Modulation of the Contrast Response Function by Electrical Microstimulation of the Macaque Frontal Eye Field
Notice bibliographique
Résumé
Spatial attention influences representations in visual cortical areas as well as perception. Some models predict a contrast gain, whereas others a response or activity gain when attention is directed to a contrast-varying stimulus. Recent evidence has indicated that microstimulating the frontal eye field (FEF) can produce modulations of cortical area V4 neuronal firing rates that resemble spatial attention-like effects, and we have shown similar modulations of functional magnetic resonance imaging (fMRI) activity throughout the visual system. Here, we used fMRI in awake, fixating monkeys to first measure the response in 12 visual cortical areas to stimuli of varying luminance contrast. Next, we simultaneously microstimulated subregions of the FEF with movement fields that overlapped the stimulus locations and measured how microstimulation modulated these contrast response functions (CRFs) throughout visual cortex. In general, we found evidence for a nonproportional scaling of the CRF under these conditions, resembling a contrast gain effect. Representations of low-contrast stimuli were enhanced by stimulation of the FEF below the threshold needed to evoke saccades, whereas high-contrast stimuli were unaffected or in some areas even suppressed. Furthermore, we measured a characteristic spatial pattern of enhancement and suppression across the cortical surface, from which we propose a simple schematic of this contrast-dependent fMRI response.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| 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 ».