Intra- and interhemispheric connectivity between face-selective regions in the human brain
Notice bibliographique
Résumé
Neuroimaging studies have revealed a number of regions in the human brain that respond to faces. However, the way these regions interact is a matter of current debate. The aim of this study was to use functional MRI to define face-selective regions in the human brain and then determine how these regions interact in a large population of subjects (n = 72). We found consistent face selectivity in the core face regions of the occipital and temporal lobes: the fusiform face area (FFA), occipital face area (OFA), and superior temporal sulcus (STS). Face selectivity extended into the intraparietal sulcus (IPS), precuneus (PCu), superior colliculus (SC), amygdala (AMG), and inferior frontal gyrus (IFG). We found evidence for significant functional connectivity between the core face-selective regions, particularly between the OFA and FFA. However, we found that the covariation in activity between corresponding face regions in different hemispheres (e.g., right and left FFA) was higher than between different face regions in the same hemisphere (e.g., right OFA and right FFA). Although functional connectivity was evident between regions in the core and extended network, there were significant differences in the magnitude of the connectivity between regions. Activity in the OFA and FFA were most correlated with the IPS, PCu, and SC. In contrast, activity in the STS was most correlated with the AMG and IFG. Correlations between the extended regions suggest strong functional connectivity between the IPS, PCu, and SC. In contrast, the IFG was only correlated with the AMG. This study reveals that interhemispheric as well as intrahemispheric connections play an important role in face perception.
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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 | 0,001 | 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 ».