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Enregistrement W2058151632 · doi:10.1167/12.11.5

An fMRI examination of the neural processing of periodic motion trajectories

2012· article· en· W2058151632 sur OpenAlexafffund
Diana J. Gorbet, F. Wilkinson, Hugh R. Wilson

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaYork University
Mots-clésTrajectoryStimulus (psychology)Biological motionMotion (physics)Artificial intelligenceMotion perceptionENCODEComputer visionPerceptionTranslation (biology)Computer scienceNeurosciencePeriodic functionVisual perceptionCommunicationPhysicsPsychologyMathematicsCognitive psychologyBiologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Perception of periodic or closed-circuit motion trajectories plays a crucial role in our ability to learn and perform many common skilled actions. For example, periodic trajectories are a key component of many types of biological movements when viewed relative to body translation. In the current fMRI study, we used a novel visual stimulus consisting of a target moving along a closed trajectory defined by a radial frequency (RF) pattern (i.e., a sinusoidal variation of trajectory radius relative to a circular trajectory) to determine which brain regions encode these periodic movement paths. Multivoxel pattern analyses permitted prediction of the shapes of different periodic trajectories within regions V2 and V3 indicating that these regions play a role in the processing of periodic visual motion. In addition, blood oxygen level dependent (BOLD) responses associated with the presentation of targets moving along RF trajectories compared with nonperiodic motion and static RF shapes revealed significantly greater activity in visual areas V1, V2, V3, V3A, and V4. To our knowledge, the results of this study represent the first examination of the functional brain activity underlying periodic motion processing and should inform further study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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