Muster widerspruch haufe

Jul 29, 2020   //   by Cameron   //   Uncategorized  //  No Comments

In den allermeisten Fällen sind die Inputrelevanzwerte für eine bestimmte Klasse (individuell) zwischen den verschiedenen Modellarchitekturen (Abb. 4 (links)) vergleichbar, d.h. alle Modelle greifen ähnliche Merkmale auf, die für das einzelne Subjekt im Allgemeinen charakteristisch sind. Aus den Ergebnissen geht hervor, dass die meisten künstlichen neuronalen Netze und die lineare SVM für ihre Vorhersagen eine Reihe unterschiedlicher Gangeigenschaften verwenden, obwohl die überwiegende Mehrheit der Eingaben für die Entscheidung des Modells irrelevant zu sein scheint (siehe Abb. 1; das auf Schwarz projizierte enge Intervall (R 0), das weitgehend auf einzelnen Details in den Bewegungsmustern eines Subjekts basiert. Dieses erklärungsnahe Relevanz-Feedback zeigt, dass (nichtlineare) maschinelle Lernmethoden wie (tiefe) künstliche neuronale Netzwerke nicht willkürlich einzelne zufällig verteilte Eingabewerte aufnehmen, sondern bestimmte dynamisch sinnvolle Merkmale erlernen, die mit funktionellen Gangeigenschaften in Verbindung gebracht werden können und sie somit in der klinischen Ganganalyse anwendbar machen. Die bisher wichtigste Erkenntnis, die unserem theoretischen Gesamtrahmen entsprach, war die Demonstration, dass S2 (d.h. ein vermeintlicher wesentlicher Knoten für bewusste taktile Wahrnehmung) mehr in ein weit verbreitetes Netzwerk integriert zu sein scheint, wenn ein bevorstehender NT-Stimulus bewusst meldepflichtig ist. Die vorliegende Analyse gibt einen beschreibenden Überblick über kortikale Regionen, in denen Verbindungsunterschiede (imaginäre Kohärenz bei 17 Hz) zwischen Fehlschlägen und Treffern beobachtet werden können, wenn S2 als Saatgutregion verwendet wird. In Übereinstimmung mit den oben genannten Effizienz-/Entfernungseffekten zeigt Abb.

4 deutlich, dass S2 vor Treffern stärker mit einer weit verbreiteten Gruppe von Hirnregionen verbunden ist. Der stärkste Effekt in diesem Sinne wurde bei linken vorderen zeitlichen/unterlegenen frontalen Regionen beobachtet, die sich räumlich stark mit den oben genannten lokalen graphtheoretischen Effekten überschneiden. Weniger ausgeprägte Effekte waren auch in etwa Homologengebieten ipsilateral zur Samenregion nachweisbar. Darüber hinaus wurde eine erhöhte Konnektivität zwischen dem rechten S2 und rechten sowie linken sensorimotorischen Bereichen beobachtet, einschließlich der rechten vormotorischen Bereiche (BA 6), des linken und rechten unteren parietalen Lappens, des linken und rechten vorderen cingulate Gyrus, des rechten MFG, des linken Winkelgyrus (BA 39) und des linken hinteren temporalen Kortex. Die einzige Hirnregion, die in der Prästimulusperiode ein umgekehrtes Muster der Konnektivität zum rechten S2 aufwies, war der rechte hintere cingulate Gyrus/Precuneus: Diese Region war stärker mit der Samenregion verbunden, bevor sie vergeht. Trotz dieser Unzulänglichkeiten besteht der wichtigste Beitrag unserer Studie darin, konzeptionell und experimentell eine Netzwerkperspektive auf die bewusste Wahrnehmung auf die Präimpulsphase auszudehnen und damit unsere Sicht auf das, was einen Hirnzustand ausmacht, zu erweitern. Abschließend möchte ich sagen, dass unsere Daten die Ansicht unterstützen, dass die bewusste Wahrnehmung von NT-Reizen über die lokale Erregung hinaus unterschiedliche funktionelle Konnektivitätsmuster in der Prästimulusperiode erfordert.

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