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Enregistrement W4402442791 · doi:10.1088/2057-1976/ad795e

Mapping cognitive activity from electrocorticography field potentials in humans performing NBack task

2024· article· en· W4402442791 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBiomedical Physics & Engineering Express · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueEEG and Brain-Computer Interfaces
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorking memoryElectrocorticographyTask (project management)CognitionEncoding (memory)Computer scienceSpatial memoryCognitive mapHuman–computer interactionElementary cognitive taskAction planPsychologyArtificial intelligenceNeuroscienceElectroencephalographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective . Advancements in data science and assistive technologies have made invasive brain-computer interfaces (iBCIs) increasingly viable for enhancing the quality of life in physically disabled individuals. Intracortical microelectrode implants are a common choice for such a communication system due to their fine temporal and spatial resolution. The small size of these implants makes the implantation plan critical for the successful exfiltration of information, particularly when targeting representations of task goals that lack robust anatomical correlates. Approach . Working memory processes including encoding, retrieval, and maintenance are observed in many areas of the brain. Using human electrocorticography (ECoG) recordings during a working memory experiment, we provide proof that it is possible to localize cognitive activity associated with the task and to identify key locations involved with executive memory functions. Results. From the analysis, we could propose an optimal iBCI implant location with the desired features. The general approach is not limited to working memory but could also be used to map other goal-encoding factors such as movement intentions, decision-making, and visual-spatial attention. Significance . Deciphering the intended action of a BCI user is a complex challenge that involves the extraction and integration of cognitive factors such as movement planning, working memory, visual-spatial attention, and the decision state. Examining field potentials from ECoG electrodes while participants engaged in tailored cognitive tasks can pinpoint location with valuable information related to anticipated actions. This manuscript demonstrates the feasibility of identifying electrodes involved in cognitive activity related to working memory during user engagement in the NBack task. Devoting time in meticulous preparation to identify the optimal brain regions for BCI implant locations will increase the likelihood of rich signal outcomes, thereby improving the overall BCI user experience.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,389
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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