Critical Spatial Frequencies for Illusory Contour Processing in Early Visual Cortex
Notice bibliographique
Résumé
Single neurons in primate V2 and cat A18 exhibit identical orientation tuning for sinewave grating and illusory contour stimuli. This cue invariance is also manifested in similar orientation maps to these stimuli, but in V1/A17 the illusory contour maps appear reversed. We hypothesized that this map reversal depends upon the spatial frequencies of the inducers in the illusory contours, relative to the spatial selectivities of these brain areas. We employed intrinsic signal optical imaging to measure orientation maps in cat A17/18 to illusory contours with inducers at spatial frequencies from 0.15 to 1.6 cpd. A17 illusory contour maps were indeed reversed compared with grating-driven maps for inducer spatial frequencies <1.3 cpd, whereas A18 maps were invariant. Simulations based on known neurophysiology demonstrated that map reversal can arise from linear filtering, and map invariance can be explained by a nonlinear (filter-rectify-filter) mechanism. The simulation also correctly predicted that A17 could show invariant maps when the inducer spatial frequency is sufficiently high (1.6 cpd), and that A18 maps could reverse at lower inducer frequencies (0.18 cpd). Thus, the map reversal or invariance to illusory contours depends critically on the relationship of the inducer spatial frequencies to the spatial filtering properties of neurons in each brain area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».