- ICH GCP
- Yhdysvaltain kliinisten tutkimusten rekisteri
- Kliininen tutkimus NCT05004649
Luonnollisten visuaalisten kohtausten muutosten vaikutusten tutkiminen tyypilliseen aikuisen visuaaliseen havaintoon
Stimulin vaihtelun vaikutukset luonnollisissa visuaalisissa kohtauksissa
Luonnollinen visuaalinen ympäristö on monimutkainen ja täynnä erilaisia ärsykkeitä ja piirteitä. Visuaalisen järjestelmän on jatkuvasti poimittava käyttäytymisen kannalta merkityksellistä visuaalista informaatiota visuaalisen kohtauksen epäolennaisesta tiedosta. Asiaa mutkistaa entisestään se, että kulloinkin olennaisin visuaalinen ominaisuus tai ärsyke voi muuttua nopeasti ja usein realistisissa visuaalisissa ympäristöissä. Mekanismeja, joilla tehtävään liittyvä tieto ohjaa havaintokäyttäytymistä, ei ole täysin ymmärretty.
Tässä tutkimuksessa psykofyysisiä kokeita käytetään mittaamaan osallistujien kykyä erottaa keskeisen kohteen vaakasuora sijainti monimutkaisessa, luonnollisessa visuaalisessa kohtauksessa sekä mitata, kuinka tähän kykyyn vaikuttaa kokeen sisäinen vaihtelu taustaobjekteja kohtauksessa.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on tutkia yleistä ennustetta, jonka mukaan visuaalinen järjestelmä poimii tehtävään liittyvää tietoa tavalla, joka heijastaa realistisesti monimutkaisia visuaalisia ympäristöjä, joissa ärsykkeet vaihtuvat nopeasti ja usein. Erityisesti tässä tutkimuksessa testataan hypoteesia, jonka mukaan tehtävän kannalta epäolennainen vaihtelu kohtauksessa vaikuttaa osallistujien kykyyn erottaa visuaalinen piirre, joka on olennainen tehtävän kannalta.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Yksityiskohtainen kuvaus
Tausta
Luonnollinen visuaalinen ympäristö on usein monimutkainen, ja yksi visuaalinen kohtaus sisältää monenlaisia ärsykkeitä. Nämä ärsykkeet voivat muuttua nopeasti ja usein. Asiaa vaikeuttaa entisestään se, että minkä tahansa tietyn ärsykkeen tai visuaalisen ominaisuuden käyttäytymisen merkitys voi myös muuttua milloin tahansa. Visuaalinen havainto realistisesti monimutkaisissa visuaalisissa ympäristöissä vaatii jatkuvaa tehtävään liittyvien ärsyketietojen poimimista suuresta määrästä epäolennaista tietoa. Ymmärtäminen, kuinka tehtävään liittyvää tietoa käytetään ohjaamaan käyttäytymistä jatkuvasti muuttuvissa, monipuolisissa visuaalisissa ympäristöissä, on keskeinen osa käsityksen ymmärtämistä. Tämä voi olla erityisen totta, jos visuaalinen järjestelmä on evoluutionaalisesti optimoitu toimimaan realistisesti monimutkaisissa ympäristöissä, joissa käyttäytymisen kannalta merkityksellinen ärsyke tai ominaisuus voi muuttua nopeasti ja usein.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on tutkia yleistä ennustetta, jonka mukaan visuaalinen järjestelmä on optimoitu poimimaan visuaalista informaatiota yleisellä tavalla, joka on joustava luonnonympäristön monille jatkuvasti muuttuville visuaalisille piirteille. Tarkemmin sanottuna tämä tutkimus testaa hypoteesia, jonka mukaan realistisesti monimutkaisten luonnollisten kohtausten yhteydessä tehtävän kannalta epäolennainen visuaalisen ominaisuuden vaihtelu vaikuttaa negatiivisesti osallistujien kykyyn erottaa käsillä olevaan tehtävään liittyvä visuaalinen piirre.
