Overlapping functional micro-organization of orientation and spatial frequency maps in the visual cortex
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The visual cortex plays a crucial role in integrating multiple stimulus features, such as orientation tuning and spatial frequency tuning , to form coherent perceptual representations of the visual environment. Although previous research has hinted at the presence of overlapping maps for orientation and spatial frequency tuning in the visual cortex, clear evidence demonstrating how these features are jointly organized functionally is scarce. METHODS: To address this, we performed multiunit electrophysiological recordings in the primary visual cortex (V1) of anesthetized cats. We presented visual stimuli consisting of drifting sine-wave gratings under two experimental conditions: varying the orientation while keeping spatial frequency constant and varying spatial frequency while maintaining fixed orientations at 0° or 90°. Neuronal responses were analyzed by fitting tuning curves to quantify preferred orientations and spatial frequencies. Functional connectivity between neurons was then assessed using cross-correlogram analysis. RESULTS: Our results showed that neurons with similar orientation and spatial frequency tuning, exhibited significantly stronger connectivity at 0° orientation, whereas this effect was not observed at 90°. These results indicate that the organization of neuronal networks in V1 is stimulus-dependent and that overlapping ensembles encode these features in a coordinated manner. These results are important for understanding how complex features are integrated within the visual system, and more broadly, how the brain processes and combines information. CONCLUSION: Such feature-based connectivity likely enhances the visual cortex's ability to efficiently process complex stimuli, supporting the idea that perceptual integration relies on the dynamic interplay of neurons sharing similar tuning properties.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».