Probación del papel de los mapas de dimensión de características en la cognición visual: impacto del nivel de prominencia (estudio de seguimiento de seguimiento ocular)

¿Cómo se sabe qué mirar en una escena? Imagine un juego "Where's Waldo": es difícil encontrar a Waldo porque hay muchas ubicaciones 'sobresalientes' en la imagen, cada una compitiendo por la atención. Uno solo puede atender una pequeña ubicación en la imagen en un momento dado, por lo que para encontrar a Waldo, debe dirigir su atención a diferentes ubicaciones. Una teoría destacada sobre cómo se logra esta afirmación de que se identifican ubicaciones importantes en función de distintos tipos de características (por ejemplo, movimiento o color), con las ubicaciones más únicas en comparación con el fondo con más probabilidades de ser atendidas. Un componente importante de esta teoría es que las dimensiones de características individuales (nuevamente, color o movimiento) se calculan dentro de sus propios 'mapas de características', que se cree que se implementan en regiones cerebrales específicas. Sin embargo, si y cómo las regiones cerebrales específicas contribuyen a estos mapas de características sigue siendo desconocido.

El objetivo de este estudio es determinar cómo las regiones cerebrales que responden fuertemente a diferentes tipos de características (color y movimiento) y qué codifican ubicaciones espaciales de los mapas de dimensiones de extractos de estímulos visuales "basados ​​en propiedades de estímulo, incluido el contraste de características. Los investigadores plantean la hipótesis de que las regiones cerebrales selectivas de características actúan como mapas de dimensión de características neurales y, por lo tanto, codifican representaciones de ubicaciones sobresalientes en función de su dimensión de características preferidas. Los investigadores recopilarán datos de seguimiento ocular, mientras que los participantes ven los estímulos visuales que se destacan en función de diferentes combinaciones de dimensiones de características. A partir de los datos de seguimiento ocular, los investigadores construirán mapas de calor de fijación en las dimensiones de la característica para todos los niveles de relevancia, lo que les permite conectar los datos de comportamiento al último conjunto de datos fMRI. Cada participante verá libremente los estímulos a medida que aparecen en la pantalla de la computadora. En todos los ensayos, los investigadores manipularán 1) la 'fuerza' de las ubicaciones sobresalientes en función de cuán diferente es el estímulo sobresaliente con el fondo, 2) el número de ubicaciones sobresalientes y 3) el valor (s) de características utilizados para hacer que cada ubicación sea sobresaliente. En conjunto, estas manipulaciones ayudarán a los investigadores a comprender completamente estos cálculos críticos de relevancia en el sistema visual humano saludable.