Rolling motion makes the eyes roll: torsion during smooth pursuit eye movements
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: We frequently observe horizontal and vertical movements of the eyes, but what is less often noted is the fact that the eye can also rotate about the line of sight, resulting in torsional eye movements. Torsion may serve to compensate for rotations of the head, but its exact function is unclear. Here we examine the functional role of torsion during smooth pursuit eye movements by testing whether torsion can be visually triggered. Methods: Observers (n=8) tracked a random-dot pattern, which moved to the left or right at 10 deg/s, and rotated around its center, either clockwise or counter-clockwise relative to translational motion, at speeds ranging from 151-208 rad/s. In control experiments, we varied stimulus size (4-12 deg) and elevation of gaze. We recorded 3D eye position with a head-mounted Chronos ETD in head-fixed observers. Results: We discovered strong torsion in the direction of stimulus rotation during smooth pursuit. Torsion was fastest in response to natural rotation, the direction an object would rotate if it was rolling on the ground. Natural and unnatural rotation triggered two different patterns of torsion: natural rotation resulted in smooth, continuous torsion at a significantly higher rotational speed than unnatural rotation, which triggered a torsional nystagmus. Natural rotation also produced more accurate pursuit. Torsion increased as a function of stimulus size, but effects were constant across gaze elevations. Conclusion: We provide the first evidence of visually-triggered torsion during pursuit. The torsional strength varied systematically with visual stimulus properties such as direction and size, indicating that torsion could play an important role in stabilizing pursuit during image rotation. Listing’s Law, which describes the kinematics of 3D eye movements and predicts zero torsion during pursuit, does not hold here. 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 ».