Mnemonic representations in human lateral geniculate nucleus
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing appreciation for the role of the thalamus in high-level cognition. Motivated by findings that internal cognitive state drives activity in feedback layers of primary visual cortex (V1) that target the lateral geniculate nucleus (LGN), we investigated the role of LGN in working memory (WM). Specifically, we leveraged model-based neuroimaging approaches to test the hypothesis that human LGN encodes information about spatial locations temporarily encoded in WM. First, we localized and derived a detailed topographic organization in LGN that accords well with previous findings in humans and non-human primates. Next, we used models constructed on the spatial preferences of LGN populations in order to reconstruct spatial locations stored in WM as subjects performed modified memory-guided saccade tasks. We found that population LGN activity faithfully encoded the spatial locations held in memory in all subjects. Importantly, our tasks and models allowed us to dissociate the locations of retinal stimulation and the motor metrics of memory-guided saccades from the maintained spatial locations, thus confirming that human LGN represents true WM information. These findings add LGN to the growing list of subcortical regions involved in WM, and suggest a key pathway by which memories may influence incoming processing at the earliest levels of the visual hierarchy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».