Brain–Pupil Coupling Revealed Through Deep Learning of Intracranial Recordings
Notice bibliographique
Résumé
Pupillary responses are windows into human cognition, but their neural substrates are poorly understood. We studied brain-pupil coupling through intracranial recordings and pupillometry in 13 children and youth with epilepsy (ages 9-18) during an attentional set-shifting task. Time-resolved mixed-effects modelling identified associations between pupil diameter, neural activity and cognitive performance. We first showed that pupillary dynamics are closely linked to cognitive performance, with task-stage dependencies. Larger pupil sizes prior to stimulus onset were associated with faster reaction times, whereas smaller pupil sizes during and after stimulus presentation were linked to better performance. Next, linear models identified associations between band-limited power in task-relevant neural networks and pupil size changes during the task. Finally, deep learning models based on intracranial neural activity captured patterns predictive of changes in pupil size in five of seven participants that generalised to recordings from a separate day. Using salience-based gradient mapping, we identified a network of task-relevant cortical and subcortical regions whose engagement was consistently associated with higher model performance in predicting pupil dynamics during attentional set-shifting. Our findings suggest pupillary responses are coordinated with goal-oriented cognitive processing, providing a basis for modelling cognitive functions through pupillary dynamics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».