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Contentotopic mapping the topographical organization of object knowledge in the...

Contentotopic mapping the topographical organization of object knowledge in the brain Our ability to recognize an object amongst many others is one of the most important features of the human mind. However, object recognition requires tremendous computational effort, as we need to solve a complex and recursive envi... ver más

31/01/2025

UNIVERSIDADE DE CO...

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

UNIVERSIDADE DE COIMBRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 2 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2025-01-31

ERC-2018-STG: ERC Starting Grant Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 7 años

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

2 Participantes

UNIVERSIDADE DE COIMBRA

1.82M€ | Lider

SERIKAT CONSULTORIA E INFORM...

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Duración del proyecto: 74 meses Fecha Inicio: 2018-11-07
Fecha Fin: 2025-01-31

Líder del proyecto

UNIVERSIDADE DE COIMBRA No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Our ability to recognize an object amongst many others is one of the most important features of the human mind. However, object recognition requires tremendous computational effort, as we need to solve a complex and recursive environment with ease and proficiency. This challenging feat is dependent on the implementation of an effective organization of knowledge in the brain. In ContentMAP I will put forth a novel understanding of how object knowledge is organized in the brain, by proposing that this knowledge is topographically laid out in the cortical surface according to object-related dimensions that code for different types of representational content – I will call this contentotopic mapping. To study this fine-grain topography, I will use a combination of fMRI, behavioral, and neuromodulation approaches. I will first obtain patterns of neural and cognitive similarity between objects, and from these extract object-related dimensions using a dimensionality reduction technique. I will then parametrically manipulate these dimensions with an innovative use of a visual field mapping technique, and test how functional selectivity changes across the cortical surface according to an object’s score on a target dimension. Moreover, I will test the tuning function of these contentotopic maps. Finally, to mirror the complexity of implementing a high-dimensional manifold onto a 2D cortical sheet, I will aggregate the topographies for the different dimensions into a composite map, and develop an encoding model to predict neural signatures for each object. To sum up, ContentMAP will have a dramatic impact in the cognitive sciences by describing how the stuff of concepts is represented in the brain, and providing a complete description of how fine-grain representations and functional selectivity within high-level complex processes are topographically implemented.

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