Estudio de los efectos de los cambios de escena visual natural en la percepción visual típica del adulto

Fondo

El entorno visual natural suele ser complejo, con una sola escena visual que contiene una amplia variedad de estímulos. Estos estímulos pueden cambiar rápida y frecuentemente. Para complicar aún más las cosas, la relevancia conductual de cualquier estímulo o característica visual en particular también puede cambiar en un momento dado. La percepción visual en entornos visuales realistamente complejos requiere la extracción constante de información de estímulo relevante para la tarea a partir de una gran cantidad de información irrelevante. Comprender cómo se usa la información relevante para la tarea para guiar el comportamiento en el contexto de entornos visuales en constante cambio y ricos en funciones es un componente clave para comprender la percepción. Esto puede ser particularmente cierto si el sistema visual está evolutivamente optimizado para funcionar en entornos realistamente complejos en los que el estímulo o la característica relevante desde el punto de vista conductual puede cambiar rápida y frecuentemente.

El objetivo de este estudio es investigar la predicción general de que el sistema visual está optimizado para extraer información visual de una manera generalizada que sea flexible a la amplia variedad de características visuales en constante cambio que se encuentran en entornos naturales. Específicamente, este estudio probará la hipótesis de que, en el contexto de escenas naturales realistamente complejas, la variabilidad de las características visuales irrelevantes para la tarea afecta negativamente la capacidad de los participantes para discriminar la característica visual que es relevante para la tarea en cuestión.

Métodos

Participantes

Los protocolos experimentales están aprobados por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad de Pensilvania. Se invitará a los participantes a que se ofrezcan como voluntarios para participar en este estudio. Los participantes darán su consentimiento informado. Para asegurar que los participantes cumplan con los criterios de elegibilidad, previo al experimento, serán entrevistados y llenarán una encuesta. También antes del experimento, se evaluará su agudeza visual utilizando una tabla optométrica de Snellen y las deficiencias de color utilizando la prueba de la placa de Ishihara. Serán excluidos antes del experimento si su agudeza visual mejor corregida es inferior a 20/40 en cualquiera de los ojos o si cometen algún error en la prueba de la placa de Ishihara.

Para los participantes inscritos, su umbral para la discriminación de la posición horizontal (en una condición de control sin ninguna variabilidad irrelevante para la tarea; consulte Organización de la sesión a continuación para obtener más detalles) se calculará en función de su desempeño en la tarea experimental durante su primera sesión. Los participantes serán excluidos después de la conclusión de su primera sesión si su umbral de discriminación de posición horizontal en la condición de control es superior a un valor máximo de 0,6 grados de ángulo visual, y los participantes excluidos en este punto no participarán en ninguna otra sesión experimental. Si muy pocos participantes inscritos cumplen este criterio, se incrementará este valor de umbral máximo para la inclusión de participantes. En el caso de que se aumente el valor del umbral máximo de inclusión, los participantes que habían sido previamente excluidos no se volverán a incluir en el experimento post hoc.

Aparato

Se utilizará un monitor LCD en color calibrado (monitor W-LED de escritorio con color crítico NEC MultiSync PA271Q QHD de 27 pulgadas con motor SpectraView; NEC Display Solutions) para mostrar los estímulos en una habitación que de otro modo estaría oscura, después de que los participantes se hayan adaptado a la oscuridad en el experimento. sala durante un mínimo de 5 minutos. El monitor funcionará con una resolución de píxeles de 1920 x 1080, con una frecuencia de actualización de 60 Hz y con una resolución de 8 bits para cada canal RGB. La computadora anfitriona de este monitor será una Apple Macintosh con un procesador Intel Core i7. La posición de la cabeza de cada participante se estabilizará mediante una mentonera (Headspot, UHCOTech, Houston, TX). Los ojos del participante estarán centrados horizontal y verticalmente con respecto al monitor. La distancia entre los ojos del participante y el monitor será de 75 cm. El participante ingresará sus respuestas utilizando un controlador de gamepad Logitech F310.

