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Enregistrement W4407103944 · doi:10.7554/elife.103530

Mapping the topographic organization of the human zona incerta using diffusion MRI

2025· preprint· en· W4407103944 sur OpenAlexafffund
Roy A.M. Haast, Jason Kai, Alaa Taha, Violet Liu, Greydon Gilmore, Maxime Guye, Ali R. Khan, Jonathan C. Lau

Notice bibliographique

RevueeLife · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensWestern UniversityRobarts Clinical Trials
Organismes subventionnairesMcDonnell Center for Systems NeuroscienceNational Institutes of HealthNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeCanada Research Chairs
Mots-clésZona incertaZonaDiffusionDiffusion MRICartographyGeographyPsychologyNeuroscienceMedicineMagnetic resonance imagingPhysicsRadiologyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The zona incerta (ZI) is a deep brain region originally described by Auguste Forel as an “immensely confusing area about which nothing can be said.” Despite the elusive nature of this structure, mounting evidence supports the role of the ZI and surrounding regions across a diverse range of brain functions and as a candidate target for neuromodulatory therapies. Using in vivo diffusion MRI and data-driven connectivity, we identify a topographic organization between the ZI and neocortex. Specifically, our methods identify a rostral-caudal gradient predominantly connecting the frontopolar and ventral prefrontal cortices with the rostral ZI, and the primary sensorimotor cortices with the caudal ZI. Moreover, we demonstrate how clustering and gradient approaches build complementary evidence including facilitating the mapping of a central region of the ZI, connected with the dorsal prefrontal cortex. These results were shown to be replicable across multiple datasets and at the individual subject level, building evidence for the important role of the ZI in mediating frontal lobe-associated tasks, ranging from motor to cognitive to emotional control. Finally, we consider the impact of this topographic organization on the refinement of neuromodulatory targets. These results pave the way for an increasingly detailed understanding of ZI substructures, and considerations for in vivo targeting of the ZI for neuromodulation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,272 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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