Reweighting of visuomotor areas during motor processing subsequent to somatosensory cortical damage
Notice bibliographique
Résumé
Somatosensory inputs are critical to motor control. Animal studies have shown that primary somatosensory lesions cause sensorimotor deficits along with disrupted organization in primary motor cortex (M1). How does damage in primary somatosensory cortex (S1) influence motor networks in humans? Using fMRI, we examined two individuals, LS and RF, who had extensive damage to left somatosensory cortex, but primarily intact motor cortex and preserved motor abilities. Given left S1 damage, tactile detection and localization were impaired for the contralesional hand in both individuals. When moving the contralesional hand, LS, with near complete damage to S1 hand area, showed increased activation in ipsilesional putamen and deactivation in contralesional cerebellum relative to age-matched controls. These findings demonstrate influences of S1 damage to subcortical sensorimotor areas that are distant from the lesion site, and a potential reweighting of the motor network with increased action selection in putamen and inhibition of sensory prediction in cerebellum in the face of sensory loss. In contrast, RF, who had a small island of spared S1 in the hand area, showed greater activation in contralesional S1 for movement versus rest. This same region was also activated by pure somatosensory stimulation in a second experiment, suggesting that the spared S1 area in RF still subserves sensorimotor processing. Finally, the right middle occipital gyrus was more strongly activated in both individuals compared with controls, suggesting the potential reliance on visual imagery in the face of degraded sensory feedback.
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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 | 0,000 |
| 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 ».