Closed-contour shapes encoded through deviations from circularity in lateral-occipital complex (LOC): An fMRI study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Exceptional human sensitivity to small deviations from circularity in closed contours has been well demonstrated psychophysically. Here we used fMRI to test whether circularity holds a special status in the neural coding of closed-contour shapes. METHODS: BOLD signals were recorded from 5 participants in 13 6-mm coronal slices with the most posterior slice anchored on the occipital pole. A region-of-interest analysis isolated the lateral-occipital complex (LOC) by contrasting BOLD signals from images of intact vs. scrambled tools. In key experiments, observers viewed closed contours that varied in basic shape (i.e. radial frequency) and deviation from circularity (i.e. radial amplitude). Experiments followed a block design where deviation from circularity was varied across blocks, and basic shape was either varied within block (multi-shape blocks) or held fixed (single-shape blocks). Observers performed size judgments to maintain attention. RESULTS: BOLD response in LOC for multi-shape blocks was lowest for pure circles and increased monotonically with deviation from circularity. Single-shape blocks showed similar results. Response in striate and extrastriate areas remained approximately constant across all conditions. CONCLUSIONS: Results are consistent with neural representations of closed-contour shapes that are centered on circular prototypes, and data suggest that prototype deviations constitute the basis of increased neural activity. Lack of circle-selective responses in striate and extrastriate areas suggests that LOC activity reflects active shape integration rather than passive inheritance from lower-level areas. Encoding prototype deviations is an efficient strategy and is likely a recurring theme throughout the visual hierarchy.
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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) | 0,001 | 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 ».