Neural Correlates of Covert Face Processing: fMRI Evidence from a Prosopagnosic Patient
Notice bibliographique
Résumé
Brains can perceive or recognize a face even though we are subjectively unaware of the existence of that face. However, the exact neural correlates of such covert face processing remain unknown. Here, we compared the fMRI activities between a prosopagnosic patient and normal controls when they saw famous and unfamiliar faces. When compared with objects, the patient showed greater activation to famous faces in the fusiform face area (FFA) though he could not overtly recognize those faces. In contrast, the controls showed greater activation to both famous and unfamiliar faces in the FFA. Compared with unfamiliar faces, famous faces activated the controls', but not the patient's lateral prefrontal cortex (LPFC) known to be involved in familiar face recognition. In contrast, the patient showed greater activation in the bilateral medial frontal gyrus (MeFG). Functional connectivity analyses revealed that the patient's right middle fusiform gyrus (FG) showed enhanced connectivity to the MeFG, whereas the controls' middle FG showed enhanced connectivity to the LPFC. These findings suggest that the FFA may be involved in both covert and overt face recognition. The patient's impairment in overt face recognition may be due to the absence of the coupling between the right FG and the LPFC.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».