Neural integration of egocentric and allocentric visual cues in the gaze system
Notice bibliographique
Résumé
A fundamental question in neuroscience is how the brain integrates egocentric (body-centered) and allocentric (landmark-centered) visual cues, but for many years this question was ignored in sensorimotor studies. This changed in recent behavioral experiments, but the underlying physiology of ego/allocentric integration remained largely unstudied. The specific goal of this review is to explain how prefrontal neurons integrate eye-centered and landmark-centered visual codes for optimal gaze behavior. First, we briefly review the whole brain/behavioral mechanisms for ego/allocentric integration in the human and summarize egocentric coding mechanisms in the primate gaze system. We then focus in more depth on cellular mechanisms for ego/allocentric coding in the frontal and supplementary eye fields. We first explain how prefrontal visual responses integrate eye-centered target and landmark codes to produce a transformation toward landmark-centered coordinates. Next, we describe what happens when a landmark shifts during the delay between seeing and acquiring a remembered target, initially resulting in independently coexisting ego/allocentric memory codes. We then describe how these codes are reintegrated in the motor burst for the gaze shift. Deep network simulations suggest that these properties emerge spontaneously for optimal gaze behavior. Finally, we synthesize these observations and relate them to normal brain function through a simplified conceptual model. Together, these results show that integration of visuospatial features continues well beyond visual cortex and suggest a general cellular mechanism for goal-directed visual behavior.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».