Reconstructing Spatiotemporal Trajectories of Visual Object Memories in the Human Brain
Notice bibliographique
Résumé
How the human brain reconstructs, step-by-step, the core elements of past experiences is still unclear. Here, we map the spatiotemporal trajectories along which visual object memories are reconstructed during associative recall. Specifically, we inquire whether retrieval reinstates feature representations in a copy-like but reversed direction with respect to the initial perceptual experience, or alternatively, this reconstruction involves format transformations and regions beyond initial perception. Participants from two cohorts studied new associations between verbs and randomly paired object images, and subsequently recalled the objects when presented with the corresponding verb cue. We first analyze multivariate fMRI patterns to map where in the brain high- and low-level object features can be decoded during perception and retrieval, showing that retrieval is dominated by conceptual features, represented in comparatively late visual and parietal areas. A separately acquired EEG dataset is then used to track the temporal evolution of the reactivated patterns using similarity-based EEG-fMRI fusion. This fusion suggests that memory reconstruction proceeds from anterior frontotemporal to posterior occipital and parietal regions, in line with a conceptual-to-perceptual gradient but only partly following the same trajectories as during perception. Specifically, a linear regression statistically confirms that the sequential activation of ventral visual stream regions is reversed between image perception and retrieval. The fusion analysis also suggests an information relay to frontoparietal areas late during retrieval. Together, the results shed light onto the temporal dynamics of memory recall and the transformations that the information undergoes between the initial experience and its later reconstruction from memory.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».