Adaptation to radial frequency patterns in the lateral occipital cortex
Notice bibliographique
Résumé
Background: We used functional magnetic resonance imaging adaptation (fMRIa) and radial frequency (RF) stimuli to investigate shape coding in the lateral occipital complex (LOC) an important cortical area that mediates integration of local contour information. An RF pattern consists of a closed contour whose radius sinusoidally deviates from circularity as determined by frequency (i.e., the periodicity of bumps around the circle) and amplitude (i.e., bump size). As a Fourier basis set, the family of RF patterns defines a large space of unique closed-contour shapes. Methods: BOLD responses in LOC were collected for 7 participants on a 3T GE scanner according to standard fMRI techniques. LOC was localized by contrasting BOLD responses to scrambled and non-scrambled objects. Results: BOLD responses were lowest for blocks of purely circular stimuli than for all other blocks consisting of single RF contours with fixed shape and amplitude. Blocks in which contours varied in amplitude and/or shape exhibited varying degrees of adaptation release with respect to fixed-shape-and-amplitude blocks. Conclusions: Results are consistent with a population code in which closed-contour shapes are represented as deviations from a circularity prototype. In particular, we interpret weaker BOLD responses to pure circles as an instance of efficient predictive coding that reduces redundancy between neural outputs. We are further characterizing the topology of BOLD response in RF space and the corresponding shape selectivity of population subunits in LOC.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».