Coding of changes in motion direction by local field potentials in primate area MT
Notice bibliographique
Résumé
In primate area MT, direction-selective neurons convey information about a stimulus’ motion direction, as early as in their initial response. These neurons may also selectively signal transient changes in motion direction by increasing or decreasing their firing rate depending on whether the direction change deviated closer to or further away from their preferred direction. These properties may thus serve to detect and discriminate changes in a stimulus’ feature. Another potential source of neuronal encoding of motion direction relies on the activity of local field potentials (LFPs). Indeed, LFPs in area MT are tuned for motion direction, in a frequency-dependent manner. It is, however, unclear whether LFPs can provide a reliable signal to detect and discriminate changes in a stimulus’ feature. To investigate this issue, we recorded LFPs and spiking activity of direction-selective neurons in area MT of monkeys trained to covertly detect a 30-degree motion direction change in one of two moving RDPs. On each trial, both RDPs moved either in the preferred or antipreferred (AP) direction, and thus the actual motion direction after the change deviated away from either the preferred or the AP direction. Across the neuronal population (n=73), the motion direction change evoked a significant (p<0.05) decrease or increase in firing rates when the change deviated the motion direction away from preferred and AP, respectively. The direction change also induced changes in the LFP power in all frequency bands. However, only the gamma-band power reflected the identity of the change, being significantly larger when the change deviated the motion direction away from AP compared to away from preferred. These results indicate that the detection of transient stimulus changes can be encoded by LFPs in all frequency bands, while the discrimination of the type of change may be encoded by LFPs in the gamma band. Meeting abstract presented at VSS 2013
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».