Lower Bound Estimates for Electrophysiological Power Dissipation in Human Gray Matter Using MEG
Notice bibliographique
Résumé
The human brain is popularly described as remarkably energy efficient, with its metabolic power consumption estimated at approximately 20 watts (W). Biophysical models have partitioned this power budget across distinct cellular processes, but these theoretical estimates have yet to be empirically constrained using whole-brain electrophysiological data. Here, we used magnetoencephalography (MEG) source imaging of resting-state human brain activity to derive empirical lower-bound estimates of electrical power dissipation in cortical gray matter. We found that the total power dissipated by currents, primarily associated with post-synaptic potentials, ranges between 10 -9 and 10 -10 W, several orders of magnitude lower than prevailing metabolic estimates. Using finite element modeling (FEM), we observed that electrophysiological power dissipation is predominantly confined to gray matter. Additionally, spatial variations in MEG-derived power dissipation partially correlated with regional oxygen metabolism measured by PET, yet notable discrepancies emerged across large-scale functional brain networks. These results underscore a critical divergence between electrophysiological and metabolic indices of brain energy use, and highlight the need for more integrated biophysical models to bridge this gap and better characterize the physiological underpinnings of regional brain energetics.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».