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Enregistrement W2416808190 · doi:10.1523/jneurosci.4286-15.2016

Reconstructing Perceived and Retrieved Faces from Activity Patterns in Lateral Parietal Cortex

2016· article· en· W2416808190 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFace Recognition and Perception
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Foundation for Advanced StudiesYork University
Mots-clésPosterior parietal cortexAngular gyrusNeurosciencePsychologyPerceptionTemporal cortexFace perceptionEpisodic memoryEigenfaceCortex (anatomy)Fusiform gyrusFunctional magnetic resonance imagingFacial recognition systemCognitive psychologyPattern recognition (psychology)Cognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Recent findings suggest that the contents of memory encoding and retrieval can be decoded from the angular gyrus (ANG), a subregion of posterior lateral parietal cortex. However, typical decoding approaches provide little insight into the nature of ANG content representations. Here, we tested whether complex, multidimensional stimuli (faces) could be reconstructed from ANG by predicting underlying face components from fMRI activity patterns in humans. Using an approach inspired by computer vision methods for face recognition, we applied principal component analysis to a large set of face images to generate eigenfaces. We then modeled relationships between eigenface values and patterns of fMRI activity. Activity patterns evoked by individual faces were then used to generate predicted eigenface values, which could be transformed into reconstructions of individual faces. We show that visually perceived faces were reliably reconstructed from activity patterns in occipitotemporal cortex and several lateral parietal subregions, including ANG. Subjective assessment of reconstructed faces revealed specific sources of information (e.g., affect and skin color) that were successfully reconstructed in ANG. Strikingly, we also found that a model trained on ANG activity patterns during face perception was able to successfully reconstruct an independent set of face images that were held in memory. Together, these findings provide compelling evidence that ANG forms complex, stimulus-specific representations that are reflected in activity patterns evoked during perception and remembering. SIGNIFICANCE STATEMENT: Neuroimaging studies have consistently implicated lateral parietal cortex in episodic remembering, but the functional contributions of lateral parietal cortex to memory remain a topic of debate. Here, we used an innovative form of fMRI pattern analysis to test whether lateral parietal cortex actively represents the contents of memory. Using a large set of human face images, we first extracted latent face components (eigenfaces). We then used machine learning algorithms to predict face components from fMRI activity patterns and, ultimately, to reconstruct images of individual faces. We show that activity patterns in a subregion of lateral parietal cortex, the angular gyrus, supported successful reconstruction of perceived and remembered faces, confirming a role for this region in actively representing remembered content.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,278

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle