Cortical color-luminance contrast interactions revealed by dichoptic masking
Notice bibliographique
Résumé
A range of psychophysical experiments have revealed the existence of separate luminance and color mechanisms in the human visual system. Analysis of the visual scene, however, requires the integration of color and luminance contrasts. We used suprathreshold masking to investigate interactions between color and luminance mechanisms with a focus on the orientation tuning properties. To assess interactions specific to the cortical stage of processing, dichoptic and monoptic presentations were compared. Methods: Test stimuli were red-green isoluminant horizontal Gabors (0.75cpd, 2Hz) and masks were chromatic or luminance Gabors of the same spatial and temporal frequency as the test. Test detection was measured as a function of mask contrast with a vertical overlay mask (cross orientation masking), or as a function of mask orientation with a high contrast mask (orientation tuning). Results: With a red-green test and mask we found that dichoptic masking was stronger than monoptic and was orientationally tuned, while no tuning was found for monoptic presentations, supporting our previous results (Gheiratmand, et al., J Vis 9(14): 84, 2009). With a red-green test and luminance mask, very significant differences between dichoptic and monoptic presentations were found. Dichoptic presentations showed strong masking effects, whereas monoptic presetations showed facilitation. These color-luminance interactions showed no orientation tuning. Conclusion: There are non-oriented interactions between color and luminance mechanisms at high contrasts, however, these only occur in dichoptic presentations indicating a cortical origin. The differences between dichoptic and monoptic masking in color-luminance and color-color interactions suggest that distinct neural mechanisms are involved in monoptic and dichoptic conditions.
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 | 0,001 |
| 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 ».