Representation of Head-Centric Flow in the Human Motion Complex
Notice bibliographique
Résumé
Recent neuroimaging studies have identified putative homologs of macaque middle temporal area (area MT) and medial superior temporal area (area MST) in humans. Little is known about the integration of visual and nonvisual signals in human motion areas compared with monkeys. Through extra-retinal signals, the brain can factor out the components of visual flow on the retina that are induced by eye-in-head and head-in-space rotations and achieve a representation of flow relative to the head (head-centric flow) or body (body-centric flow). Here, we used functional magnetic resonance imaging to test whether extra-retinal eye-movement signals modulate responses to visual flow in the human MT+ complex. We distinguished between MT and MST and tested whether subdivisions of these areas may transform the retinal flow into head-centric flow. We report that interactions between eye-movement signals and visual flow are not evenly distributed across MT+. Pursuit hardly influenced the response of MT to flow, whereas the responses in MST to the same retinal stimuli were stronger during pursuit than during fixation. We also identified two subregions in which the flow-related responses were boosted significantly by pursuit, one overlapping part of MST. In addition, we found evidence of a metric relation between rotational flow relative to the head and fMRI signals in a subregion of MST. The latter findings provide an important advance over published single-cell recordings in monkey MST. A visual representation of the rotation of the head in the world derived from head-centric flow may supplement semicircular canals signals and is appropriate for cross-calibrating vestibular and visual signals.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».