Training alters the causal contribution of area MT to visual motion perception
Notice bibliographique
Résumé
Visual stimuli elicit neural activation in a large number of distinct cortical areas. In principle, visual perception could arise from a distributed process that combines information across these areas, or it could rely exclusively on the areas that are most specialized for each stimulus. We have examined these possibilities, using a motion discrimination task and reversible inactivation of the middle temporal (MT) area of the visual cortex. Area MT is highly specialized for processing visual motion. Monkeys were trained to report the direction of motion of a moving grating, which has been shown to be represented in many different visual cortical areas. Following this training, reversible inactivation of MT, using muscimol injections, had surprisingly little effect on behavioral performance (22% increase in psychophysical thresholds). This suggests that the brain uses a distributed representation to make perceptual decisions. The same monkeys were then trained to report the motion direction of random dots embedded in noise. This stimulus elicits far stronger direction selectivity in MT than elsewhere, suggesting that it is a specialized probe of MT; as in previous studies, we found that MT inactivation devastated behavioral performance for this stimulus. Surprisingly, following training on the dots task, we found that muscimol injections had a much more powerful effect on the perception of motion for gratings as well (500% increase in psychophysical threshold). This suggests that the readout of sensory information depends strongly on perceptual experience, and that specialized training on one stimulus can have detrimental effects on the perception of other stimuli. Meeting abstract presented at VSS 2016
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».