A human cortical specialization for the processing of velocity gradients in moving stimuli
Notice bibliographique
Résumé
It is known that the primate visual system possesses neurons specialized in motion processing. Many of these neurons are selective for the direction of translational motion (i.e. in areas V1, MT) or for the specific arrangement of different motion directions (i.e., in areas MST and 7a) in moving random dot patterns (RDP). Some studies have reported that a subset of neurons in monkey area MT is selective for the orientation of velocity gradients (VG) in such patterns. Currently it is unclear whether humans possess a similar specialization. Here, we use event-related fMRI to investigate this issue. In experimental trials, two RDPs moving in the same direction were presented on a computer screen at both sides of a fixation cross during 500ms. Human observers (n=5) indicated which pattern moved faster. In 1/3th of the trials the RDPs contained a velocity gradient (VG-trials, i.e., dots accelerating), in other 1/3th of the trials dots moved at the same speed (without-VG-trials). In the last 1/3th, the dots were stationary (ST-trials) and subjects indicated which RDP contained more dots. The dots' density and average speed in VG- and without-VG-trials was matched. We measured BOLD responses (neuro-optimized GE Signa LX 1.5 T scanner) while subjects performed the task. In agreement with previous studies, BOLD-related activation was stronger, in VG- and without-SG-trials relative to ST trials, in area V1 and the MT/V5+ complex. We found an increase in activation within the human complex MT/V5+ in VG-trials relative to without-VG-trials. Additionally, we compared the activation evoked by VG-stimuli against the one evoked by expanding patterns containing a similar type of VG but a different arrangement of motion directions. We found that the former patterns evoked a significantly stronger activation within the human MT/V5+ complex relative to the latter. Our results suggest that the human motion processing system possess specialized regions for the processing of VG information in moving stimuli.
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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) | 0,005 | 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 ».