Ominaisuuksien ulottuvuuden karttojen roolin koetteleminen visuaalisessa kognitiossa: mieltymysten vaikutus (silmien seurannan seurantatutkimus)
Ominaisuuksien ulottuvuuskarttojen roolin koetteleminen visuaalisessa kognitiossa: expt 1.1 (käyttäytyminen)
Kuinka tiedetään, mitä katsoa kohtauksessa? Kuvittele "missä on Waldo" -peli - Waldon löytäminen on haastavaa, koska kuvassa on monia "houkuttelevia" paikkoja, jotka kukin kilpailevat huomionsa vuoksi. Kuvassa voidaan osallistua vain pieneen paikkaan tietyllä hetkellä, joten Waldon löytämiseksi on ohjattava heidän huomionsa eri paikkoihin. Yksi näkyvä teoria siitä, kuinka tämä saavutetaan, väittää, että tärkeät sijainnit tunnistetaan erillisten ominaisuustyyppien (esimerkiksi liike tai väri) perusteella, ainutlaatuisimpien sijaintien kanssa verrattuna taustaan, johon todennäköisimmin osallistuvat. Tärkeä osa tätä teoriaa on, että yksittäiset ominaisuuden mitat (jälleen väri tai liike) lasketaan omien "ominaisuuskarttojensa" sisällä, joiden ajatellaan toteutettavan tietyillä aivoalueilla. Kuitenkin, onko erityiset aivoalueet näihin ominaisuuksien karttoihin, on kuitenkin tuntematon.
Tämän tutkimuksen tavoitteena on määrittää, kuinka aivoalueet, jotka reagoivat voimakkaasti eri ominaisuustyyppeihin (väri ja liike) ja jotka koodaavat visuaalisten ärsykkeiden otteen 'ominaisuusmittakarttojen' alueelliset sijainnit ärsykkeen ominaisuuksien, mukaan lukien ominaisuuskontrasti. Tutkijat olettavat, että ominaisuusselektiiviset aivoalueet toimivat hermosolujen ulottuvuuden karttoina ja koodaavat siten tärkeän sijainnin (t) esityksiä niiden edullisen ominaisuuden ulottuvuuden perusteella. Tutkijat keräävät silmäseurantatietoja, kun osallistujat näkevät visuaaliset ärsykkeet, jotka on tehty houkuttelevia ominaisuuksien mittojen erilaisten yhdistelmien perusteella. Silmien seurantatiedoista tutkijat rakentavat kiinnityslämpökarttoja ominaisuuksien mittoihin kaikilla houkuttelevuuksilla, jolloin ne voivat yhdistää käyttäytymistiedot jälkimmäiseen fMRI-tietojoukkoon. Jokainen osallistuja tarkastelee ärsykkeitä vapaasti, kun ne näkyvät tietokoneen näytöllä. Kokeissa tutkijat manipuloivat 1) houkuttelevien sijaintien 'voimakkuutta' sen perusteella, kuinka erilaisia houkuttelevia ärsykkeitä verrataan taustaan, 2) houkuttelevien sijaintien lukumäärää ja 3) ominaisuusarvo (t), joita käytetään jokaisen sijainnin houkuttelevan tekemiseen. Kaiken kaikkiaan nämä manipulaatiot auttavat tutkijoita ymmärtämään täysin nämä kriittiset houkutuslaskelmat terveellisessä ihmisen visuaalisessa järjestelmässä.
Tutkimuksen yleiskatsaus
Tila
Opintotyyppi
Ilmoittautuminen (Todellinen)
Vaihe
- Ei sovellettavissa
Yhteystiedot ja paikat
Opiskelupaikat
-
-
California
-
Santa Barbara, California, Yhdysvallat, 93117
- University of California, Santa Barbara
-
-
Osallistumiskriteerit
Kelpoisuusvaatimukset
Opintokelpoiset iät
- Aikuinen
Hyväksyy terveitä vapaaehtoisia
Kuvaus
Sisällyttämiskriteerit:
- 18–55 -vuotiaita
- Normaali tai normaalinäkymä on korjattu
Poissulkemiskriteerit:
- N/a
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: Arvioidun ominaisuuden näkyvyyden manipulointi (Expt 1.1)
Osallistujat näkevät ärsykkeitä, jotka on tehty näkyviksi piirteiden kontrastin perusteella yhdessä ominaisuuden ulottuvuudessa (väri tai liikesuunta tai shakkilaudan luminanssikontrasti).
Se, missä määrin sijainti on näkyvä, manipuloidaan useiden arvojen ominaisuuden kontrastin perusteella
|
Merkittävän sijainnin määrittämiseen käytetty ominaisuus vaihtelee kokeiden välillä (shakkilaudan kontrasti; liikkeen suunta; värisävy)
Huomattavan sijainnin suuruus vaihtelee kokeiden välillä riippumatta näkyvyyttä määrittävästä ominaisuudesta (perustuu piirteiden kontrastiin)
|
Mitä tutkimuksessa mitataan?
