Effects of music composition on structural and functional connectivity in the orbitofrontal cortex
Notice bibliographique
Résumé
Aims: Composer is a classic case for investigating the plasticity effect of musical composition on the brain.As an essential brain region associated with prediction and decision, the orbitofrontal cortex exhibits the significant difference in many studies between composers and controls.Meanwhile, these studies also show that musical composition induces changes in cognitive networks, such as auditory and attentional functions.However, these structural and functional connectivity changes are often measured independently, making it crucial to exam the link between these two changes in order to further understand the neuroplasticity of musical composition.Methods: In this work, we recruited 18 composers and 20 controls under resting-state functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) scanning.First, based on the Tract-Based Spatial Statistics method, we found the differences in white matter skeleton between composers and the controls.Subsequently, we compared the differences in structural connectivity by probabilistic tracing from the orbitofrontal cortex.Finally, we examined the functional difference between groups.Results: We found that composers had higher anisotropy scores and mean diffusion rates in white matter regions such as the corpus callosum, anterior radiating corona, anterior and posterior branches of the internal capsule than the control group.Functional connectivity also provided evidence for the more robust relationship between the orbitofrontal cortex and other regions, such as attentional networks.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».