menetelmät
Osallistujat
Kokeelliset protokollat ovat Pennsylvanian yliopiston instituutioiden arviointilautakunnan hyväksymiä. Osallistujia kutsutaan vapaaehtoisiksi osallistumaan tähän tutkimukseen. Osallistujat antavat tietoisen suostumuksen. Sen varmistamiseksi, että osallistujat täyttävät kelpoisuusvaatimukset, heitä haastatellaan ennen kokeilua ja he täyttävät kyselyn. Myös ennen koetta ne seulotaan näöntarkkuuden suhteen Snellenin silmäkartalla ja väripuutteiden varalta Ishihara-levytestillä. Heidät suljetaan pois ennen koetta, jos heidän parhaiten korjattu näöntarkkuus on huonompi kuin 20/40 kummassakin silmässä tai jos he tekevät virheitä Ishihara-levytestissä.
Ilmoittautuneiden osallistujien kynnys vaaka-asennon erottelulle (kontrollitilassa ilman tehtävän kannalta epäolennaista vaihtelua; katso lisätietoja alla olevasta istunnon järjestämisestä) lasketaan heidän suorituksensa kokeellisessa tehtävässä ensimmäisen istunnon aikana. Osallistujat suljetaan pois ensimmäisen istunnon päätyttyä, jos heidän vaaka-asennon erottelukynnys kontrollitilassa on korkeampi kuin maksimiarvo 0,6 näkökulman astetta, eivätkä tässä vaiheessa poissuljetut osallistujat osallistu muihin koeistuntoihin. Jos vain harvat osallistujat täyttävät tämän kriteerin, osallistujien osallistumisen enimmäiskynnysarvoa nostetaan. Jos osallistumisen enimmäiskynnysarvoa nostetaan, osallistujia, jotka oli aiemmin suljettu pois, ei oteta uudelleen mukaan kokeeseen posthoc.
Laitteet
Kalibroitua LCD-värinäyttöä (27 tuuman NEC MultiSync PA271Q QHD Color Critical Desktop W-LED -näyttö SpectraView Enginellä; NEC Display Solutions) käytetään ärsykkeiden näyttämiseen muuten pimeässä huoneessa sen jälkeen, kun osallistujat ovat sopeutuneet kokeessa pimeään. tilaa vähintään 5 minuutiksi. Näyttöä ohjataan pikseliresoluutiolla 1920 x 1080, virkistystaajuudella 60 Hz ja 8-bittisellä resoluutiolla jokaiselle RGB-kanavalle. Tämän näytön isäntätietokone on Apple Macintosh, jossa on Intel Core i7 -suoritin. Jokaisen osallistujan pään asento vakautetaan leukakupin avulla (Headspot, UHCOTech, Houston, TX). Osallistujan silmät on keskitetty vaakasuoraan ja pystysuoraan näyttöön nähden. Osallistujan silmien ja monitorin välinen etäisyys on 75 cm. Osallistuja syöttää vastauksensa Logitech F310 -peliohjaimella.
Stimulit
Kaikki ärsykkeet ovat muunnelmia samasta luonnollisesta visuaalisesta kohtauksesta: neliön muotoinen kuva (jossa on 8 astetta näkökulmaa sekä leveydellä että korkeudella), jossa keskeinen kohde (banaani, jonka korkeus on noin 4 astetta näkökulmaa) on esitetään suunnilleen pyöreässä joukossa päällekkäisiä taustaobjekteja (joka on noin 5 astetta näkökulmasta ja koostuu päällekkäisistä oksista ja lehdistä). Keskeinen kohde (banaani) ja/tai mitä kutsutaan "taustaobjekteiksi" (oksat ja lehdet) muuttuvat vaaka-asennossa, pyörimisessä ja/tai syvyydessä eri ärsykkeiden välillä. Keskeinen kohde ja taustaobjektit esitetään kontekstissa muiden esineiden kanssa, jotka eivät koskaan liiku erilaisten ärsykkeiden poikki (kallioreuna, taivaanranta ja kolme sammaleen peittämää kantoa).
