Identification of Cortical Targets for Modulating Function Supported by the Human Hippocampal Network
Notice bibliographique
Résumé
Individualized transcranial magnetic stimulation (TMS) targeting using functional connectivity analysis of functional magnetic resonance imaging (fMRI) has been demonstrated to be advantageous in inducing neuroplasticity. However, how this approach can benefit modulating the episodic memory function supported by the hippocampal network remains elusive. We use the resting-state fMRI data from a large cohort to reveal tentative TMS targets at cortical regions within the hippocampal network. Functional MRI from 1,133 individuals in the Human Connectome Project was used to analyze the hippocampal network using seed-based functional connectivity. Using a weighted sum of time series at the cortex, we identified the average centroids of individualized targets at the medial prefrontal cortex (mPFC) and posterior parietal cortices (PPCs) at (-10, 49, 7) and (-40, -67, 30) in the left hemisphere, respectively. The mPFC and PPC coordinate at the right hemispheres are (11, 51, 6) and (48, -59, 24) in the right hemisphere, respectively. Centroids of the individualized functional connectivity at the mPFC and PPC were reproducible between sessions with separations in average about 2 and 4 mm, respectively. These separations were significantly smaller than the distance to average functional connectivity centroids (~10 mm) and atlas coordinate (~20 mm). These coordinates can be reliably identified (> 90% of individuals) using cortical "seedmaps." Our results suggest candidate TMS target coordinates to modulate the hippocampal function.
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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) | 0,001 | 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 ».