Functional Brain Mapping of Body Size Estimation Using a 3D Avatar
Notice bibliographique
Résumé
Background: Body size estimation-the ability to judge the size and shape of one's own body-is a key perceptual component of body image. However, its neural basis, and the basis for inter-individual differences in accuracy, remain poorly understood, partly due to limitations in existing assessment tools. Methods: We developed Somatomap 3D, an interactive fMRI-compatible task allowing participants to manipulate a rotatable 3D avatar by adjusting the size and shape of 26 individual body parts to match their perceived body. Twenty-eight healthy male and female adults completed the task during fMRI. Brain activity in a priori regions of interest from previous studies of body processing was modeled using a general linear model incorporating event-specific parameters and parametric modulators related to task performance. Inter-individual differences in body size estimation accuracy were calculated using multidimensional scaling of body part estimation errors, and scores were correlated with BOLD signal eigenvariates from regions of interest. Results: Task engagement was associated with significant activation in hypothesized body-selective and multisensory regions, including bilateral extrastriate body area, right fusiform body area, right superior parietal lobule, and bilateral premotor cortex. Multidimensional scaling identified a primary subdimension reflecting distortions in body part girths, which was significantly associated with neural responses in the superior parietal lobule. No other brain regions showed significant associations with inter-individual differences in estimation accuracy. Conclusions: These results suggest that body size estimation engages a distributed network of visual, motor, and parietal regions. Among these, only the superior parietal lobule showed a significant association with inter-individual variation in body size estimation accuracy for body part girths, supporting its role as a candidate neural substrate for altered body representation in psychiatric conditions such as eating disorders and body dysmorphic disorder.
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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 ».