an origin region of DS, while subcortical, occipital, and temporal regions are also implicated. The present study aimed to examine the contribution of communications between these brain regions to visual DS. To do it, we recruited two independent cohorts of participants for the study. One cohort participated in a visual search experiment where a salient distractor triggering distractor suppression to measure their DS and the other cohort filled out a Cognitive Failure Questionnaire to assess distractibility in daily life. Both cohorts collected resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) data to investigate function connectivity (FC) underlying DS. First, we generated predictive models of the DS measured in visual search task using resting-state functional connectivity between large anatomical regions. It turned out that the models could successfully predict individual's DS, indicated by a significant correlation between the actual and predicted DS (r = 0.32, p < 0.01). Importantly, Prefrontal-Temporal, Insula-Limbic and Parietal-Occipital connections contributed to the prediction model. Furthermore, the model could also predict individual's daily distractibility in the other independent cohort (r = -0.34, p < 0.05). Our findings showed the efficiency of the predictive models of distractor suppression encompassing connections between large anatomical regions and highlighted the importance of the communications between attention-related and visual information processing regions in distractor suppression. Current findings may potentially provide neurobiological markers of visual distractor suppression.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».