Estímulos

Todos los estímulos son variantes de la misma escena visual natural: una imagen cuadrada (que subtiende 8 grados de ángulo visual tanto en ancho como en alto), en la que un objeto central (un plátano, que subtiende aproximadamente 4 grados de ángulo visual en altura) está presentado en una matriz aproximadamente circular de objetos de fondo superpuestos (subtendiendo aproximadamente 5 grados de ángulo visual y formado por ramas y hojas superpuestas). El objeto central (el plátano) y/o lo que se denominará "objetos de fondo" (las ramas y las hojas) cambian de posición horizontal, rotación y/o profundidad a través de diferentes estímulos. El objeto central y los objetos de fondo se presentan en el contexto de otros objetos que nunca se mueven a través de diferentes estímulos (un saliente rocoso, un horizonte y tres tocones cubiertos de musgo).

La escena visual natural se creó con Blender, un paquete de creación 3D de código abierto (https://www.blender.org, Versión 2.81a). El objeto central y/o los objetos de fondo se movieron en posición horizontal, rotación y/o profundidad para crear diferentes estímulos utilizando iset3d, un paquete de software de código abierto (https://github.com/ISET/iset3d) que funciona con una versión modificada de pbrt (https://github.com/mmp/pbrt-v3). Las imágenes se crearon utilizando iset3d a una resolución de 1920 x 1920 con 100 muestras por píxel, en 31 longitudes de onda igualmente espaciadas entre 400 nm y 700 nm.

Las imágenes creadas con iset3d se convirtieron en imágenes RGB con un software personalizado (Natural Image Thresholds; https://github.com/AmyMNi/NaturalImageThresholds) escrito usando MATLAB (MathWorks; Natick, MA) y basado en el paquete de software Virtual World Color Constancy (github.com/BrainardLab/VirtualWorldColorConstancy). Natural Image Thresholds depende de las rutinas de Psychophysics Toolbox (http://psychtoolbox.org), iset3d (https://github.com/ISET/iset3d), e isetbio (http://psychtoolbox.org). Para convertir una imagen hiperespectral creada con iset3d en una imagen RGB para su presentación en el monitor calibrado, los datos de la imagen hiperespectral se usaron primero para calcular las excitaciones del cono LMS. Luego, las excitaciones del cono LMS se convirtieron en una imagen metamérica renderizada en el espacio de color RGB del monitor, según los datos de calibración del monitor. La imagen RGB se corrigió con gamma utilizando una escala común que trajo todas las imágenes RGB en el conjunto de estímulos a la gama de visualización del monitor.

Los estímulos se presentarán en el monitor calibrado en el contexto de la tarea psicofísica. Los estímulos se presentarán sobre un fondo gris uniforme (~100 cd/m^2), que se presentará en el monitor durante la sesión experimental.

Tarea psicofísica

Se utilizará una tarea psicofísica para medir la capacidad de los participantes para discriminar la posición horizontal del objeto central que se presenta dentro del contexto de los objetos de fondo en una escena visual natural. La tarea será una tarea de elección forzada de dos intervalos que presenta un estímulo por intervalo. Cada intervalo tendrá una duración de 250 ms. Cada estímulo se presentará en el centro del monitor. Entre los dos intervalos de estímulo, se mostrarán dos máscaras en sucesión en el centro del monitor. Cada máscara se presentará durante una duración de 400 ms, para un intervalo interestímulo total de 800 ms (consulte la organización de la sesión a continuación para conocer los detalles de la máscara).

La tarea del participante será determinar si, en comparación con el objeto central presentado en el primer intervalo, el objeto central presentado en el segundo intervalo está a la izquierda oa la derecha. Después de los dos intervalos, el participante tendrá una cantidad ilimitada de tiempo para presionar uno de los dos botones de respuesta en el gamepad (el gatillo superior izquierdo para indicar que el objeto central en el segundo intervalo estaba a la izquierda, el gatillo superior derecho para indicar que estaba a la derecha). Se presentará uno de los dos tonos de retroalimentación después de ingresar la respuesta, indicando si el participante estaba correcto o incorrecto. Para las pruebas en las que no hay diferencia en la posición del objeto central entre los dos intervalos, la respuesta que recibirá el tono de retroalimentación correcto se seleccionará aleatoriamente por prueba. Las pruebas estarán separadas por un intervalo entre pruebas de aproximadamente 1 segundo.

Los programas experimentales se pueden encontrar en el paquete de software personalizado Natural Image Thresholds (https://github.com/AmyMNi/NaturalImageThresholds). Se escribieron en MATLAB (MathWorks; Natick, MA) y se basaron en el paquete de software Virtual World Color Constancy (github.com/BrainardLab/VirtualWorldColorConstancy). Se basan en rutinas de Psychophysics Toolbox (http://psychtoolbox.org) y mgl (http://justingardner.net/doku.php/mgl/overview).

