Spatially Specific Working Memory Activity in the Human Superior Colliculus
Notice bibliographique
Résumé
Theoretically, working memory (WM) representations are encoded by population activity of neurons with distributed tuning across the stored feature. Here, we leverage computational neuroimaging approaches to map the topographic organization of human superior colliculus (SC) and model how population activity in SC encodes WM representations. We first modeled receptive field properties of voxels in SC, deriving a detailed topographic organization resembling that of the primate SC. Neural activity within human (5 male and 1 female) SC persisted throughout a retention interval of several types of modified memory-guided saccade tasks. Assuming an underlying neural architecture of the SC based on its retinotopic organization, we used an encoding model to show that the pattern of activity in human SC represents locations stored in WM. Our tasks and models allowed us to dissociate the locations of visual targets and the motor metrics of memory-guided saccades from the spatial locations stored in WM, thus confirming that human SC represents true WM information. These data have several important implications. They add the SC to a growing number of cortical and subcortical brain areas that form distributed networks supporting WM functions. Moreover, they specify a clear neural mechanism by which topographically organized SC encodes WM representations. SIGNIFICANCE STATEMENT Using computational neuroimaging approaches, we mapped the topographic organization of human superior colliculus (SC) and modeled how population activity in SC encodes working memory (WM) representations, rather than simpler visual or motor properties that have been traditionally associated with the laminar maps in the primate SC. Together, these data both position the human SC into a distributed network of brain areas supporting WM and elucidate the neural mechanisms by which the SC supports WM.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».