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Enregistrement W4378515282 · doi:10.3389/fnbeh.2023.1094226

Mnemonic representations in human lateral geniculate nucleus

2023· article· en· W4378515282 sur OpenAlexfundno aff
Masih Rahmati, Clayton E. Curtis, Kartik K. Sreenivasan

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Behavioral Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueVisual perception and processing mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Eye InstituteYork University
Mots-clésLateral geniculate nucleusNeurosciencePsychologyMnemonicThalamusSaccadePopulationWorking memoryCognitionSpatial memoryVisual cortexCognitive psychologyEye movement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,736

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,115
Tête enseignante GPT0,393
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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