Fil d'Ariane

null Curtis Baker, B.Sc., Ph. D.

Scientifique senior, IR-CUSM, site de l'Hôpital général de Montréal

Programme en réparation du cerveau et en neurosciences intégratives

Centre de biologie translationnelle

Professeur, Département d'ophthalmologie et des sciences de la vision, Faculté de médecine et des sciences de la santé, Université McGill

 

Mots-clés

vision • neurophysiologie • perception • psychophysique

Aire de recherche

Ma recherche porte sur la compréhension à long terme de la perception visuelle chez l'humain, plus particulièrement sur les mécanismes neuronaux de bas niveau qui sont fonctionnellement pertinents dans la vie de tous les jours. Les scènes naturelles dans notre monde visuel sont remplies d'objets délimités par leurs trames de fond non seulement par des changements simples au niveau de la luminosité ou de la couleur, mais également par les différences au niveau d'autres attributs comme le contraste, la texture ou le mouvement. Un objectif important est de comprendre la façon dont le traitement visuel précoce détecte et utilise ces signaux riches afin de fournir une perception robuste de la « figure-fond » et des relations locales liées à la profondeur dans le monde réel. Les projets au sein du laboratoire utilisent une variété d'approches, incluant la psychophysique humaine, l'électrophysiologie simple, l'imagerie optique et la modélisation computationnelle.

Publications choisies

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  • St-Amand, D., Baker, C.L. Jr.: Model-based approach shows ON pathway afferents elicit a transient decrease of V1 responses. J Neuroscience 43:1920-1932 (2023). PMID: 36759194.

  • Ramirez AL, Thompson LW, Rosenberg A, Baker CL Jr.: Behavioral signatures of Y-like neuronal responses in human vision. Scientific Reports 12:19116 (2022). PMID: 36352245.

  • Sun, H-C, St-Amand, D., Baker, C.L. Jr., Kingdom, F.K.K.: Visual perception of texture regularity: conjoint measurements and a wavelet response-distribution model. PLOS Computational Biology, 17(10): e1008802 (2021). PMID: 34653176.

  • Dimattina D, Baker CL Jr (2019) Modeling second-order boundary perception: A machine learning approach. PLOS Computational Biology 15(3): e1006829. PMID: 30883556.

  • Gharat, A., and Baker, C.L. Jr.: Nonlinear Y-like receptive fields in the early visual cortex: An intermediate stage for building cue-invariant receptive fields from subcortical Y cells. Journal of Neuroscience 37(4):998-1013 (2017). PMID: 28123031.