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Enregistrement W2793537195 · doi:10.21037/aes.2018.ab076

AB076. Prototypical spatial patterns of activation from common experience

2018· article· en· W2793537195 sur OpenAlexaff
Angela Zhang, Sébastien Proulx, Yiran Chen, Hassan Akhavein, Reza Farivar

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The guiding principle of functional brain mapping is that the cortex exhibits a spatial pattern of response reflecting its underlying functional organization. We know that large-scale patterns are common across individuals—everyone roughly has the same visual areas for example, but we do not know about small patterns, like the distribution of ocular dominance and orientation columns. Studies investigating the temporal aspect of brain-to-brain similarity have shown that a large portion of the brain is temporally synchronized across subjects (Hasson et al. , 2004), but spatial pattern similarity has been scarcely studied, let alone at a fine scale. In the current study, we investigated fine-scale spatial pattern similarity between subjects during movie viewing and generated a map of prototypical patterns spanning the visual system. Characteristics of the map, such as spatial pattern size and distribution, reveal properties of the underlying structure and organisation of the visual cortex. These results will guide future brain mapping studies in decoding the informative spatial patterns of the visual cortex and increasing the resolution of current brain maps. Methods: We had 56 subjects watch two movie clips from “Under the Sea 3D:IMAX” during an fMRI scan. Each clip was 5 minutes in length and was presented in 2D and 3D, in random order. We calculated the intersubject correlation of the spatial pattern inside predefined searchlights of diameter 3, 5, 7, 9 and 11 mm, covering the entire brain. A single threshold permutations test was used to test for significance: we generated 1,000 permutations made from scrambling the spatial patterns inside each searchlight of every subject, pooled these permutations together to generate a large distribution and used the 95th percentile to threshold the actual measurements. We compared these spatial pattern correlations to convexity variance between subjects to determine whether spatial pattern correlation could be explained by differing degrees of alignment across the cortex. We also compared spatial pattern correlation during 2D and 3D movie presentation. Results: We found significant correlations in spatial pattern between subjects in the majority of early visual cortex, as well as higher visual areas. We found that mean spatial pattern similarity in a visual area tended to decrease as we move up the visual hierarchy. Spatial pattern correlation showed significant positive correlation with convexity variance for most visual areas, meaning that as anatomical misalignment increased, patterns became more similar. Spatial pattern correlation therefore cannot be explained by anatomical misalignment. Lastly, spatial pattern correlations tended to be higher for 3D movie presentation compared to 2D. Conclusions: Our results suggest that many processes in early visual areas and even higher visual areas process visual information the same way in different individuals. Our results expand past studies by exploring spatial patterns instead of temporal patterns and studying at a fine-scale. This is the first study, to our knowledge, exploring fine-scale spatial patterns across the visual system. Our results show that fine-scale structures underlying activation patterns may be highly similar across subjects, pointing to a more ingrained organisation of the visual system than previously believed. This map we termed the “protoSPACE map”, may one day result in the detection of more subtle abnormalities that arise only during realistic vision in situations such as schizophrenia or mild traumatic brain injury, where traditional anatomical MRI scans report no changes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,340 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
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