A Functional Neuroimaging Study of Sound Localization: Visual Cortex Activity Predicts Performance in Early-Blind Individuals
Notice bibliographique
Résumé
Blind individuals often demonstrate enhanced nonvisual perceptual abilities. However, the neural substrate that underlies this improved performance remains to be fully understood. An earlier behavioral study demonstrated that some early-blind people localize sounds more accurately than sighted controls using monaural cues. In order to investigate the neural basis of these behavioral differences in humans, we carried out functional imaging studies using positron emission tomography and a speaker array that permitted pseudo-free-field presentations within the scanner. During binaural sound localization, a sighted control group showed decreased cerebral blood flow in the occipital lobe, which was not seen in early-blind individuals. During monaural sound localization (one ear plugged), the subgroup of early-blind subjects who were behaviorally superior at sound localization displayed two activation foci in the occipital cortex. This effect was not seen in blind persons who did not have superior monaural sound localization abilities, nor in sighted individuals. The degree of activation of one of these foci was strongly correlated with sound localization accuracy across the entire group of blind subjects. The results show that those blind persons who perform better than sighted persons recruit occipital areas to carry out auditory localization under monaural conditions. We therefore conclude that computations carried out in the occipital cortex specifically underlie the enhanced capacity to use monaural cues. Our findings shed light not only on intermodal compensatory mechanisms, but also on individual differences in these mechanisms and on inhibitory patterns that differ between sighted individuals and those deprived of vision early in life.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 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 ».