Luonnollinen visuaalinen kohtaus luotiin käyttämällä Blenderia, avoimen lähdekoodin 3D-luontiohjelmistoa (https://www.blender.org, Versio 2.81a). Keskeistä kohdetta ja/tai taustaobjekteja siirrettiin vaaka-asennossa, pyörimisessä ja/tai syvyydessä erilaisten ärsykkeiden luomiseksi käyttämällä avoimen lähdekoodin ohjelmistopakettia iset3d (https://github.com/ISET/iset3d) joka toimii pbrt:n muokatun version kanssa (https://github.com/mmp/pbrt-v3). Kuvat luotiin iset3d:llä 1920 x 1920 resoluutiolla 100 näytettä pikseliä kohden, 31 tasavälisellä aallonpituudella 400 nm ja 700 nm välillä.
iset3d:llä luodut kuvat muunnettiin RGB-kuviksi mukautetulla ohjelmistolla (Natural Image Thresholds; https://github.com/AmyMNi/NaturalImageThresholds) kirjoitettu MATLABilla (MathWorks; Natick, MA) ja perustuu Virtual World Color Constancy -ohjelmistopakettiin (github.com/BrainardLab/VirtualWorldColorConstancy). Natural Image Thresholds on riippuvainen Psychophysics Toolboxin (http://psychtoolbox.org), iset3d:n (https://github.com/ISET/iset3d) rutiineista, ja isetbio (http://psychtoolbox.org). iset3d:llä luodun hyperspektrisen kuvan muuntamiseksi RGB-kuvaksi esitettäväksi kalibroidulla näytöllä, hyperspektrikuvadataa käytettiin ensin LMS-kartion viritysten laskemiseen. Sitten LMS-kartioherätteet muunnettiin metameeriseksi renderoiduksi kuvaksi näytön RGB-väriavaruudessa näytön kalibrointitietojen perusteella. RGB-kuva korjattiin gamma-korjauksella käyttämällä yleistä skaalausta, joka toi kaikki ärsykeasetuksen RGB-kuvat monitorin näyttöalueelle.
Ärsykkeet esitetään kalibroidulla monitorilla psykofyysisen tehtävän yhteydessä. Ärsykkeet esitetään tasaisella harmaalla taustalla (~100 cd/m^2), joka esitetään monitorissa koeistunnon ajan.
Psykofyysinen tehtävä
Psykofyysisen tehtävän avulla mitataan osallistujien kykyä erottaa keskeisen kohteen vaakasuora sijainti taustaobjektien kontekstissa luonnollisessa visuaalisessa kohtauksessa. Tehtävä on kahden intervallin pakkovalintatehtävä, jossa on yksi ärsyke intervallia kohden. Jokaisen intervallin kesto on 250 ms. Jokainen ärsyke esitetään näytön keskellä. Kahden ärsykevälin välillä näkyy kaksi maskia peräkkäin monitorin keskellä. Jokainen maski esitellään 400 ms:n ajan, yhteensä 800 ms interstimulus-välillä (katso maskin yksityiskohdat alla istunnon järjestämisestä).
Osallistujan tehtävänä on selvittää, onko toisessa välissä esitelty keskikohde vasemmalla vai oikealla verrattuna ensimmäisessä välissä esitettyyn keskusobjektiin. Kahden aikavälin jälkeen osallistujalla on rajoittamaton aika painaa jompaakumpaa peliohjaimen kahdesta vastauspainikkeesta (vasen ylempi liipaisin osoittaa, että toisen aikavälin keskikohde oli vasemmalla, oikea ylempi liipaisin osoittaa että se oli oikealla). Vastauksen antamisen jälkeen kuuluu toinen kahdesta palauteäänestä, joka osoittaa, oliko osallistuja oikein vai väärin. Kokeissa, joissa keskikohteen sijainnissa ei ole eroa näiden kahden aikavälin välillä, oikean palauteäänen saava vastaus valitaan satunnaisesti kokeilua kohden. Kokeilut erotetaan toisistaan noin 1 sekunnin pituisella kokeiden välillä.
