Deep Brain Ultrasound Augments Human Attention
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Deep brain ultrasound offers a novel means of modulating human cognition by noninvasively targeting subcortical structures that were previously accessible only through invasive procedures. While decades of research have mapped cortical circuits of attention, the causal roles of deep hubs such as the basal ganglia and thalamus remain poorly understood in the healthy human brain. Objectives/Hypothesis To test whether low intensity transcranial ultrasound stimulation (TUS) of two nodes in the basal ganglia-thalamic network, the globus pallidus internus (GPi) and the pulvinar, causally alters visual attention. We hypothesized that TUS-induced modulations in attentional performance would be site specific, reflecting distinct circuit functions. Results Across sessions, focal TUS accelerated reaction time in a visual search task, indicating augmented attention. Reaction time improvements were observed after stimulation relative to baseline. A dissociation emerged across sites: both GPi and pulvinar enhanced reaction times, but pulvinar yielded more robust benefits for target present trials at peripheral eccentricities, and improved search efficiency in the same trials. Conclusions These findings provide causal evidence that human attentional control can be steered at deep subcortical sites. TUS offers a practical approach for dissecting circuit level contributions to cognition and a potential noninvasive avenue for enhancing attention and other cognitive or affective functions.
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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) | 0,005 | 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 ».