Brain correlates of conscious perceptions
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental problem in vision is to understand which visual information correlates with the perception of a stimulus and how the brain extracts and aggregates this information to arrive at a conscious perception. We examined this problem in a case study involving the perceptual reversal of an ambiguous image (here, Dali's painting the Slave Market with the Disappearing Bust of Voltaire). We applied Bubbles in 3D space (2D image space × 5 spatial scales) to five observers disambiguated the image. We determined the visual information correlated with each perception from the observers' responses (“nuns” vs. “Voltaire” vs. “don't know”). Simultaneously, we recorded the observers' EEG at 1024 Hz with a 64 electro-cap and determined the visual information correlated with modulations of amplitude in the theta, alpha, beta and gamma bandwidths of oscillatory EEG activity. Brain correlates of conscious perceptions are likely to integrate the scale information that determines the “the nuns” vs. “Voltaire” behavioral responses. To find the time points of highest scale integration, we first derived the sensitivity of oscillatory brain activity to the scale information associated with behavioral responses, independently for each EEG band. We computed these sensitivity curves from −200 to +800 ms around stimulus onset, in 2 ms independent time steps. The sensitivity curves (one for each spatial scale considered) effectively project EEG activity into the space of the scale information associated with perception. To find the time points of highest information integration, we computed phase-locking factors between all possible pairs of sensitivity curves and averaged them. With this new approach, we were able to isolate the time points at which brain signals are mostly correlated with an integration of the spatial scale information underlying the perception of each observer. This suggests a new approach to find the brain correlates of conscious subjective perceptions.
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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 | 0,004 |
| 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 ».