Kokeelliset ohjelmat löytyvät mukautetusta ohjelmistopaketista Natural Image Thresholds (https://github.com/AmyMNi/NaturalImageThresholds). Ne on kirjoitettu MATLABilla (MathWorks; Natick, MA) ja ne perustuivat ohjelmistopakettiin Virtual World Color Constancy (github.com/BrainardLab/VirtualWorldColorConstancy). He luottavat Psychophysics Toolboxin (http://psychtoolbox.org) ja mgl:n (http://justingardner.net/doku.php/mgl/overview) rutiineihin.
Istunnon järjestäminen
Osallistujien odotetaan suorittavan tämän pilottikokeen kuudessa istunnossa. Ensimmäinen istunto sisältää osallistujien ilmoittautumismenettelyt (tietoinen suostumus, näkötestit jne.; katso lisätietoja yllä Osallistujat) sekä perehdyttämiskokeita (katso seuraava kappale) ja kestää noin puolitoista tuntia. Toisesta kuudenteen istuntoon kukin kestää noin tunnin.
Ensimmäisessä istunnossa ennen tehtävän aloittamista osallistujalle annetaan tehtäväohjeet ja mahdollisuus harjoitella vastauspainikkeiden painamista. Vain ensimmäisen istunnon aikana osallistuja aloittaa 30 tutustumiskokeella. Perehdytyskokeet sisältävät järjestyksessä: 10 satunnaisesti valittua helppoa koetta (suurimmat sijainninmuutosvertailut), 10 satunnaisesti valittua keskivaikeaa koetta (4. ja 5. suurimmat sijainninmuutosvertailut) ja 10 satunnaisesti valittua koetta kaikista mahdollisista. sijainnin muutosten vertailut. Perehdytyskokeet eivät sisällä tehtävän kannalta epäolennaista vaihtelua. Tutustumiskokeiden tietoja ei tallenneta. Tutustumiskokeita seuraa tauko, jonka aikana osallistujalla on mahdollisuus esittää kysymyksiä. Tauko päättyy, kun osallistuja ilmoittaa olevansa valmis (näppäinpainalluksella), ja kokeilu alkaa.
Kussakin istunnossa on kaksi ehtoa: "ehto" viittaa keskeisen objektin vertailupaikkaan. Kutakin vertailukohtaa kohden on 11 "vertailu"-sijaintia keskeiselle kohteelle: viisi vertailukohtaa positiivisessa vaakasuunnassa, viisi vertailuasemaa negatiivisessa vaakasuunnassa ja vertailukohta 0, joka ilmaisee, ettei muutosta ole tapahtunut. Jokaisessa kokeessa yksi intervalli sisältää referenssiärsykkeen ja toinen intervalli yhden kyseisen vertailuärskkeen vertailuärsykkeestä. Järjestys, jossa nämä kaksi ärsykettä esitetään kokeessa, valitaan satunnaisesti tutkimusta kohden.
Kokeiden "lohko" koostuu 2 ehdosta ja 11 vertailusta kutakin ehtoa kohden, yhteensä 22 koetta. Lohkon kokeet suoritetaan satunnaistetussa järjestyksessä. Lohko suoritetaan loppuun ennen seuraavan kokeilujakson alkamista. Lohkon iteraatioita on 14, yhteensä 308 koetta.
