Neural correlates of 3D versus 2D perception: An activation likelihood estimation meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Despite hundreds of neuroimaging studies examining the neural correlates of 3D shape perception (as opposed to 2D), there is no consensus because of the diversity of stimuli and depth cues used. We addressed this problem through an activation likelihood estimation (ALE) coordinate-based meta-analysis, pooling together studies that examined the 3D vs 2D shape contrast across multiple depth cues used to render the 3D shapes. A systematic review was performed using Medline, PsychInfo and Embase databases and yielded 25 empirical studies after screening. Articles were split into cue types—disparity (11), motion (10), mental rotation (1), shading (2) and texture (2). We performed three sets of ALE-based coordinate analysis—full-sample ALE analysis, sub-analyses testing individual depth cues separately, and a contrast analysis between disparity-defined 3D shapes and monocularly-defined 3D shapes. Results for the full-sample analysis showed that 3D shape perception is widespread throughout the high-level visual cortex regardless of depth cue. Although cue-specific analyses were underpowered, some trends were observed. Disparity-defined 3D shapes seem to engage higher-level dorsal stream areas, including bilateral intraparietal sulcus (IPS). Motion-defined 3D shape recruited ventral stream regions associated with object recognition processes. Monocularly-defined 3D shapes recruited ventral stream areas, mainly the bilateral inferior lateral cortex and dorsal stream IPS for the right hemisphere. When contrasted with disparity, monocularly-defined 3D shapes recruited the left lateral occipital cortex. The results suggest laterality in 3D versus 2D shape representations and that 3D shape representations occur in both ventral and dorsal pathways regardless of the depth cues that define them. • Neuroimaging meta-analysis of 3D shape perception when contrasted with 2D controls • High-level dorsal and ventral streams represent 3D shapes regardless of depth cue • Disparity-defined 3D shape representations are stronger in bilateral dorsal stream • Monocularly-defined 3D shape representations are stronger in left ventral stream • Segregation and lateralization of reliable activation are dependent on depth cue
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».