Tactile orientation perception: an ideal observer analysis of human psychophysical performance in relation to macaque area 3b receptive fields
Notice bibliographique
Résumé
The ability to resolve the orientation of edges is crucial to daily tactile and sensorimotor function, yet the means by which edge perception occurs is not well understood. Primate cortical area 3b neurons have diverse receptive field (RF) spatial structures that may participate in edge orientation perception. We evaluated five candidate RF models for macaque area 3b neurons, previously recorded while an oriented bar contacted the monkey's fingertip. We used a Bayesian classifier to assign each neuron a best-fit RF structure. We generated predictions for human performance by implementing an ideal observer that optimally decoded stimulus-evoked spike counts in the model neurons. The ideal observer predicted a saturating reduction in bar orientation discrimination threshold with increasing bar length. We tested 24 humans on an automated, precision-controlled bar orientation discrimination task and observed performance consistent with that predicted. We next queried the ideal observer to discover the RF structure and number of cortical neurons that best matched each participant's performance. Human perception was matched with a median of 24 model neurons firing throughout a 1-s period. The 10 lowest-performing participants were fit with RFs lacking inhibitory sidebands, whereas 12 of the 14 higher-performing participants were fit with RFs containing inhibitory sidebands. Participants whose discrimination improved as bar length increased to 10 mm were fit with longer RFs; those who performed well on the 2-mm bar, with narrower RFs. These results suggest plausible RF features and computational strategies underlying tactile spatial perception and may have implications for perceptual learning.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».