Multitask Language Mapping to Visualize the Spatial Configuration of Polyfunctional Language Cortex
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Direct electrical stimulation (DES) remains the gold standard for identifying eloquent language cortex. However, most protocols rely on single-task mapping, typically visual naming, potentially overlooking modality-specific or distributed language areas. The aim of this study was to define the spatial extent of polyfunctional language cortex using multitask DES integrated with the Yale Brain Atlas (YBA) and to supplement this with population-based structural connectivity data. METHODS: resolution), normalized for amperage and sampling frequency, and aggregated across patients. Intertask correlations were assessed using Kendall rank coefficients. Structural connectivity between language-involved parcels was evaluated using deterministic tractography from diffusion data of 1,065 healthy participants. Analyses were conducted using Python 3.9.13. RESULTS: = 0.11). DISCUSSION: Multitask DES anchored to the YBA provides an anatomically precise, reproducible platform for language mapping. A focused task set enhances efficiency without sacrificing sensitivity. Integration with structural connectivity offers network-level insights. Limitations include modest sample size, variable electrode coverage with undersampling of the anterior language areas, and patient population with epilepsy, which may affect generalizability. This multimodal framework informs surgical planning and advances our understanding of human language representation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».