MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2750823257 · doi:10.1167/17.10.64

Subcortical and cortical responses to local biological motion as revealed by fMRI and MEG

2017· article· en· W2750823257 sur OpenAlexaff
Dorita H. F. Chang, Hiroshi Ban, Yuji Ikegaya, Ichiro Fujita, Nikolaus F. Troje

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStimulus (psychology)Biological motionNeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingPhysicsMagnetoencephalographyMotion perceptionAccelerationPsychologyElectroencephalographyPerception

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report findings from both human fMRI (n = 35), and MEG (n = 10) experiments that tested neural responses to dynamic ("local", acceleration) cues in biological motion. We measured fMRI responses (3T Siemens Trio, 1.5 mm3) to point-light stimuli that were degraded according to: 1. spatial coherency (intact, horizontally scrambled with vertical order retained, horizontally scrambled with vertical order inverted); 2. local motion (intact, constant velocity); and 3. temporal structure (intact, scrambled). Results from MVPA decoding analyses revealed surprising sensitivity of subcortical (non-visual) thalamic area ventral lateral nucleus (VLN) for discriminating local naturally-accelerating biological motion from constant velocity motion, in addition to a wide cortical network that extends dorsally through the IPS and ventrally, including the STS. Retaining the vertical order of the local trajectories resulted in higher accuracies than inverting it, but phase-randomization did not affect (discrimination) responses. In a separate experiment, different subjects were presented with the same stimuli while magnetic responses were measured using a 360 channel whole head MEG system (Neuromag 360, Elekta; 1000 Hz sampling frequency). Results revealed responses in much of the same cortical network identified using fMRI, peaking at 100-150 ms, and again at 350-500 ms after stimulus onset during which we also observed important functional differences with greater activity in hMT+, LO, and STS for structure-from-motion versus the local natural acceleration stimulus, and greater early (V1-V3) and IPS activity for the local natural acceleration versus constant velocity motion. We also observed activity along the medial surface by 200 ms. The fact that medial activity arrives distinctly following early cortical activity (100-150 ms), but before the 350-500 ms window suggests that the implication of thalamic VLN for biological motion perception observed with fMRI may have arisen from early cortical responses, but not higher order extrastriate cortex. Meeting abstract presented at VSS 2017

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 seuil0,004

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of VisionMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207