Adaptation to Up/Down Head Rotation in Face Selective Cortical Areas
Notice bibliographique
Résumé
Although faces are naturally seen in both left/right and up/down rotated views, virtually all fMRI work on the representation of face views has examined only left/right rotation around frontal views. Accordingly, we designed an fMRI adaptation study to test multiple cortical areas for up/down viewpoint selectivity. Face-selective regions of interest were determined in a block-designed scan comparing responses to faces versus houses. This identified five face-selective regions of interest: fusiform face area (FFA), occipital face area (OFA), lateral occipital complex (LOC), superior temporal sulcus (STS), and inferior frontal sulcus (IFS). Event-related scans with a cross-adaptation paradigm were used to examine BOLD signals in each face region. Subjects adapted to frontal, up 20°, or down 20° views followed by one of these as a test view, thus producing nine different adapt/test combinations. Twelve subjects with normal vision were scanned. An initial two way ANOVA examined effects of hemisphere and self-adaptation (i.e. identical test and adapt stimuli). This analysis showed an effect of hemisphere (right magnitudes larger) only in FFA, and significant adaptation effects in FFA (p <0.001), OFA (p <0.01), and IFS (p <0.028). A second ANOVA compared results for all adapt and test view combinations to their no adapt conditions in these three areas. FFA and IFS showed a significant cross-adaptation as well as self-adaptation. In general, upward faces produced greater adaptation than adaptation to frontal or downward faces in these areas, thus indicating view selective tuning in the up/down direction. Results in OFA, however, suggest an invariance to up/down head rotation. Thus, up/down head rotation is encoded in some but not all face selective cortical areas.
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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) | 0,002 | 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 ».