Objects are grouped into categories through a complex combination of statistical and structural regularities. We sought to better understand the neural responses to the structural features of object categories that result from implicit learning. Adult participants were exposed to 32 object categories that contained three structural properties: frequency, variability, and co-occurrences, during an implicit learning task. After this exposure, participants completed a recognition task and were then presented with blocks of learned object categories during fMRI sessions. Analyses were performed by extracting data from ROIs placed throughout the fusiform gyri and lateral occipital cortex and comparing the effects of the different structural properties throughout the ROIs. Behaviorally, we found that symbol category recognition was supported by frequency, but not variability. Neurally, we found that sensitivity to object categories was greater in the right hemisphere and increased as ROIs were moved posteriorly. Frequency and variability altered the brain activation while processing object categories, although the presence of learned co-occurrences did not. Moreover, variability and co-occurrence interacted as a function of ROI, with the posterior fusiform gyrus being most sensitive to this relationship. This result suggests that variability may guide the learner to relevant co-occurrences and this is supported by the posterior ventral temporal cortex. Broadly, our results suggest that the internal features of the categories themselves are key factors in the category learning system.

中文翻译：

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频率、可变性和共现对神经系统中类别形成的影响。

对象通过统计和结构规律的复杂组合被分组到类别中。我们试图更好地理解对由隐式学习产生的对象类别的结构特征的神经反应。在隐性学习任务中，成年参与者接触 32 个对象类别，这些对象类别包含三个结构特性：频率、可变性和共现。在此曝光后，参与者完成了一项识别任务，然后在 fMRI 会议期间向他们展示了学习对象类别的块。通过从整个梭状回和外侧枕叶皮层放置的 ROI 中提取数据并比较整个 ROI 中不同结构特性的影响来进行分析。在行为上，我们发现符号类别识别受频率支持，但不受可变性支持。从神经上讲，我们发现右半球对对象类别的敏感性更高，并且随着 ROI 向后移动而增加。在处理对象类别时，频率和可变性改变了大脑的激活，尽管学习的共现的存在没有。此外，可变性和共现作为 ROI 的函数相互作用，后梭状回对这种关系最敏感。这一结果表明可变性可以引导学习者相关的共现，这得到了后腹侧颞叶皮层的支持。从广义上讲，我们的结果表明类别本身的内部特征是类别学习系统中的关键因素。我们发现右半球对物体类别的敏感性更高，并且随着 ROI 向后移动而增加。在处理对象类别时，频率和可变性改变了大脑的激活，尽管学习的共现的存在没有。此外，可变性和共现作为 ROI 的函数相互作用，后梭状回对这种关系最敏感。这一结果表明可变性可以引导学习者相关的共现，这得到了后腹侧颞叶皮层的支持。从广义上讲，我们的结果表明类别本身的内部特征是类别学习系统中的关键因素。我们发现右半球对物体类别的敏感性更高，并且随着 ROI 向后移动而增加。在处理对象类别时，频率和可变性改变了大脑的激活，尽管学习的共现的存在没有。此外，可变性和共现作为 ROI 的函数相互作用，后梭状回对这种关系最敏感。这一结果表明可变性可以引导学习者相关的共现，这得到了后腹侧颞叶皮层的支持。从广义上讲，我们的结果表明类别本身的内部特征是类别学习系统中的关键因素。在处理对象类别时，频率和可变性改变了大脑的激活，尽管学习的共现的存在没有。此外，可变性和共现作为 ROI 的函数相互作用，后梭状回对这种关系最敏感。这一结果表明可变性可以引导学习者相关的共现，这得到了后腹侧颞叶皮层的支持。从广义上讲，我们的结果表明类别本身的内部特征是类别学习系统中的关键因素。在处理对象类别时，频率和可变性改变了大脑的激活，尽管学习的共现的存在没有。此外，可变性和共现作为 ROI 的函数相互作用，后梭状回对这种关系最敏感。这一结果表明可变性可以引导学习者相关的共现，这得到了后腹侧颞叶皮层的支持。从广义上讲，我们的结果表明类别本身的内部特征是类别学习系统中的关键因素。这一结果表明可变性可以引导学习者相关的共现，这得到了后腹侧颞叶皮层的支持。从广义上讲，我们的结果表明类别本身的内部特征是类别学习系统中的关键因素。这一结果表明可变性可以引导学习者相关的共现，这得到了后腹侧颞叶皮层的支持。从广义上讲，我们的结果表明类别本身的内部特征是类别学习系统中的关键因素。