Tämä 308 kokeen sarja muodostaa yhden "melutason". Yksi istunto koostuu kolmesta melutasosta: melutaso 0, melutaso 1 ja melutaso 2. Kunkin melutason kokeet jaetaan kahteen "ajoon" (154 koetta ajoa kohti). Siten jokainen ajo käsittää yhden kohinatason. Kuusi ajoa ajetaan satunnaisessa järjestyksessä istuntoa kohti. Jokaisen juoksun erottaa tauko, joka kestää vähintään minuutin ja jonka aikana osallistujaa ohjataan seisomaan tai venyttelemään tarpeen mukaan. Jokainen tauko päättyy, kun osallistuja ilmoittaa olevansa valmis (näppäinpainalluksella).
Kaikkien kuuden ajon aikana on yhteensä 924 koetta. Lisäksi jokainen istunto alkaa neljällä harjoituskokeella (mukaan lukien ensimmäinen kokeellinen istunto, jota edeltävät tutustumiskokeet edellä kuvatulla tavalla). Jokainen harjoitus sisältää myös yhden harjoituskokeen kunkin viiden tauon jälkeen. Jokainen harjoituskoe valitaan satunnaisesti helppojen kokeiden joukosta (kuvattu yllä), eikä se sisällä tehtävän kannalta epäolennaista vaihtelua. Harjoituskokeiden tietoja ei tallenneta. Yhdeksän harjoituskoetta mukaan lukien on yhteensä 933 koetta per istunto.
Kohinatasolla 0 taustaobjekteihin (oksat ja lehdet) ei tehdä muutoksia. Kohinataso 0 on ohjausehto, ja sitä käytetään määrittämään osallistujan kynnys keskikohteen vaakasuuntaisen sijainnin erottamiseen ilman tehtävään liittyvää ärsykemelua. Kohinatasoja 1 ja 2 käytetään määrittämään osallistujan kynnys keskikohteen vaakasuuntaisen sijainnin erottamiseen tehtävän kannalta merkityksettömän ärsykemelun läsnä ollessa.
Melutaso 1 koostuu tehtävän kannalta epäolennaisesta melusta yhdessä tehtävän kannalta merkityksettömässä ominaisuudessa: kierto. Tehtävän kannalta epäolennainen kiertomäärä sovelletaan jokaiseen ärsykkeeseen erikseen. Jokaista ärsykettä kohden valitaan yksittäinen kiertomäärä satunnaisesti 51 kiertomäärän joukosta, ja ärsykkeen taustaobjekteja kierretään tällä kiertomäärällä. Pyörimismäärä piirretään erikseen (satunnaisesti korvaamalla) jokaiselle kahdelle kokeessa esitetylle ärsykkeelle (vertailuaseman ärsyke ja vertailuaseman ärsyke). 51 kiertomäärän pooli käsittää: yhden kiertomäärän nollaa (ei muutosta taustaobjekteihin), 25 tasaisin välein olevaa kiertomäärää myötäpäivään ja 25 tasaisin välein vastapäivään.
Melutaso 2 koostuu tehtävän kannalta epäolennaisesta melusta kahdessa tehtävän kannalta epäolennaisessa ominaisuudessa: kierto ja syvyys. Kohinatasolle 2 tulee myös 51 kohinamäärän pooli, mutta jokainen ryhmän melumäärä koostuu sekä kiertomäärästä (samat 51 kiertomäärää kuin melutasossa 1) että syvyysmäärästä. Mahdollisia syvyysmääriä on 51 (yksi syvyysmäärä nollaa, 25 tasaisin välein olevaa syvyysmäärää sijainnin suunnassa ja 25 tasaisin välein olevaa syvyysmäärää negatiivisessa suunnassa). Melutason 2 poolissa, jossa on 51 kohinaa, yksi kohinamääristä koostuu nollan pyörimismäärästä ja nollan syvyysmäärästä. Altaan jäljellä oleville 50 melumäärälle kukin jäljellä olevista 50 kiertomäärästä määrätään satunnaisesti (ilman korvaamista) johonkin jäljellä olevista 50 syvyysmäärästä. Tästä 51 kohinamäärän melutason 2 poolista valitaan yksi kohina satunnaisesti (korvaamalla) jokaiselle kokeen kahdelle ärsykkeelle erikseen.
