Neural responses to emotional expression information in high- and low-spatial frequency in autism: evidence for a cortical dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Despite an overall consensus that Autism Spectrum Disorder (ASD) entails atypical processing of human faces and emotional expressions, the role of neural structures involved in early facial processing remains unresolved. An influential model for the neurotypical brain suggests that face processing in the fusiform gyrus and the amygdala is based on both high-spatial frequency (HSF) information carried by a parvocellular pathway, and low-spatial frequency (LSF) information separately conveyed by a magnocellular pathway. Here, we tested the fusiform gyrus and amygdala sensitivity to emotional face information conveyed by these distinct pathways in ASD individuals (and matched Controls). During functional Magnetical Resonance Imaging (fMRI), participants reported the apparent gender of hybrid face stimuli, made by merging two different faces (one in LSF and the other in HSF), out of which one displayed an emotional expression (fearful or happy) and the other was neutral. Controls exhibited increased fusiform activity to hybrid faces with an emotional expression (relative to hybrids composed only with neutral faces), regardless of whether this was conveyed by LSFs or HSFs in hybrid stimuli. ASD individuals showed intact fusiform response to LSF, but not HSF, expressions. Furthermore, the amygdala (and the ventral occipital cortex) was more sensitive to HSF than LSF expressions in Controls, but exhibited an opposite preference in ASD. Our data suggest spared LSF face processing in ASD, while cortical analysis of HSF expression cues appears affected. These findings converge with recent accounts suggesting that ASD might be characterized by a difficulty in integrating multiple local information and cause global processing troubles unexplained by losses in low spatial frequency inputs.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».