Widerspruch Muster haufe

Um dieses Thema zu schließen, obwohl einige stichhaltige Argumente vorgebracht werden können, dass unsere Prästimulus-Power- und Konnektivitätseffekte irgendwie mit Versuchs-by-Trial-Aufmerksamkeitsschwankungen zusammenhängen, ist die Frage zu komplex, um allein auf der Grundlage unserer Studie oder Plausibilitätsargumente gelöst zu werden. Systematische Studien zur Untersuchung zeitaufgelöster Netzwerkeigenschaften nach Aufmerksamkeitsmanipulationen werden erforderlich sein. Da es in dieser Arbeit um Veranlagungen der NT-Stimuluswahrnehmung geht (41), würde eine aufmerksame Interpretation unserer Erkenntnisse jedenfalls keine Widersprüche zu unserem Rahmen verursachen. Jüngste Metaanalysen deuten darauf hin, dass Ansätze zum Verständnis der neuronalen Korrelationen von Emotionen, die auf einfachen Eins-zu-Eins-Zuordnungen zwischen Emotionskonstrukten und einzelnen Hirnregionen beruhen, letztlich unzureichend sind und dass komplexere Beziehungen, wie verteilte funktionelle Netzwerke, erforderlich sind (Vytal und Hamann, 2010; Lindquist et al., 2012). Die Multivoxel-Musteranalyse (ODER multivariate) Musteranalyse (MVPA) stellt einen vielversprechenden Ansatz zur Erkennung stark verteilter Aktivierungsmuster dar, die Emotionen entsprechen (Hamann, 2012). Im Rahmen funktioneller Neuroimaging-Datensätze erarbeitet MVPA kognitive Zustände als Funktionen koordinierter Aktivität zwischen Ensembles mehrerer und verteilter Hirnvoxel (Haxby et al., 2001). MVPA befasst sich mit den Einschränkungen des univariaten Ansatzes (Habeck und Stern, 2010) und bietet nachweislich eine überlegene Vorhersageleistung gegenüber univariaten Analysen (Haynes und Rees, 2006; Norman et al., 2006; O`Toole et al., 2007). In dieser Arbeit verwendeten wir MVPC, um die neuronalen Verarbeitungsprädiktoren der affektiven Dimensionen von Wertigkeit und Erregung abzubilden. Signifikante Ergebnisse wurden für die Inter-Subjekt-Vorhersage beobachtet, wobei die Hirnzustände eines einzelnen Teilnehmers zuverlässig die affektiven Dimensionen ihrer beobachteten Reize von einem binären Klassifier vorhersagten, der unabhängig von Datensätzen trainiert wurde, die von mehreren Probanden gepoolt wurden. Wir berichteten von einer stärkeren intersubjekten Vorhersage von Wertbewertungen als erregungsbewertungen. Features, die Voxel aus dem gesamten Gehirn einbauten, waren deutlich bessere Prädiktoren für affektive Dimensionsbewertungen als Merkmale, die auf bestimmte neuroanatomische Regionen beschränkt waren, was ein weit verbreitetes Muster der Gehirnaktivierung bei der Erstellung solcher Urteile unterstützte.

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