Pursuit eye movements and motion prediction in patients with schizophrenia
Notice bibliographique
Résumé
GOAL: Tracking moving objects with smooth pursuit eye movements is essential for many everyday tasks. These continuous, slow eye rotations critically support vision by centering and stabilizing moving images on the fovea; they prevent motion blur and enhance visual acuity. We recently discovered a strong perceptual benefit during pursuit eye movements in a trajectory prediction task [Spering et al., J. Neurophysiol., 2011]. Here we investigate the ability to predict motion trajectories in patients with schizophrenia. Previous studies with these patients have established pronounced motion perception deficits and abnormalities in pursuit, most notably, in the velocity gain. METHOD: Observers (11 patients, 12 age-matched controls) judged whether a linearly moving target ("ball") would hit/miss a stationary vertical line segment ("goal"). Ball and goal were shown briefly (200 or 500ms) on a computer monitor and disappeared before the perceptual judgment was prompted. We manipulated eye movements: observers had to track the ball with their eyes (50% trials) or fixate on the goal while the ball was moving towards fixation. RESULTS: We found similarities in pursuit eye movement accuracy (i.e., velocity gain, direction error) between patients and controls. Moreover, both groups equally showed more accurate pursuit in trials with longer presentation duration. In contrast, perceptual motion prediction performance differed between groups: Across conditions, motion prediction was overall significantly better in controls than in patients (75 vs. 68% correct). Motion prediction was also significantly better when stimuli were presented longer than when presented shorter – but only for controls (78 vs. 72% correct); patients showed no such effect of presentation duration. Together, these findings indicate that motion prediction deficits in schizophrenic patients are not mediated by pursuit eye movements alone, suggesting differential impairments in early visual processing for motion perception and pursuit. Meeting abstract presented at VSS 2012
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».