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Enregistrement W2063018009 · doi:10.1167/10.7.279

Why the contralesional hemifield is scanned by patients with hemianopia but not with hemineglect: computational modeling of mechanisms of neural compensation

2010· article· en· W2063018009 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSpatial Neglect and Hemispheric Dysfunction
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBisectionPsychologyVisual fieldVisual searchNeuroscienceNeglectHemianopsiaCognitive psychologyEye movementCompensation (psychology)Artificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hemianopia patients have a contralesional visual hemifield deficit yet, during visual search, direct eye movements toward and explore their blind side. In fact, during line bisection tasks, eye movements are guided preferentially to the contralesional blind hemifield and there is a line bisection bias toward this hemifield. In contrast, scan paths from hemineglect patients typically ignore the contralesional hemifield during both line bisection and visual search, and these subjects show an ipsilesional bisection bias. What strategies do hemianopia patients have or develop that compensate for the lack of visual information in their blind hemifield and why is such a compensatory process not accessible in visual neglect? We used a neurophysiology-based computational model to examine possible neural compensatory processes implemented in hemianopia and why these are ineffective in hemineglect following parietal lesions. We propose two different compensation mechanisms that could be employed during hemianopic adaptation to facilitate scanning eye movements towards objects they cannot see in their blind fields. First, a spatial compensatory bias can facilitate search scanning in a complex scene and allows locations in the blind field to attract attention and be fixated. Second, a strategy based on Gestalt grouping, which we implement through extrastriate lateral interactions, permits accurate placement of fixations when viewing the portion of a continuous object that falls into the blind field, such as a horizontal line. We show that, while these compensatory mechanisms facilitate attentional scanning in the blind hemifield in hemianopia, these same mechanisms are ineffective in hemineglect following parietal lesion. We conclude that this type of neurobiologically realistic computational modeling can suggest plausible neural mechanisms of compensation in hemianopia, which can be tested empirically, and which may have some use in guiding rehabilitation strategies.

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.

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)0,000
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 enseignants0,277
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,220 · 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