Tracking causal pathways in TMS-evoked brain responses
Notice bibliographique
Résumé
Exploring how local perturbations of cortical activity propagate across the brain network not only helps us understanding causal mechanisms of brain networks, but also offers a network insight into neurobiological mechanisms for transcranial magnetic stimulation (TMS) treatment response. The concurrent combination of TMS and electroencephalography (EEG) enables researchers to track the TMS-evoked activity, defined here as scalp-recorded electrical signals reflecting the brain's response to TMS, with millisecond-level temporal resolution. Based on this technique, we proposed a quantitative framework which combined sparse non-negative matrix factorization and stage-dependent effective connectivity methods to infer the causal pathways in TMS-evoked brain responses. We found that single-pulse TMS firstly induces local activity in the directly stimulated regions (left primary motor cortex, M1), and then propagates to the contralateral hemisphere and other brain regions. Finally, it propagates back from the contralateral region (right M1) to the stimulation region (left M1). This study provides preliminary evidence demonstrating how local perturbations propagate through brain networks to influence various cortical regions, and offers insights into the neural mechanism of TMS-evoked brain responses from a network perspective.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».