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Enregistrement W1536690285 · doi:10.1523/jneurosci.3840-14.2015

Population Receptive Field Estimation Reveals New Retinotopic Maps in Human Subcortex

2015· article· en· W1536690285 sur OpenAlexaff
Kevin DeSimone, Joseph D. Viviano, Keith A. Schneider

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceptive fieldLateral geniculate nucleusSuperior colliculusNeurosciencePopulationFunctional magnetic resonance imagingRetinotopyVoxelPhysicsBiologyVisual cortexArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The human subcortex contains multiple nuclei that govern the transmission of information to and among cortical areas. In the visual domain, these nuclei are organized into retinotopic maps. Because of their small size, these maps have been difficult to precisely measure using phase-encoded functional magnetic resonance imaging, particularly in the eccentricity dimension. Using instead the population receptive field model to estimate the response properties of individual voxels, we were able to resolve two previously unreported retinotopic maps in the thalamic reticular nucleus and the substantia nigra. We measured both the polar angle and eccentricity components, receptive field size and hemodynamic response function delay, in the these nuclei and in the lateral geniculate nucleus, the superior colliculus, and the lateral and intergeniculate pulvinars. The anatomical boundaries of these nuclei were delineated using multiple averaged proton density-weighted images and were used to constrain and confirm the functional activations. Deriving the retinotopic organization of these small, subcortical nuclei is the first step in exploring their response properties and their roles in neural dynamics.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeObservationnel
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

Citations63
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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