体系的な精神物理学的 (Visuallearning)

提案されたプロジェクトの長期的な目標は、人工刺激および自然刺激のための視覚知覚学習（VPL）の根本的なメカニズムを解明することです。これは、損傷または劣化の視力を強化することを目的としたリハビリテーションプログラムの開発に役立ちます。 訓練された視覚刺激の特徴と位置に対するVPLの特異性は、VPLの基本的な特徴です。 特異性を調査するために、1つの効果的な方法は、基本的な視覚処理を調査するために広く使用されているため、Gaborパッチなどの人工刺激を訓練された刺激として使用することです。 同時に、インパクトのあるリハビリテーションプログラムを作成するには、結果として生じる改善は、自然シーン（NS）を含む日常生活で遭遇する視覚刺激の訓練を受けていない機能と場所に一般化する必要があります。 ただし、同じメカニズムが人工刺激およびNS刺激のVPLの一般化と特異性の根底にあるかどうかは不明のままです。 特定の目的（SA）1では、Gaborパッチを使用して特異性の基本的なメカニズムを調べることを目指しています。 一般的な理論によれば、早期の視覚処理（たとえば、刺激の開始後0〜150ms）には、主に入力レベルのフィードフォワード信号が含まれます。 対照的に、遅延処理（たとえば、刺激開始後150〜300ms）には再発処理が含まれます。 VPLの特異性のメカニズムをよりよく理解するには、早期または遅い処理が関与しているかどうかを明確にすることが重要です。 さらに、VPLの特異性が訓練された機能と訓練されていない機能と場所の抑制に励起されるかどうかは不明のままです。 したがって、仮説1（H1）をテストします：後期処理（H1-A）または早期処理（H1-B）はVPLの特異性に役割を果たし、H2：興奮性シグナル（H2-A）または阻害信号（H2-B）がVPLの特異性を誘導することに関与します。 2つの方法を採用します。 後方マスキング（BM）は、後期処理の役割を破壊して明らかにするために使用されます。 予備的な結果では、BMが訓練された方向に適用され、VPLの方向の特異性が排除され、H1-Aをサポートしました。 リズミカルな同期オリエンテーションデコード変化（RSDC）メソッドは、VPLトレーニング後の訓練されていない訓練されていない機能のデコードパフォーマンスをEEGからのリズミカルな同期のバンドを調べる新しい方法です。 予備的な結果は、訓練された方向信号が早期処理中に訓練された場所と訓練されていない場所の両方で強化され、訓練されていない場所の両方が処理が遅れて阻害され、場所の特異性につながることを示唆しています。 SA2では、NSのVPLの特異性と一般化可能性を調べます。 私たちの最初のステップは、NSの支配的な方向についてH3：VPLをテストすることです。 予備的な結果はH3-Bをサポートします。 真実の場合、VPLの一般化を誘導するNSの側面をさらに調査します。 予備的な結果は、NSから派生した異なる方向と空間周波数チャネルとの相関関係を含む高次統計が、NSのVPLの一般化に役割を果たすことを示唆しています。 さらに、BMメソッドとRSDCメソッドの両方を使用して、NS画像のH1とH2をテストすることを目指しています。