Investigation of shape processing using psychophysics and fMRI
Notice bibliographique
Résumé
In the early stages of visual processing (primary visual cortex) shapes are sampled by discrete, localized, visual filters. The integration of the outputs of these local filters allows us to detect global shape information. Although this integration process is critical for visual processing beyond the primary visual cortex, it remains poorly understood. This thesis investigates what limits the performance of the mechanisms used to detect global structure. In particular, we asked four questions: (1) What information is important for detecting global form? (2) How well can we detect shape defined by changes in contrast? (3) Do the spatial properties of detectors that process global shape change across the visual field? (4) What cortical areas are involved in global shape processing? We used psychophysical methods and functional magnetic resonance imaging (fMRI) to study the integration of local filters for global shape processing in normal adult observers. All our stimuli were spatially bandpass and contained global circular structure. Overall, our findings suggest that the visual system combines the outputs of local detectors both across the visual field and over different stimulus attributes (e.g. contrast, spatial frequency, spatial position, polarity, contrast-defined information). Our excellent sensitivity to these globally structured patterns suggests the involvement of higher-order mechanisms optimized for global processing. However, these higher-order mechanisms are not localized in an individual retinotopic area nor is there a systematic hierarchical increase in activity throughout the ventral processing pathway in response to globally structured stimuli. In conclusion, significant processing of shapes occurs at both the local and the global level.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».