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Enregistrement W2559586142 · doi:10.1167/16.12.431

Dichoptic imbalance of luminance and its effects on the phase component of steady-state EEG signals

2016· article· en· W2559586142 sur OpenAlexaff
Bruno Richard, Eva Chadnova, Daniel H. Baker

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLuminanceMonocularStimulus (psychology)Phase lagPsychologyBinocular visionContrast (vision)Filter (signal processing)Binocular rivalryOpticsAudiologyNeuroscienceComputer visionVisual perceptionPhysicsMathematicsComputer sciencePerceptionMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A neutral density (ND) filter placed before one eye will produce a dichoptic imbalance in luminance, which attenuates responses to visual stimuli and generates a lag in neural signals from retina to cortex in the filtered eye (Wilson & Anstis, 1969, Am J Psychol, 82, 350-358). This, in turn, can induce disparity cues that lead to an illusory percept of depth (e.g., the Pulfrich effect). Here, we explored how the increased latency of the filtered eye alters neural responses to stimuli presented either monocularly or binocularly. We measured steady-state (SSVEPs) contrast response functions from the occipital pole at 6 different contrast values (0 to 96%) with 3 cycles/° sinusoidal gratings flickering at 5 Hz. To manipulate the balance of luminance between the eyes, neutral density filters (0.6, 1.2, and 1.8 ND) were placed in front of the dominant eye of observers while stimuli were presented at maximum contrast either to the filtered eye or to both eyes. The amplitude component of SSVEPs increased monotonically as a function of stimulus contrast and decreased as a function of filter strength in both monocular and binocular viewing conditions. For monocular stimuli, the ND filter increased the lag of the phase component of SSVEPs, up to a latency of 63 ms (95%CI +/- 31ms) at a filter of 1.8 ND. However, under binocular conditions, no apparent phase lag in the SSVEPs could be identified. This is indicative of a binocular combination process that suppresses the lagged input from the filtered eye. We explain these data with a computational model that implements a variable temporal impulse response function placed prior to a binocular contrast gain control mechanism, which, under binocular viewing conditions, suppresses the attenuated and lagged responses of the filtered eye. This model, additionally, offers insight on interocular interactions that may occur in amblyopia. Meeting abstract presented at VSS 2016

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,308 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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