Dynamic topographies of intrinsic neural timescales: a key role for consciousness
Notice bibliographique
Résumé
The brain displays intrinsic durations in its own spontaneous activity - Intrinsic Neural Timescales (INTs). INTs are hierarchically organized, with shorter durations within unimodal regions and longer intervals in multimodal domains. Despite significant progress, it's currently not known whether the unimodal-multimodal hierarchical organization undergoes recurrent changes itself - consistent with the existence of a dynamic repertoire of INT topographies. To this aim, we characterized the dynamics of topographic INT states by clustering the dynamic ACW-0 matrices in two different datasets: the source-reconstructed HCP resting-state MEG dataset, and a hd-EEG resting-state dataset, composed of healthy individuals and people with disorders of consciousness (DoCs). We found that healthy subjects display dynamic transitions between different INT states, which exhibit changing degrees of uni-transmodal cortical hierarchies. These dynamic transitions show non-random behavior, with moderate degrees of unpredictability and evidence of nontrivial memory effects. Unlike in healthy subjects, these properties are disrupted in DoC patients, who exhibit less predictable INT state transitions and less memory effects. Together, our results show a prominent role for the temporal richness of the transitions between different INT topographic states in the awake state which, as evidenced by our results, is key for maintaining an adequate level of consciousness. • INT cortical topography undergoes state transitions, which show non-random dynamics in M/EEG data. • Entropy- and Markov-based metrics reveal functional properties of INT topographies. • DoC patients display marked unpredictability of INT state transitions. • Healthy controls show richer memory in INT state transitions than DoC patients. • Findings support INT dynamics as candidate markers of consciousness.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».