Reevaluating hMT+ and hV4 functional specialization for motion and static contrast using fMRI-guided repetitive transcranial magnetic stimulation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».