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Enregistrement W2923735629 · doi:10.1167/19.3.11

Reevaluating hMT+ and hV4 functional specialization for motion and static contrast using fMRI-guided repetitive transcranial magnetic stimulation

2019· article· en· W2923735629 sur OpenAlexaff
Daniel Cohen, Erin Goddard, Kathy T. Mullen

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTranscranial magnetic stimulationStimulus (psychology)PerceptionStimulationContrast (vision)NeurosciencePsychologyMotion perceptionDorsumVisual perceptionCommunicationCognitive psychologyComputer visionComputer scienceBiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although visual areas hMT+ and hV4 are considered to have segregated functions for the processing of motion and form within dorsal and ventral streams, respectively, more recent evidence favors some functional overlap. Here we use fMRI-guided online repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) to test two associated hypotheses: that area hV4 is causally involved in the perception of motion and hMT+ in the perception of static form. We use variations of a common global stimulus to test two dynamic motion-based tasks and two static form-based tasks in ipsilateral and contralateral visual fields. We find that rTMS to both hMT+ and hV4 significantly impairs direction discrimination and causes a perceptual slowing of motion, implicating hV4 in motion perception. Stimulation of hMT+ impairs motion in both visual fields, implying that disruption to one hMT+ disrupts the other with both needed for optimal performance. For the second hypothesis, we find the novel result that hV4 stimulation markedly reduces perceived contrast of a static stimulus. hMT+ stimulation also produces an effect, implicating it in static contrast perception. Our findings are the first to show that rTMS of hV4 can produce a large perceptual effect and, taken together, suggest a less rigid functional segregation between hMT+ and hV4 than previously thought.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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