Organización de la sesión

Se espera que los participantes completen este experimento piloto en seis sesiones. La primera sesión incluirá procedimientos de inscripción de participantes (consentimiento informado, pruebas de la vista, etc.; consulte Participantes arriba para obtener más detalles), así como pruebas de familiarización (consulte el siguiente párrafo) y durará aproximadamente una hora y media. Las sesiones segunda a sexta durarán aproximadamente una hora cada una.

En la primera sesión, antes de comenzar la tarea, se le proporcionará al participante las instrucciones de la tarea y se le dará la oportunidad de practicar presionando los botones de respuesta. Solo para la primera sesión, el participante comenzará con 30 intentos de familiarización. Las pruebas de familiarización comprenderán, en orden: 10 pruebas fáciles seleccionadas al azar (las comparaciones de cambio de posición más grandes), 10 pruebas de dificultad media seleccionadas al azar (las comparaciones de cambio de posición 4th y 5th más grandes) y 10 pruebas seleccionadas al azar de todos los posibles comparaciones de cambio de posición. Las pruebas de familiarización no incluirán ninguna variabilidad irrelevante para la tarea. Los datos de las pruebas de familiarización no se guardarán. Las pruebas de familiarización serán seguidas por un descanso, durante el cual el participante tendrá la oportunidad de hacer cualquier pregunta que pueda tener. El descanso terminará cuando el participante indique que está listo (pulsando un botón) y comenzará el experimento.

En cada sesión, habrá dos condiciones: "condición" se refiere a la posición de referencia del objeto central. Para cada posición de referencia, habrá 11 posiciones de "comparación" para el objeto central: cinco posiciones de comparación en la dirección horizontal positiva, cinco posiciones de comparación en la dirección horizontal negativa y una posición de comparación de 0 que indica que no hay cambios. En cada prueba, un intervalo contendrá un estímulo de referencia y el otro intervalo contendrá uno de los estímulos de comparación de ese estímulo de referencia. El orden en que se presentan estos dos estímulos dentro de un ensayo se seleccionará aleatoriamente por ensayo.

Un "bloque" de pruebas constará de 2 condiciones y 11 comparaciones por condición, para un total de 22 pruebas. Los ensayos dentro de un bloque se ejecutarán en orden aleatorio. Se completará un bloque antes de que comience el siguiente bloque de pruebas. Habrá 14 iteraciones de un bloque, para un total de 308 ensayos.

Este conjunto de 308 pruebas constituirá un único "nivel de ruido". Una única sesión constará de tres niveles de ruido: Nivel de ruido 0, Nivel de ruido 1 y Nivel de ruido 2. Las pruebas para cada nivel de ruido se dividirán en dos "ejecuciones" (154 pruebas por ejecución). Así, cada corrida comprenderá un único nivel de ruido. Las seis carreras se ejecutarán en orden aleatorio por sesión. Cada carrera estará separada por un descanso que durará al menos un minuto y durante el cual se le indicará al participante que se ponga de pie o se estire según sea necesario. Cada descanso terminará cuando el participante indique que está listo (pulsando un botón).

En las seis carreras, habrá un total de 924 ensayos. Además, cada sesión comenzará con cuatro ensayos de práctica (incluida la primera sesión experimental, que estará precedida por ensayos de familiarización como se describe anteriormente). Cada sesión también incluirá una prueba de práctica después de cada uno de los cinco descansos. Cada prueba de práctica se seleccionará al azar del conjunto de pruebas fáciles (descritas anteriormente) y no incluirá ninguna variabilidad irrelevante para la tarea. Los datos de las pruebas de práctica no se guardarán. Incluyendo los nueve ensayos de práctica, habrá un total de 933 ensayos por sesión.

Para el nivel de ruido 0, no habrá cambios en los objetos de fondo (las ramas y las hojas). El nivel de ruido 0 será la condición de control y se utilizará para determinar el umbral del participante para discriminar la posición horizontal del objeto central sin ningún ruido de estímulo irrelevante para la tarea. Los niveles de ruido 1 y 2 se utilizarán para determinar el umbral del participante para discriminar la posición horizontal del objeto central en presencia de ruido de estímulo irrelevante para la tarea.

