1. We investigated cells in the middle temporal visual area (MT) and the medial superior temporal area (MST) that discharged during smooth pursuit of a dim target in an otherwise dark room. For each of these pursuit cells we determined whether the response during pursuit originated from visual stimulation of the retina by the pursuit target or from an extraretinal input related to the pursuit movement itself. We distinguished between these alternatives by removing the visual motion stimulus during pursuit either by blinking off the visual target briefly or by stabilizing the target on the retina. 2. In the foveal representation of MT (MTf), we found that pursuit cells usually decreased their rate of discharge during a blink or during stabilization of the visual target. The pursuit response of these cells depends on visual stimulation of the retina by the pursuit target. 3. In a dorsal-medial region of MST (MSTd), cells continued to respond during pursuit despite a blink or stabilization of the pursuit target. The pursuit response of these cells is dependent on an extraretinal input. 4. In a lateral-anterior region of MST (MST1), we found both types of pursuit cells; some, like those in MTf, were dependent on visual inputs whereas others, like those in MSTd, received an extraretinal input. 5. We observed a relationship between pursuit responses and passive visual responses. MST cells whose pursuit responses were attributable to extraretinal inputs tended to respond preferentially to large-field random-dot patterns. Some cells that preferred small spots also had an extraretinal input. 6. For 92% of the pursuit cells we studied, the pursuit response began after onset of the pursuit eye movement. A visual response preceding onset of the eye movement could be observed in many of these cells if the initial motion of the target occurred within the visual receptive field of the cell and in its preferred direction. In contrast to the pursuit response, however, this visual response was not dependent on execution of the pursuit movement. 7. For the remaining 8% of the pursuit cells, the pursuit discharge began before initiation of the pursuit eye movement. This occurred even though the initial motion of the target was outside the receptive field as mapped during fixation trials. Our data suggest, however, that such responses may be attributable to an expansion of the receptive field that accompanies enhanced visual responses.(ABSTRACT TRUNCATED AT 400 WORDS)

1. Among the multiple extrastriate visual areas in monkey cerebral cortex, several areas within the superior temporal sulcus (STS) are selectively related to visual motion processing. In this series of experiments we have attempted to relate this visual motion processing at a neuronal level to a behavior that is dependent on such processing, the generation of smooth-pursuit eye movements. 2. We studied two visual areas within the STS, the middle temporal area (MT) and the medial superior temporal area (MST). For the purposes of this study, MT and MST were defined functionally as those areas within the STS having a high proportion of directionally selective neurons. MST was distinguished from MT by using the established relationship of receptive-field size to eccentricity, with MST having larger receptive fields than MT. 3. A subset of these visually responsive cells within the STS were identified as pursuit cells--those cells that discharge during smooth pursuit of a small target in an otherwise dark room. Pursuit cells were found only in localized regions--in the foveal region of MT (MTf), in a dorsal-medial area of MST on the anterior bank of the STS (MSTd), and in a lateral-anterior area of MST on the floor and the posterior bank of the STS (MST1). 4. Pursuit cells showed two characteristics in common when their visual properties were studied while the monkey was fixating. Almost all cells showed direction selectivity for moving stimuli and included the fovea within their receptive fields. 5. The visual response of pursuit cells in the several areas differed in two ways. Cells in MTf preferred small moving spots of light, whereas cells in MSTd preferred large moving stimuli, such as a pattern of random dots. Cells in MTf had small receptive fields; those in MSTd usually had large receptive fields. Visual responses of pursuit neurons in MST1 were heterogeneous; some resembled those in MTf, whereas others were similar to those in MSTd. This suggests that the pursuit cells in MSTd and MST1 belong to different subregions of MST.

Abstract Within the anterior inferior temporal cortex (AIT) there is a cluster of color selective neurons whose activities correlate with color discrimination behavior. To examine the causal relationship between the activities of these neurons and behavior, we applied electrical microstimulation to modulate neuronal activities within the AIT. We trained monkeys to perform a color judgment task and evaluated the effect of microstimulation in terms of the horizontal shift of the psychometric function. We found large effects of microstimulation on color discrimination behavior, predominantly within a subregion of the AIT. The cortical extent where microstimulation modulated behavior correlated with the presence of color-selective neurons. Unexpectedly, the direction of the modulation of color judgment evoked by microstimulation correlated negatively with the preference of the neurons around the stimulation site. These results support the existence of an anterior inferior temporal color-selective area (AITC) and its causal relationship with the color perception of these animals.

In natural conditions the human visual system can estimate the 3D shape of specular objects even from a single image. Although previous studies suggested that the orientation field plays a key role for 3D shape perception from specular reflections, its computational plausibility and possible mechanisms have not been investigated. In this study, to complement the orientation field information, we first add prior knowledge that objects are illuminated from above and utilize the vertical polarity of the intensity gradient. Then we construct an algorithm that incorporates these two image cues to estimate 3D shapes from a single specular image. We evaluated the algorithm with glossy and mirrored surfaces and found that 3D shapes can be recovered with a high correlation coefficient of around 0.8 with true surface shapes. Moreover, under a specific condition, the algorithm's errors resembled those made by human observers. These findings show that the combination of the orientation field and the vertical polarity of the intensity gradient is computationally sufficient and probably reproduces essential representations used in human shape perception from specular reflections.

The capacity for flexible sensory-action association in animals has been related to context-dependent attractor dynamics outside the sensory cortices. Here we report a line of evidence that flexibly modulated attractor dynamics during task switching are already present in the higher visual cortex in macaque monkeys. With a nonlinear decoding approach, we can extract the particular aspect of the neural population response that reflects the task-induced emergence of bistable attractor dynamics in a neural population, which could be obscured by standard unsupervised dimensionality reductions such as PCA. The dynamical modulation selectively increases the information relevant to task demands, indicating that such modulation is beneficial for perceptual decisions. A computational model that features nonlinear recurrent interaction among neurons with a task-dependent background input replicates the key properties observed in the experimental data. These results suggest that the context-dependent attractor dynamics involving the sensory cortex can underlie flexible perceptual abilities.

Objectives: The Objectives of this study is to demonstrate the response of patients with neurocognitive disorders to a combination of antidementia drugs and repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS). Methods: We conducted a descriptive and retrospective study with a sample of 13 geriatric patients, randomly selected from the private psychogeriatric clinic at the Nina Institute of Clinical Neurosciences in Santo Domingo. These patients were presented with various neurocognitive disorders: 3 with mild cognitive impairment, 3 with Alzheimer’s dementia, 2 with vascular dementia, and 5 with mixed dementia. All patients signed an informed consent form. Prior to starting rTMS treatment, they underwent EEG, laboratory analysis, and neuropsychological testing using the Mini-Mental State Examination (MMSE). Additionally, they were medicated with rivastigmine (12 mg) and memantine (20 mg). The rTMS parameters for the 20-session protocol were as follows: for mild cognitive impairment, 110% motor threshold (MT), 10 Hz, and 2,000 pulses; for Alzheimer’s diagnosis, 80% MT, 20 Hz, 1,200 pulses, 80% MT, 5 Hz, 600 pulses, and theta wave at 10 Hz, 110% MT, and 2,500 pulses. The results were tabulated, and consistent were drawn. Results: Our findings showed that all the patients improved their levels of cognitive impairment. Conclusions: Patients improved their cognitive impairment level with the combination treatment of antidementia drugs: cholinesterase inhibitors and memantine, along with repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS). Repetitive transcranial magnetic stimulation (rTMS) is a developing treatment, and further clinical studies are needed to confirm its potential in treating Alzheimer’s disease and other neurocognitive disorders alongside antidementia medications.