Association of neuroimaging measures with facial emotional processing in healthy adults: a task fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
Investigating the neural processing of emotion-related neural circuits underlying emotional facial processing may help in understanding mental disorders. We used two subscales of the Toronto Alexithymia Scale (TAS) to assess the emotional cognitive of 25 healthy participants. A higher score indicates greater difficulty in emotional perception. In addition, participants completed a n-back task during functional magnetic resonance imaging. Psychophysiological interaction analysis was used to explore the functional connectivity (FC) of neural circuits. Next, we used elastic-net regression analysis for feature selection and conducted correlation analysis between the neuroimaging measures and questionnaire scores. Following a 3-fold cross-validation, five neuroimaging measures emerged as significant features. Results of correlation analysis demonstrated that participants with higher TAS scores exhibited increased FC between the amygdala and occipital face area during facial stimulus processing, but decreased connectivity during emotional processing. These findings suggested that individuals with poor emotional recognition exhibited increased connectivity among face-related brain regions during facial processing. However, during emotional processing, decreasing neural synchronization among neural circuits involved in emotional processing affects facial expression processing. These findings suggest potential neural marker related to subjective emotional perception, which may contribute to the diagnosis and treatment of emotional dysregulation in individuals with psychiatric conditions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».