체계적인 심리 물리학 (Visuallearning)

제안 된 프로젝트의 장기 목표는 인공 및 자연 자극에 대한 시각적 지각 학습 (VPL)의 기본 메커니즘을 설명하는 것입니다. 훈련 된 시각적 자극의 특징 및 위치에 대한 VPL의 특이성은 VPL의 기본 특성입니다. 특이성을 조사하기 위해 한 가지 효과적인 방법은 기본적인 시각적 처리를 조사하는 데 널리 사용 되었기 때문에 Gabor 패치와 같은 인공 자극을 사용하는 것입니다. 동시에, 영향력있는 재활 프로그램을 만들려면, 그 결과 개선은 자연 장면 (NS)을 포함하여 일상 생활에서 발생하는 시각적 자극에서 훈련되지 않은 특징 및 위치로 일반화되어야합니다. 그러나 동일한 메커니즘이 인공 및 NS 자극에 대한 VPL의 일반화와 특이성의 기초가되는지 여부는 여전히 확실하지 않습니다. 특정 목표 (SA) 1에서, 우리는 Gabor 패치를 사용하여 특이성의 기본 메커니즘을 조사하는 것을 목표로합니다. 일반적인 이론에 따르면, 조기 시각적 처리 (예 : 자극 발병 후 0 ~ 150ms)는 주로 입력 수준의 피드 포워드 신호를 포함합니다. 대조적으로, 늦은 처리 (예를 들어, 자극 발병 후 150-300ms)에는 재발 처리가 포함됩니다. VPL의 특이성 메커니즘을 더 잘 이해하려면 조기 또는 늦은 처리가 관련되어 있는지 명확히하는 것이 중요합니다. 또한, VPL의 특이성이 훈련 된 특징에 대한 흥분과 훈련되지 않은 특징 및 위치에 대한 억제를 포함하는지 여부는 여전히 불분명합니다. 따라서, 우리는 가설 1 (H1) : 후기 처리 (H1-A) 또는 조기 처리 (H1-B)는 VPL의 특이성에서 역할을하며, H2 : 흥분 신호 (H2-A) 또는 억제 신호 (H2-B)는 VPL의 특이성을 유도하는데 관여한다. 우리는 두 가지 방법을 사용할 것입니다. 후진 마스킹 (BM)은 늦은 처리의 역할을 방해하고 드러내는 데 사용됩니다. 예비 결과에서, 훈련 된 오리엔테이션에 적용된 BM은 H1-A를 지원하여 VPL의 방향 특이성을 제거 하였다. RSDC (Rhythmic Synchronization Decoding Change) 방법은 EEG로부터의 리듬 동기화의 대역이 vpl 훈련 후에 훈련 및 미지 않은 기능 및 위치의 디코딩 성능을 검사하는 새로운 방법입니다. 예비 결과는 조기 처리 동안 훈련 된 오리엔테이션 신호와 훈련되지 않은 위치에서 훈련 된 오리엔테이션 신호가 향상되는 반면, 훈련되지 않은 위치에있는 위치는 늦은 처리 동안 억제되어 위치 특이성을 초래한다는 것을 시사합니다. SA2에서는 NS에 대한 VPL의 특이성과 일반화 성을 조사 할 것입니다. 우리의 첫 번째 단계는 NS의 지배적 방향에 대한 H3 : VPL이 다른 방향에 대한 구체적 (H3-A) 또는 일반화 된 (H3-B)를 테스트하는 것입니다. 예비 결과 H3-B를 지원합니다. 사실이라면, 우리는 VPL의 일반화를 유도하는 NS의 측면을 더 조사 할 것입니다. 예비 결과는 NS에서 파생 된 상이한 방향과 공간 주파수 채널 사이의 상관 관계를 포함하는 고차 통계가 NS에 대한 VPL의 일반화에 역할을한다는 것을 시사한다. 또한 BM 및 RSDC 방법을 사용하여 NS 이미지의 H1 및 H2를 테스트하는 것을 목표로합니다.