Effects of onset-transients on the perception of visual motion
Notice bibliographique
Résumé
The sudden onset of a visual stimulus causes a short burst of activity in motion-sensitive areas of the brain. Because such onset-transients are by definition non-selective for motion direction, they are likely to disrupt motion perception during the period immediately following the appearance of a novel visual stimulus. We examined the effects of onset-transients on visual perception and on neuronal responses in MT. Human subjects discriminated the direction of a single motion step for Gabor patches of varying sizes (5.3–18.5 degrees) and contrasts (98% or 1.5%). We also varied the time between the appearance of the stimulus and its motion (the motion onset delay). When the motion onset delay was short (35ms), subjects showed increasing discrimination thresholds for larger sizes of high-contrast gratings (similar to Tadin et al. 2003). However, for longer motion onset delays ([[gt]]120ms), discrimination thresholds were lower and independent of stimulus size. When the motion onset delay period was interrupted by a short gap (12–188ms) which ended 35ms before the motion onset, the size-dependence of the thresholds returned. To examine the neuronal basis for these findings, we recorded the responses of MT neurons to moving gratings of different size, contrast and motion onset delay. In general the sudden onset of a moving stimulus caused a short period (~30ms) of non-direction-selective activity that was strongest for large, high-contrast gratings. These onset-transients effectively masked the earliest portions of the directional MT responses. When the motion onset delay was increased, the early MT responses were again direction-selective. Our results suggest that onset-transients temporarily disrupt motion processing. This may help to explain psychophysical phenomena such as the flash-lag illusion, the Frohlich effect, and the surprising decrease in motion sensitivity for large high-contrast stimuli reported recently by others (Tadin et al. 2003).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».