Resumen

Se ha sugerido que la entrada visual emocional se procesa a lo largo de una vía cortical más lenta y una vía subcortical más rápida que comprende el núcleo geniculado lateral (LGN), el colículo superior, el pulvinar y, finalmente, la amígdala. Sin embargo, faltan pruebas anatómicas y funcionales sobre la ruta subcortical. Aquí, adoptamos un enfoque computacional para investigar si la representación visual que se logra en el LGN puede apoyar el reconocimiento de la emoción y la respuesta emocional a lo largo de la ruta subcortical. En cuatro experimentos, mostramos que las salidas de las células Y del LGN no apoyan ni la categorización de la expresión facial ni el emparejamiento de la misma/diferente expresión por un clasificador artificial. Sin embargo, el mismo clasificador es capaz de rendir por encima del nivel de azar en una categorización basada en la estadística de escenas que contienen animales y escenas que contienen personas y de patrones claros y oscuros. Se concluye que la representación visual alcanzada en el LGN es insuficiente para permitir el reconocimiento de la expresión facial emocional.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:representación visual, ruta subcortical, coincidencia de expresiones diferentes, vía subcortical más rápida, expresión facial emocional, lgn, categorización de la expresión facial, salida del lgn, categorización de la escena, entrada visual emocional
• Keywords:visual representation, subcortical route, different expression matching, faster subcortical pathway, emotional facial expression, lgn, facial expression categorization, output of lgn, categorization of scene, emotional visual input