El nivel de ruido 1 consistirá en ruido irrelevante para la tarea en una sola característica irrelevante para la tarea: rotación. Se aplicará una cantidad de rotación irrelevante para la tarea a cada estímulo por separado. Para cada estímulo, se extraerá aleatoriamente una sola cantidad de rotación de un grupo de 51 cantidades de rotación, y todos los objetos de fondo en el estímulo rotarán en esa cantidad de rotación. La cantidad de rotación se extraerá por separado (al azar con reemplazo) para cada uno de los dos estímulos presentados en una prueba (el estímulo de la posición de referencia y el estímulo de la posición de comparación). El grupo de 51 cantidades de rotación comprenderá: una cantidad de rotación de cero (sin cambios en los objetos de fondo), 25 cantidades de rotación igualmente espaciadas en el sentido de las agujas del reloj y 25 cantidades de rotación igualmente espaciadas en el sentido contrario a las agujas del reloj.

El nivel de ruido 2 consistirá en ruido irrelevante para la tarea en dos características irrelevantes para la tarea: rotación y profundidad. Para el Nivel de ruido 2, también habrá un grupo de 51 cantidades de ruido, pero cada cantidad de ruido en el grupo constará de una cantidad de rotación (las mismas 51 cantidades de rotación que en el Nivel de ruido 1) y una cantidad de profundidad. Habrá 51 cantidades de profundidad posibles (una cantidad de profundidad de cero, 25 cantidades de profundidad igualmente espaciadas en la dirección de la posición y 25 cantidades de profundidad igualmente espaciadas en la dirección negativa). Para el conjunto de nivel de ruido 2 de 51 cantidades de ruido, una de las cantidades de ruido consistirá en una cantidad de rotación de cero y una cantidad de profundidad de cero. Para las 50 cantidades de ruido restantes en la piscina, cada una de las 50 cantidades de rotación restantes se asignará aleatoriamente (sin reemplazo) a una de las 50 cantidades de profundidad restantes. De este conjunto de 51 cantidades de ruido de nivel de ruido 2, se extraerá aleatoriamente una sola cantidad de ruido (con reemplazo) para cada uno de los dos estímulos en una prueba por separado.

Finalmente, como se señaló anteriormente (ver Tarea psicofísica), se mostrarán dos máscaras por prueba durante el intervalo interestímulo. Todas las máscaras en todos los niveles de ruido se extraerán de la misma distribución de estímulos (estímulos con nivel de ruido 0, por lo que no contienen ruido irrelevante para la tarea). Para crear cada una de las dos máscaras en una prueba: primero, se determinarán las posiciones centrales del objeto en el primer y segundo intervalo de la prueba. Los dos estímulos con nivel de ruido 0 que coincidan con las posiciones centrales del objeto en el primer y segundo intervalo se utilizarán para crear las máscaras de prueba. Para cada uno de estos dos estímulos, la intensidad promedio se calculará por canal RGB por bloque de 16 x 16 del estímulo. A continuación, cada bloque de 16 x 16 de una máscara se extraerá aleatoriamente de uno u otro estímulo y estará formado por la intensidad media uniforme calculada por canal RGB para ese bloque del estímulo seleccionado. Por lo tanto, las dos máscaras que se muestran por prueba consistirán cada una en un sorteo aleatorio diferente por bloque de 16 x 16.

Análisis de los datos

Por sesión, se medirá el umbral del participante para discriminar la posición del objeto para cada nivel de ruido. Primero, para cada posición de comparación, se calculará la proporción de ensayos en los que el participante respondió que el estímulo de comparación estaba ubicado a la derecha del estímulo de referencia. A continuación, la proporción de la comparación que se eligió hacia la derecha se ajustará con una función normal acumulativa utilizando Palamedes Toolbox (http://www.palamedestoolbox.org). Para estimar los cuatro parámetros de la función psicométrica (umbral, pendiente, tasa de caída y tasa de conjetura), la tasa de lapso se establecerá igual a la tasa de conjetura y se obligará a estar en el rango [0, 0.05], y la El modelo se ajustará a los datos utilizando el método de máxima verosimilitud. El umbral se calculará como la diferencia entre los niveles de estímulo en las actuaciones (la proporción en la que se eligió la comparación hacia la derecha) igual a 0,7602 y 0,5 según lo determinado por el ajuste normal acumulativo.