Lopuksi, kuten yllä mainittiin (katso Psykofyysinen tehtävä), kaksi maskia näytetään koetta kohden interstimulus-välin aikana. Kaikki maskit kaikilla melutasoilla piirretään samasta ärsykkeiden jakautumisesta (ärsykkeet, joiden melutaso on 0, joten ne eivät sisällä tehtävän kannalta epäolennaista kohinaa). Kummankin maskin luominen kokeilussa: Ensin määritetään kokeen ensimmäisen ja toisen aikavälin keskeiset objektien sijainnit. Kokeilumaskien luomiseen käytetään kahta ärsykettä, joiden melutaso on 0 ja jotka vastaavat keskeisen kohteen sijaintia ensimmäisessä ja toisessa aikavälissä. Jokaiselle näistä kahdesta ärsykkeestä lasketaan keskimääräinen intensiteetti RGB-kanavaa kohden ärsykkeen 16 x 16 lohkoa kohti. Seuraavaksi jokainen maskin 16 x 16 lohko valitaan satunnaisesti joko yhdestä tai toisesta ärsykkeestä, ja se muodostuu valitun ärsykkeen kyseisen lohkon RGB-kanavaa kohti lasketusta yhtenäisestä keskimääräisestä intensiteetistä. Siten kaksi koetta kohden esitettyä maskia koostuvat kukin eri satunnaisesta arvonnasta 16 x 16 -lohkoa kohti.
Tietojen analysointi
Istuntoa kohti mitataan osallistujan kynnys erottavan objektin sijainnille kullekin melutasolle. Ensin jokaiselle vertailupaikalle lasketaan niiden kokeiden osuus, joissa osallistuja vastasi, että vertailuärsyke sijaitsi vertailuärskkeen oikealla puolella. Seuraavaksi vertailun oikeaksi valittu suhde sovitetaan kumulatiiviseen normaalifunktioon käyttämällä Palamedes Toolboxia (http://www.palamedestoolbox.org). Psykometrisen funktion kaikkien neljän parametrin (kynnys, kaltevuus, viivästysnopeus ja arvausnopeus) arvioimiseksi viivenopeus asetetaan yhtä suureksi kuin arvausnopeus ja sen on oltava alueella [0, 0,05], ja malli sovitetaan tietoihin käyttämällä suurimman todennäköisyyden menetelmää. Kynnys lasketaan suoritusten ärsyketasojen erona (osuus vertailusta valittiin oikealle), joka on yhtä suuri kuin 0,7602 ja 0,5 kumulatiivisen normaalisovituksen perusteella.
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
Pennsylvania
-
Philadelphia, Pennsylvania, Yhdysvallat, 19104
- University of Pennsylvania
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Tutkimusväestö
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- Normaali näöntarkkuus
- Pystyy antamaan tietoon perustuva suostumus
- Täysin rokotettu COVID-19:ää vastaan
Poissulkemiskriteerit:
- Tunnettuja väripuutteita
- Verkkokalvosairauden tai perinnöllisen verkkokalvosairauden diagnoosi sukuhistoriasta
- Psykofyysinen kynnys vaaka-asennon erottelulle, joka on suurempi kuin 0,6 astetta näkökulmasta (määritetään ensimmäisen kokeen aikana)
Opintosuunnitelma
Miten tutkimus on suunniteltu?
