Population Activity in the Human Dorsal Pathway Predicts the Accuracy of Visual Motion Detection
Notice bibliographique
Résumé
A person's ability to detect a weak visual target stimulus varies from one viewing to the next. We tested whether the trial-to-trial fluctuations of neural population activity in the human brain are related to the fluctuations of behavioral performance in a "yes-no" visual motion-detection task. We recorded neural population activity with whole head magnetoencephalography (MEG) while subjects searched for a weak coherent motion signal embedded in spatiotemporal noise. We found that, during motion viewing, MEG activity in the 12- to 24-Hz ("beta") frequency range is higher, on average, before correct behavioral choices than before errors and that it predicts correct choices on a trial-by-trial basis. This performance-predictive activity is not evident in the prestimulus baseline and builds up slowly after stimulus onset. Source reconstruction revealed that the performance-predictive activity is expressed in the posterior parietal and dorsolateral prefrontal cortices and, less strongly, in the visual motion-sensitive area MT+. The 12- to 24-Hz activity in these key stages of the human dorsal visual pathway is correlated with behavioral choice in both target-present and target-absent conditions. Importantly, in the absence of the target, 12- to 24-Hz activity tends to be higher before "no" choices ("correct rejects") than before "yes" choices ("false alarms"). It thus predicts the accuracy, and not the content, of subjects' upcoming perceptual reports. We conclude that beta band activity in the human dorsal visual pathway indexes, and potentially controls, the efficiency of neural computations underlying simple perceptual decisions.
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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 | 0,002 |
| 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 ».