Modelling the effect of cardiac and respiratory fluctuations on the central autonomic network in a novel test-retest dataset
Notice bibliographique
Résumé
Changes in physiological state corresponding to fluctuations in heart rate and respiration drive non-neuronal contributions to the BOLD fMRI signal, complicating investigation of regions of the brain which participate in and process autonomic regulation: the central autonomic network (CAN). The estimation of physiological response functions (PRFs) provides a tool to interrogate and minimize the effects of these noise processes on fMRI connectivity. In this study, we explore the reproducibility of cardiac and respiratory response functions used to denoise resting and task data acquired with 3T MRI and their effect on the test-retest reliability of connectivity within the CAN. We characterize group-level PRFs during rest, fast-paced breathing and breath-holds, and a cold-pressor task and show that cardiac response dynamics vary significantly across scan conditions and subjects. Comparing physiological nuisance signals with indices of sympathetic and parasympathetic activity used to map the CAN, we further demonstrate that PRFs may provide an opportunity to disentangle neuronal and non-neuronal correlates of cardiac activity in fMRI data. Finally, we evaluate the effect of denoising on the test-retest reliability of connectivity between regions associated with the CAN, shedding light on the uses and limitations of PRFs for fMRI studies of brain-body interactions.
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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 | 0,006 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».