Suunnittelun yksityiskohdat
- Ensisijainen käyttötarkoitus: Perustiede
- Jako: Ei käytössä
- Inventiomalli: Yksittäinen ryhmätehtävä
- Naamiointi: Ei mitään (avoin tarra)
Aseet ja interventiot
Osallistujaryhmä / Arm |
Interventio / Hoito |
|---|---|
|
Kokeellinen: Terveet osallistujat
Osallistujat suljetaan pois ennen koetta, jos heidän parhaiten korjattu näöntarkkuus on huonompi kuin 20/40 kummassakin silmässä tai jos he tekevät virheitä Ishihara-levytestissä. Ilmoittautuneiden osallistujien kynnys vaaka-asennon erottelulle lasketaan heidän suorituksensa perusteella kokeellisessa tehtävässä ensimmäisen istunnon aikana. Osallistujat suljetaan pois ensimmäisen istunnon päätyttyä, jos heidän vaaka-asennon erottelukynnys kontrollitilassa on korkeampi kuin maksimiarvo 0,6 astetta näkökulmaa, ja tässä vaiheessa poissuljetut osallistujat eivät osallistu muihin koeistuntoihin. |
Psykofyysisen tehtävän avulla mitataan osallistujien kykyä erottaa keskeisen kohteen vaakasuora sijainti taustaobjektien kontekstissa luonnollisessa visuaalisessa kohtauksessa.
Tehtävä on kahden intervallin pakkovalintatehtävä, jossa on yksi ärsyke intervallia kohden.
Kahden ärsykevälin välillä näkyy kaksi maskia peräkkäin monitorin keskellä.
Osallistujan tehtävänä on selvittää, onko toisessa välissä esitelty keskikohde vasemmalla vai oikealla verrattuna ensimmäisessä välissä esitettyyn keskusobjektiin.
Vastauksen antamisen jälkeen kuuluu toinen kahdesta palauteäänestä, joka osoittaa, oliko osallistuja oikeassa vai väärässä.
Kokeissa, joissa keskikohteen sijainnissa ei ole eroa näiden kahden aikavälin välillä, oikean palauteäänen saava vastaus valitaan satunnaisesti kokeilua kohden.
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Horisontaalisen syrjinnän kynnyksen psykofyysiset mittaukset
Aikaikkuna: Noin 3 viikkoa
|
Psykofyysisen tehtävän avulla mitataan osallistujien kykyä erottaa keskeisen kohteen vaakasuora sijainti taustaobjektien kontekstissa luonnollisessa visuaalisessa kohtauksessa.
Tehtävä on kahden intervallin pakkovalintatehtävä, jossa on yksi ärsyke intervallia kohden.
Tehtävänä on selvittää, onko toisessa välissä esitetty keskusobjekti vasemmalla vai oikealla verrattuna ensimmäisessä välissä esitettyyn keskusobjektiin.
Vaakatason erottelukynnys on raportoitu alla ärsykkeen kohinan funktiona.
Vaakatason erottelukynnys määritellään vähimmäisetäisyydeksi, jolla kaksi ärsykettä voidaan tunnistaa avaruudellisesti erillisiksi vaakatasossa.
Mitä matalampi horisontaalinen erottelukynnys, sitä pienempi on ero kahden ärsykkeen välillä vaakasuunnassa, jotta ne havaitaan erillisiksi.
|
Noin 3 viikkoa
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Sponsori
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
- Päätutkija: Amy M. Ni, Ph.D., University of Pennsylvania
- Opintojohtaja: David H. Brainard, Ph.D., University of Pennsylvania
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Brainard DH. The Psychophysics Toolbox. Spat Vis. 1997;10(4):433-6.
- Cottaris NP, Jiang H, Ding X, Wandell BA, Brainard DH. A computational-observer model of spatial contrast sensitivity: Effects of wave-front-based optics, cone-mosaic structure, and inference engine. J Vis. 2019 Apr 1;19(4):8. doi: 10.1167/19.4.8.
- Cottaris NP, Wandell BA, Rieke F, Brainard DH. A computational observer model of spatial contrast sensitivity: Effects of photocurrent encoding, fixational eye movements, and inference engine. J Vis. 2020 Jul 1;20(7):17. doi: 10.1167/jov.20.7.17.
