Time to wave good-bye to phase scrambling: Creating controlled scrambled images using diffeomorphic transformations
Notice bibliographique
Résumé
To isolate the neural mechanisms associated with recognizing objects from those processing basic visual properties, control stimuli are required that contain the same perceptual properties as the objects but are unrecognizable. We demonstrate that conventional methods for generating control stimuli (phase scrambling, box scrambling, texture scrambling) yield poor controls because they dramatically distort the basic visual properties (e.g., spatial frequency, perceptual organization) to which even the earliest stages of visual processing are sensitive. We developed a new scrambling method, using a diffeomorphic transformation that preserves the basic perceptual properties of the image while removing meaning. We acquired perceptual ratings to determine the least amount of scrambling necessary to remove recognition. We hypothesized that our "diffeomorphic" images would produce neural activity at the earliest stages of the visual system that more closely matched activity in response to intact images relative to the other scrambling methods. To test this hypothesis, we used the HMAX computational model of object recognition and compared the simulated neural activity at the earliest stages of the visual system (layers S1, C1, and S2) between a set of 149 images scrambled using each distortion method to their intact version. We found that scrambled "diffeomorphed" images were indistinguishable to intact images in each layer of the model, but all of the other distortion methods yielded quite different patterns. Our results indicate that "diffeomorphed" images serve as more appropriate control stimuli in neuroimaging studies that aim to disentangle the representations of perceptual and semantic object properties.
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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 ».