Ensisijaiset tulostoimenpiteet
Tulosmittaus |
Toimenpiteen kuvaus |
Aikaikkuna |
|---|---|---|
|
Gaze Position - Probability of Fixation at Salient Position
Aikaikkuna: Through study completion, an average of one week
|
For each condition, we compute the probability that participants instructed to free-view the display fixate the salient location on the screen (reported for highest contrast condition)
|
Through study completion, an average of one week
|
Yhteistyökumppanit ja tutkijat
Yhteistyökumppanit
Tutkijat
- Päätutkija: Tommy Sprague, University of California, Santa Barbara
Julkaisuja ja hyödyllisiä linkkejä
Yleiset julkaisut
- Laumann TO, Gordon EM, Adeyemo B, Snyder AZ, Joo SJ, Chen MY, Gilmore AW, McDermott KB, Nelson SM, Dosenbach NU, Schlaggar BL, Mumford JA, Poldrack RA, Petersen SE. Functional System and Areal Organization of a Highly Sampled Individual Human Brain. Neuron. 2015 Aug 5;87(3):657-70. doi: 10.1016/j.neuron.2015.06.037. Epub 2015 Jul 23.
- Mackey WE, Winawer J, Curtis CE. Visual field map clusters in human frontoparietal cortex. Elife. 2017 Jun 19;6:e22974. doi: 10.7554/eLife.22974.
- Hallenbeck GE, Sprague TC, Rahmati M, Sreenivasan KK, Curtis CE. Working memory representations in visual cortex mediate distraction effects. Nat Commun. 2021 Aug 5;12(1):4714. doi: 10.1038/s41467-021-24973-1.
- Sprague TC, Itthipuripat S, Vo VA, Serences JT. Dissociable signatures of visual salience and behavioral relevance across attentional priority maps in human cortex. J Neurophysiol. 2018 Jun 1;119(6):2153-2165. doi: 10.1152/jn.00059.2018. Epub 2018 Feb 28.
- Sprague TC, Adam KCS, Foster JJ, Rahmati M, Sutterer DW, Vo VA. Inverted Encoding Models Assay Population-Level Stimulus Representations, Not Single-Unit Neural Tuning. eNeuro. 2018 Jun 5;5(3):ENEURO.0098-18.2018. doi: 10.1523/ENEURO.0098-18.2018. eCollection 2018 May-Jun. No abstract available.
- Sprague TC, Boynton GM, Serences JT. The Importance of Considering Model Choices When Interpreting Results in Computational Neuroimaging. eNeuro. 2019 Dec 20;6(6):ENEURO.0196-19.2019. doi: 10.1523/ENEURO.0196-19.2019. Print 2019 Nov/Dec.
- Allen EJ, St-Yves G, Wu Y, Breedlove JL, Prince JS, Dowdle LT, Nau M, Caron B, Pestilli F, Charest I, Hutchinson JB, Naselaris T, Kay K. A massive 7T fMRI dataset to bridge cognitive neuroscience and artificial intelligence. Nat Neurosci. 2022 Jan;25(1):116-126. doi: 10.1038/s41593-021-00962-x. Epub 2021 Dec 16.
- Naselaris T, Allen E, Kay K. Extensive sampling for complete models of individual brains. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2021; 40:45-51.
- Poldrack RA. Diving into the deep end: a personal reflection on the MyConnectome study. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2021; 40:1-4.
- Pritschet L, Taylor CM, Santander T, Jacobs EG. Applying dense-sampling methods to reveal dynamic endocrine modulation of the nervous system. Curr Opin Behav Sci. 2021 Aug;40:72-78. doi: 10.1016/j.cobeha.2021.01.012. Epub 2021 Feb 25.
- Gratton C, Nelson SM, Gordon EM. Brain-behavior correlations: Two paths toward reliability. Neuron. 2022 May 4;110(9):1446-1449. doi: 10.1016/j.neuron.2022.04.018.
- Smith PL, Little DR. Small is beautiful: In defense of the small-N design. Psychon Bull Rev. 2018 Dec;25(6):2083-2101. doi: 10.3758/s13423-018-1451-8.
- Sprague TC, Serences JT. Attention modulates spatial priority maps in the human occipital, parietal and frontal cortices. Nat Neurosci. 2013 Dec;16(12):1879-87. doi: 10.1038/nn.3574. Epub 2013 Nov 10.
- Itthipuripat S, Vo VA, Sprague TC, Serences JT. Value-driven attentional capture enhances distractor representations in early visual cortex. PLoS Biol. 2019 Aug 9;17(8):e3000186. doi: 10.1371/journal.pbio.3000186. eCollection 2019 Aug.
- Poltoratski S, Tong F. Resolving the Spatial Profile of Figure Enhancement in Human V1 through Population Receptive Field Modeling. J Neurosci. 2020 Apr 15;40(16):3292-3303. doi: 10.1523/JNEUROSCI.2377-19.2020. Epub 2020 Mar 5.
- Poltoratski S, Ling S, McCormack D, Tong F. Characterizing the effects of feature salience and top-down attention in the early visual system. J Neurophysiol. 2017 Jul 1;118(1):564-573. doi: 10.1152/jn.00924.2016. Epub 2017 Apr 5.
- Fedorenko E. The early origins and the growing popularity of the individualsubject analytic approach in human neuroscience. Current Opinion in Behavioral Sciences. 2021; 40:105-112.
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
Muut tutkimustunnusnumerot
- 5-24-0700: Expt 1.1 Behavioral
- R01EY035300 (Yhdysvaltain NIH-apuraha/sopimus)
Yksittäisten osallistujien tietojen suunnitelma (IPD)
Aiotko jakaa yksittäisten osallistujien tietoja (IPD)?
IPD-suunnitelman kuvaus
IPD-jaon aikakehys
IPD-jaon käyttöoikeuskriteerit
IPD-jakamista tukeva tietotyyppi
- STUDY_PROTOCOL
- MAHLA
- ICF
- ANALYTIC_CODE
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 .