<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8"><div dir="ltr">** Apologies for cross-posting **<div><br></div><div>Please find below an advertisement for an upcoming <a href="https://www.unr.edu/neuroscience/research/center/seminar-series">NeuroLecture seminar</a> at the University of Nevada, Reno. If interested, please email Zoey Isherwood (<a href="mailto:zisherwood@unr.edu">zisherwood@unr.edu</a>) for the Zoom link and password.</div><div><br></div><div>Speaker: </div><div><br></div><blockquote style="margin:0 0 0 40px;border:none;padding:0px"><div><a href="https://psychology.uq.edu.au/profile/6429/alex-puckett">Dr. Alex Puckett</a> (School of Psychology, University of Queensland, Australia)</div></blockquote><div><br>Title: </div><div><br></div><blockquote style="margin:0 0 0 40px;border:none;padding:0px"><div>The functional architecture of human visual cortex</div></blockquote><div><br>Time and Date:</div><div><br></div><div><blockquote style="margin:0 0 0 40px;border:none;padding:0px"><div>October 16, 2020 at 3:00pm PST - Reno (October 17, 2020 at 8:00am AEST - Brisbane)</div></blockquote></div><div><br></div><div>Abstract: </div><div><br></div><blockquote style="margin:0 0 0 40px;border:none;padding:0px"><div>Our rich, unified visual experience is made possible only through the concerted activity of many, specialized cortical areas. In this talk, I will discuss two distinct but complementary studies aimed at better understanding the functional architecture of these visual areas in humans. For the first, I will discuss a wavelet-based approach for parametrically and subtly manipulating the complex statistical properties of natural scenes with a high degree of control and flexibility. Using fMRI, I’ll then show how our cortical visual areas are differentially sensitive to these subtle manipulations. For the second project, I’ll detail our recent work using fMRI data from a large cohort of participants (N = 181) to develop a deep neural network able to predict the retinotopic organization of human visual cortex. These predictions are made at the individual level, directly on a surface model of the cortex, and from underlying anatomical information alone.</div></blockquote><div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><i><span style="color:rgb(153,153,153)">Zoey J. Isherwood<br>Postdoctoral Scholar<br>School of Psychology, University of Nevada, Reno<br>RENO NV 89557 USA</span></i><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><font size="2"><font color="#888888"><i><span style="color:rgb(153,153,153)"><br></span></i></font></font></span></div><div><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif"><font size="2"><font color="#888888"><i><span style="color:rgb(153,153,153)"><font color="#888888">E: <a href="mailto:zisherwood@unr.edu" target="_blank">zisherwood@unr.edu</a> || <a href="mailto:zoey.isherwood@gmail.com" target="_blank">zoey.isherwood@gmail.com</a></font></span></i></font></font></span></div></div></div></div></div>