The mapping between the visual input on the retina to the cortical surface, i.e., retinotopic mapping, is an important topic in vision science and neuroscience. Human retinotopic mapping can be revealed by analyzing cortex functional magnetic resonance imaging (fMRI) signals when the subject is under specific visual stimuli. Conventional methods process, smooth, and analyze the retinotopic mapping based on the parametrization of the (partial) cortical surface. However, the retinotopic maps generated by this approach frequently contradict neuropsychology results. To address this problem, we propose an integrated approach that parameterizes the cortical surface, such that the parametric coordinates linearly relates the visual coordinate. The proposed method helps the smoothing of noisy retinotopic maps and obtains neurophysiological insights in human vision systems. One key element of the approach is the Error-Tolerant Teichmuller Map, which uniforms the angle distortion and maximizes the alignments to self-contradicting landmarks. We validated our overall approach with synthetic and real retinotopic mapping datasets. The experimental results show the proposed approach is superior in accuracy and compatibility. Although we focus on retinotopic mapping, the proposed framework is general and can be applied to process other human sensory maps.

中文翻译：

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在视网膜映射中使用容错 Teichmuller 映射优化视觉皮层参数化

视网膜上的视觉输入到皮质表面的映射，即视网膜映射，是视觉科学和神经科学中的一个重要课题。当受试者处于特定视觉刺激下时，可以通过分析皮层功能磁共振成像 (fMRI) 信号来揭示人类视网膜定位。传统方法基于（部分）皮质表面的参数化处理、平滑和分析视网膜映射。然而，这种方法生成的视网膜图经常与神经心理学结果相矛盾。为了解决这个问题，我们提出了一种参数化皮层表面的综合方法，使得参数坐标与视觉坐标线性相关。所提出的方法有助于平滑嘈杂的视网膜图并获得人类视觉系统中的神经生理学见解。该方法的一个关键要素是容错 Teichmuller 地图，它使角度失真均匀并最大化与自相矛盾的地标的对齐。我们使用合成和真实的视网膜映射数据集验证了我们的整体方法。实验结果表明，所提出的方法在准确性和兼容性方面具有优越性。虽然我们专注于视网膜映射，但所提出的框架是通用的，可以应用于处理其他人类感官图。我们使用合成和真实的视网膜映射数据集验证了我们的整体方法。实验结果表明，所提出的方法在准确性和兼容性方面具有优越性。虽然我们专注于视网膜映射，但所提出的框架是通用的，可以应用于处理其他人类感官图。我们使用合成和真实的视网膜映射数据集验证了我们的整体方法。实验结果表明，所提出的方法在准确性和兼容性方面具有优越性。虽然我们专注于视网膜映射，但所提出的框架是通用的，可以应用于处理其他人类感官图。