MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7000397672

A Functional Connectivity Model of Sensorimotor Regions Within the Cerebellum to Predict Handedness

2023· article· en· W7000397672 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebellumFunctional connectivityFunctional imagingNeuroimagingCerebellar hypoplasia (non-human)ConnectomeFunctional neuroimagingBrain mapping
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cerebellar hypoplasia can be caused by congenital or post-natal viral infection or a genetic mutation, and leads to an underdeveloped cerebellum, motor dysfunction, and ataxia. Cerebellar dysfunction can also originate from neurodegenerative diseases. This affects the functional coupling of the cerebellum and multiple sensorimotor cerebral networks. Using resting-state fMRI, correlational studies have mapped cerebellar lobules to cerebral cortices and yielded models of cerebral-cerebellar interactions. This study investigated functional connectivity between cerebellar lobules focusing on sensorimotor regions by comparing task-based fMRI data from participants of an existing open-source dataset. To process and visualize the fMRI data, this study referenced anatomical and functional network atlases and used various statistical and computational software packages. Handedness was inferred from first-level functional connectivity analysis to create groups and performed second-level functional connectivity between-groups analysis. Statistically significant differences in functional connectivity between sensorimotor intracerebellar regions were identified, which may be attributable to differences in handedness. The present study showed that when compared to participants inferred to be left-handed or ambidextrous, participants inferred to be right-hand dominant had statistically significant differences in functional connectivity in specific sensorimotor regions, including lobules IV/V left to IV/V right when performing right-hand tasks, and lobules VIII left to III left when performing left-hand tasks. This finding informed the creation of a proposed right-hand sensorimotor intracerebellar model which may be visualized using various platforms. Through integrating causal and correlational imaging data to model intracerebellar connectivity, this study furthers research about the diagnosis and treatment of cerebellar hypoplasia and cerebellar dysfunction. Abbreviations: FC – Functional Connectivity; fMRI – Functional Magnetic Resonance Imaging; gPPI – Generalized Psychophysiological Interactions; GUI – Graphical User Interface; MVPA – MultiVariate Pattern Analysis; ROI –Region of Interest

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,410
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,091 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals)→Même sujetFunctional Brain Connectivity Studies→Travaux en français237 207→