Armenian
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
NeuroImage: Clinical 2018

Trait related sensorimotor deficits in people who stutter: An EEG investigation of μ rhythm dynamics during spontaneous fluency.

Միայն գրանցված օգտվողները կարող են հոդվածներ թարգմանել
Մուտք / Գրանցվել
Հղումը պահվում է clipboard- ում
David Jenson
Kevin J Reilly
Ashley W Harkrider
David Thornton
Tim Saltuklaroglu

Հիմնաբառեր

Վերացական

Stuttering is associated with compromised sensorimotor control (i.e., internal modeling) across the dorsal stream and oscillations of EEG mu (μ) rhythms have been proposed as reliable indices of anterior dorsal stream processing. The purpose of this study was to compare μ rhythm oscillatory activity between (PWS) and matched typically fluent speakers (TFS) during spontaneously fluent overt and covert speech production tasks. Independent component analysis identified bilateral μ components from 24/27 PWS and matched TFS that localized over premotor cortex. Time-frequency analysis of the left hemisphere μ clusters demonstrated significantly reduced μ-α and μ-β ERD (pCLUSTER < 0.05) in PWS across the time course of overt and covert speech production, while no group differences were found in the right hemisphere in any condition. Results were interpreted through the framework of State Feedback Control. They suggest that weak forward modeling and evaluation of sensory feedback across the time course of speech production characterizes the trait related sensorimotor impairment in PWS. This weakness is proposed to represent an underlying sensorimotor instability that may predispose the speech of PWS to breakdown.

Միացեք մեր
ֆեյսբուքյան էջին

Բժշկական դեղաբույսերի ամենալավ տվյալների շտեմարանը, որին աջակցում է գիտությունը

  • Աշխատում է 55 լեզուներով
  • Բուսական բուժում, որին աջակցում է գիտությունը
  • Խոտաբույսերի ճանաչում պատկերով
  • Ինտերակտիվ GPS քարտեզ - նշեք խոտաբույսերը գտնվելու վայրի վրա (շուտով)
  • Կարդացեք ձեր որոնմանը վերաբերող գիտական հրապարակումները
  • Որոնեք բուժիչ դեղաբույսերը ՝ դրանց ազդեցությամբ
  • Կազմակերպեք ձեր հետաքրքրությունները և մշտապես տեղեկացեք նորությունների հետազոտությունների, կլինիկական փորձարկումների և արտոնագրերի մասին

Մուտքագրեք ախտանիշ կամ հիվանդություն և կարդացեք խոտաբույսերի մասին, որոնք կարող են օգնել, տպեք խոտ և տեսեք այն հիվանդություններն ու ախտանիշները, որոնց դեմ օգտագործվում են:
* Ամբողջ տեղեկատվությունը հիմնված է հրապարակված գիտական հետազոտության վրա

Google Play badgeApp Store badge