Neural Coding of Facial Emotions in the Human Brain
Notice bibliographique
Résumé
A distributed network of brain regions have previously been implicated in the neural processing of facial emotions (see Fusar-Polli et al., 2009). Such studies primarily used univariate methods of analysis; however, multivariate approaches allow new questions to be asked regarding the neural codes underlying categorization of facial emotions (e.g. Raizada & Kriegeskorte, 2009). Here we employed multivariate pattern analysis to investigate two questions concerning the neural coding of facial expressions: 1) do occipito-temporal brain regions contain emotion specific activity patterns? 2) If so, how do such activity patterns relate to perceptual categorization? We presented participants with each of the six basic facial expressions (plus neutral) in a block design while concurrently recording the fMRI BOLD signal. We trained a linear pattern classifier to discriminate the brain activity patterns generated by each expression. Voxels input to the classifier were selected from occipito-temporal regions that had high sensitivity to visual stimulation in an independent set of data. Significant decoding of facial emotions was found in each participant tested. Moreover, the errors in the neural classification of emotions significantly correlated with the errors made in a completely independent behavioral categorization experiment (that of Smith & Schyns, 2009). Thus information pertinent to perceptual categorization of facial emotions is present throughout occipito-temporal cortex.
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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 ».