Mapping the Brain's Functional Architecture with Neuroimaging and Whole Brain Modelling: TMS Connectivity, Negative Correlations, and Structure-Function Relationships
Notice bibliographique
Résumé
To understand brain function at a mesoscale level, integrating whole-brain models (WBM) of brain activity with fMRI-based functional connectivity (FC) is beneficial. This combination provides a robust framework to test hypotheses about neural pathways in resting-state and task-based brain dynamics. This approach allows for a more detailed exploration of both normal and pathological brain states and bridges different levels of analysis. This thesis combines functional neuroimaging with WBM to map the brain's functional architecture, focusing on the FC of transcranial magnetic stimulation (TMS) targets. It also examines the role of inhibition in resting-state brain dynamics and studies the interactions between canonical functional networks and how the brain’s structural connectivity influences them. In study one, the FC of two distinct TMS targets is examined to improve our understanding of how repetitive TMS exerts its therapeutic effects. Study two examines the role of inhibition in the occurrence of negative correlations (NCs) in resting-state fMRI data. Study three investigates the state-dependent interactions between functional networks in resting-state and task-based fMRI. Our results underscore the importance of personalized FC data to enhance psychiatric treatments, highlight the key role inhibition levels play in rs-fMRI brain dynamics, and help characterize the complex interplay between SC and FC across different brain states. The three studies in this thesis highlight the advantages of combining WBM methodology with fMRI FC to improve our knowledge of the brain's functional organization. This approach is key for capturing the complex interactions underlying brain dynamics and can provide a more comprehensive understanding of neural function. This integrative strategy not only enhances our knowledge of normal brain states but also holds significant potential for developing personalized clinical interventions and improving therapeutic outcomes for various neurological and psychiatric conditions.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».