Nature二つ目いったかも。イメージングやった方がいいと思った。私もこれの応答を記録してみたい。SchallFEFでcontrast変えて刺激の応答をみると、暗くなるごとにonsetが遅れてゆく。立ち上がりがぬるくなるとかじゃなくて。lesion)での知見をより大きな損傷を持つ新しい患者さんM.C.さんで再現。両側でMTより後ろがまるまるない。それでもmotionは感じることができる。両側でpulvinarのactivationあり。Tallon-BaudryJNSに出てたネタに関して、刺激が出る前のgammaからawarenessがあるtrialを予測できる、というもの。biasとかそういう話に入ってない。locationに依らないということで押さえている。Arousalではない、ということの証拠には、arousalで上がることが知られているalphaではこのような予測ができないことを示している。biasみたいな発想がない。ReesMIBで点が見えたときと見えなかったときとをボタン押しで知らせてfMRIで比較するとV1,V2で局在した活動がみられるのだけれど、見えたときの方が活動が低い。correlation。degくらいの明点、暗点が全面積の1-5%くらいに出る。12ms/frame。neuronから記録している。fieldのあるものもあるがすくない。時間応答は明点、暗点どちらでもexcitatory-inhibitory。Latencyは40-60ms。correlationだとmodulateされるニューロンが見つかってこない。一緒に聞いてた村上さんも同意してたけど、同じ方法でFEFやLIPの結果を見てみたい。contourを見せてdecodeできるかどうか検証。contourだと70%程度。V1,V2,V3のどこを使っても成績に差はない。contourと同じくらいの成績が出る。(=ウォーリーを探せ)をさせるとSIFTやHMAXと同じくらいの成績が出る。modelのほうが1000倍早い。fieldにAntisaccade。timeがはやくなる。こんどはeccentricity変えて、弁別できるかどうか調べるって言ってた。Olgaさんは私のポスターにも来てくれてすごく熱烈におもしろがってくれた。昨年のSFN発表もreferしてくれてるし。患者さんについて論文に出てこないあたりをいろいろ教えてもらった。radiationを可視化。ConTrackというやつでLGN-V1をつなぐところ、というかんじで指定してやるときれいに可視化できて、昔のdisection法に依るものとconsistentな結果を得ることができた。Visionのsiteにあり。tipのレベル)という問題点があったのだけれど、それをDTIの方法の側面の改良で解消した、という側面があるらしい。Haynes7TマシンでLGNとSCをimaging。L-M)のコントラストに比例して活動が大きくなる。質問で、上丘はpulseの影響が出やすいところだが補正しているか、と聞かれて、補正してないと言ってた。Adolphs以前生理研でトークをしてもらったときの前半部と同じ内容。マイケルジャクソンの顔のモーフィングは聴衆に受けてた。Kawato以前ASCONEのときにチューターをしてくださった柴田さん。learningの成績のフィードバックを実際よりよいものを返してやるとlearningが促進する。learningですら「褒めると伸びる」ということなのか、ともあれそのへんの解明が進んだら面白い。subjectのパラダイムを援用してる。Baunに関しては私も興味あって、昨年のASCONEで使ってみようかと思って調べてみたらこの実験自体は再現性がない、とか問題になったことがあったのを知ってやめた経緯あり。思ってたら今回関連するネタが出てきたのでもう少し読んでみた方がいいかも。mapであって、featureごとに持っていて統合されていない。このへんでreconcileできるらしい。captureがある。taskでだけ遅くなる。mapにアクセスしている、という結論。解釈の妥当性はおいておいて、この図式は面白いかも。modelで積分値が重要か元の値が重要かという検証だったけどどちらも同じくらい当てはまりがよい、という残念なオチ。