Classification of fMRI activation patterns in face-sensitive cortex to the parts and location of faces
Notice bibliographique
Résumé
The fusiform face area (FFA) and occipital face area (OFA) are known to respond more to faces than other objects, but the spatial structure of processing within these areas is not yet known. Previous physiological investigations in primates and neuroimaging studies in humans suggest that face-sensitive regions contain independent neural populations that are tuned to the internal features of the face, the shape of the head, or the full face, i.e., the conjunction of the features and the head outline. To test this hypothesis, we obtained fMRI data from eight participants while they viewed images of synthetic full faces, internal features, or head outlines. The FFA and OFA, defined as the regions with greater activation to photographs of faces compared to houses, were localized within individual subjects in a separate set of functional scans. We constructed linear pattern classifiers, based on all voxels in the regions of interest, using support vector machines, to test whether the FFA and OFA process the three different types of stimuli in a spatially distributed manner. Classification was significantly above chance for all types of stimuli according to a leave-one-out verification procedure. In an additional experiment, we found a dissociation in processing between the areas. Classification of the physical position of a face, in one of four visual quadrants, was better in OFA, than FFA, but classification of the type of stimulus, across position, was better in FFA than OFA. This suggests that the FFA and OFA are involved in different aspects of face processing, with OFA positioned earlier in the processing stream. The results are consistent with a columnar organization of faces and face parts, which in turn would support tasks such as viewpoint processing, gender classification, and identity discrimination.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».