視覚認知における機能ディメンションマップの役割を調査する：顕著性レベルの影響（視線追跡追跡調査）

シーンで何を見るべきかをどうやって知るのですか？ 「Where's Waldo」ゲームを想像してみてください。写真には多くの「顕著な」場所があり、それぞれが自分の注意を競っているので、Waldoを見つけるのは難しいです。 特定の瞬間に写真の小さな場所にしか出ないので、Waldoを見つけるには、さまざまな場所に注意を向ける必要があります。 重要な場所が明確な機能タイプ（モーションや色など）に基づいて特定されているというこの主張をどのように達成しているかについての1つの顕著な理論があり、参加する可能性が最も高い背景と比較して最もユニークな場所です。 この理論の重要な要素は、個々の特徴の寸法（再び、色または動き）が独自の「機能マップ」内で計算され、特定の脳領域で実装されていると考えられていることです。 ただし、特定の脳領域がこれらの機能マップに貢献するかどうか、どのように貢献するかは不明のままです。

この研究の目標は、さまざまな特徴タイプ（色と動き）に強く反応する脳領域と、視覚刺激の空間位置を、特徴コントラストを含む刺激特性に基づいて「特徴寸法マップ」をエンコードする方法を決定することです。 調査員は、特徴選択的脳領域が神経特徴のディメンションマップとして作用すると仮定しているため、好みの特徴的なディメンションに基づいて顕著な場所の表現をエンコードします。 調査員は目を見張るようなデータを収集し、参加者は視覚刺激が特徴寸法のさまざまな組み合わせに基づいて顕著になったと見ています。 視線追跡データから、調査員は、あらゆるレベルの顕著性の特徴ディメンションに固定ヒートマップを構築し、行動データを後者のfMRIデータセットに接続できるようにします。 各参加者は、コンピューターディスプレイに表示される刺激を自由に表示します。 試験間で、調査員は1）顕著な刺激が背景と比較されるか、2）顕著な場所の数、3）各位置を顕著にするために使用される特徴値に基づいて、顕著な場所の「強度」を操作します。 全体として、これらの操作は、研究者が健康な人間の視覚システムにおけるこれらの重要な顕著性計算を完全に理解するのに役立ちます。