Generate visual metamers using fMRI and deep learning to assess the specificity of human visual processing and encoding
Notice bibliographique
Résumé
This research proposes a methodological approach allowing to study the representation and encoding of the different levels of visual processing by generating metameric visual stimuli – i.e., stimuli recruiting different populations of neurons at certain levels of processing but not others. To that end, we used fMRI datasets from natural pictures and developed an encoding model predicting fMRI activation for an image, based on the activation for the same image in a robust Resnet-50 pre-trained on millions of images. Using the encoding model, we then predicted the fMRI activations associated with an image X and find the image X’ (representing a metamer of X) using an Adam optimizer. The loss function minimized the distance between X and X' in some parts of the visual cortex (IT to V2) but maximized the distance in other parts of visual processing (V1). So, for the image X, we changed the loss function and calculated the images X', X'' and X''' which represent gradual metamers of image X for each part of the visual system, where X' is different from X in V1, X'' 'is different from X in V1 and V2, X''' in V1, V2 and V4. This approach allows a better understanding of the role of each level of perceptual processing by constructing a mapping of activated brain areas in a more interpretable space - that of stimuli - and make possible the development of more precise experimental protocols in visual neuroscience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».