Non-invasive mapping of brain functions and brain recovery: Applying lessons from cognitive neuroscience to neurorehabilitation
Notice bibliographique
Résumé
Modern cognitive neuroscience provides a powerful framework in which biological models of recovery and neurorehabilitation can be constructed and tested. The widespread availability, relatively low cost and informativeness of functional magnetic resonance imaging (fMRI) has made it the most popular of the techniques available to help with this task. Here, on the basis of functional imaging studies of stroke, diffuse microvascular disease and multiple sclerosis, we argue that processes of motor control and learning in the healthy brain share common mechanisms with those for adaptive functional reorganisation during spontaneous recovery after brain injury or with neurorehabilitation. Relatively stringent criteria can be met to confirm that adaptive functional reorganisation limits disability even in the adult brain: functional brain changes are related to disease burden, can be found in patients with demonstrable pathology but no clinical deficits and can be defined (in motor cortex) even in the absence of volitional recruitment. Initial studies of neurorehabilitation responses using fMRI and transcranial magnetic stimulation demonstrate that adaptive reorganisation can be manipulated directly with both pharmacological and behavioural interventions. The combination of strategies based on a strong biological rational with monitoring their effects using highly informative functional brain imaging methods heralds a new era of scientifically-founded neurorehabilitation.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».