- DiCarlo JJ, Cox DD. Untangling invariant object recognition. Trends Cogn Sci. 2007 Aug;11(8):333-41. doi: 10.1016/j.tics.2007.06.010. Epub 2007 Jul 16.
- DiCarlo JJ, Zoccolan D, Rust NC. How does the brain solve visual object recognition? Neuron. 2012 Feb 9;73(3):415-34. doi: 10.1016/j.neuron.2012.01.010.
- Gauthier I, Tarr MJ. Visual Object Recognition: Do We (Finally) Know More Now Than We Did? Annu Rev Vis Sci. 2016 Oct 14;2:377-396. doi: 10.1146/annurev-vision-111815-114621. Epub 2016 Aug 3.
- Heasly BS, Cottaris NP, Lichtman DP, Xiao B, Brainard DH. RenderToolbox3: MATLAB tools that facilitate physically based stimulus rendering for vision research. J Vis. 2014 Feb 7;14(2):6. doi: 10.1167/14.2.6.
- Ni AM, Ruff DA, Alberts JJ, Symmonds J, Cohen MR. Learning and attention reveal a general relationship between population activity and behavior. Science. 2018 Jan 26;359(6374):463-465. doi: 10.1126/science.aao0284.
- Prins N, Kingdom FAA. Applying the Model-Comparison Approach to Test Specific Research Hypotheses in Psychophysical Research Using the Palamedes Toolbox. Front Psychol. 2018 Jul 23;9:1250. doi: 10.3389/fpsyg.2018.01250. eCollection 2018.
- Ruff DA, Ni AM, Cohen MR. Cognition as a Window into Neuronal Population Space. Annu Rev Neurosci. 2018 Jul 8;41:77-97. doi: 10.1146/annurev-neuro-080317-061936.
- Singh V, Cottaris NP, Heasly BS, Brainard DH, Burge J. Computational luminance constancy from naturalistic images. J Vis. 2018 Dec 3;18(13):19. doi: 10.1167/18.13.19.
- Singh V, Burge J, Brainard DH. Equivalent noise characterization of human lightness constancy. bioRxiv 2021.06.04.447171. doi: https://doi.org/10.1101/2021.06.04.447171.
- Ni AM, Huang C, Doiron B, Cohen MR. A general decoding strategy explains the relationship between behavior and correlated variability. Elife. 2022 Jun 6;11:e67258. doi: 10.7554/eLife.67258.
Opintojen ennätyspäivät
Opi tärkeimmät päivämäärät
Opiskelun aloitus (Todellinen)
Ensisijainen valmistuminen (Todellinen)
Opintojen valmistuminen (Todellinen)
Opintoihin ilmoittautumispäivät
Ensimmäinen lähetetty
Ensimmäinen toimitettu, joka täytti QC-kriteerit
Ensimmäinen Lähetetty (Todellinen)
Tutkimustietojen päivitykset
Viimeisin päivitys julkaistu (Todellinen)
Viimeisin lähetetty päivitys, joka täytti QC-kriteerit
Viimeksi vahvistettu
Lisää tietoa
Tähän tutkimukseen liittyvät termit
Avainsanat
Muut tutkimustunnusnumerot
- 305435
- K99NS118117 (Yhdysvaltain NIH-apuraha/sopimus)
Lääke- ja laitetiedot, tutkimusasiakirjat
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää lääkevalmistetta
Tutkii yhdysvaltalaista FDA sääntelemää laitetuotetta
Nämä tiedot haettiin suoraan verkkosivustolta clinicaltrials.gov ilman muutoksia. Jos sinulla on pyyntöjä muuttaa, poistaa tai päivittää tutkimustietojasi, ota yhteyttä register@clinicaltrials.gov. Heti kun muutos on otettu käyttöön osoitteessa clinicaltrials.gov, se päivitetään automaattisesti myös verkkosivustollemme .