Систематический психофизический (Visuallearning)

Долгосрочная цель предлагаемого проекта состоит в том, чтобы выяснить основные механизмы визуального воспринимаемого обучения (VPL) для искусственных и естественных стимулов, которые будут способствовать разработке программ реабилитации, направленных на улучшение поврежденного или ухудшения зрения. Специфичность VPL к особенности и расположению обученного визуального стимула является фундаментальной характеристикой VPL. Чтобы исследовать специфичность, одним из эффективных способов является использование искусственного стимула, такого как пластырь Габора в качестве обученного стимула, поскольку он широко использовался для исследования основной визуальной обработки. Одновременно, чтобы создать эффективную реабилитационную программу, полученные улучшения должны быть обобщены до неподготовленных особенностей и местоположений в визуальных стимулах, встречающихся в повседневной жизни, включая природные сцены (NS). Однако остается неясным, лежат ли те же механизмы обобщение и специфичность в VPL для искусственных и NS -стимулов. В конкретной цели (SA) 1 мы стремимся изучить базовый механизм специфичности с использованием патча Габора. Согласно преобладающей теории, ранняя визуальная обработка (например, от 0 до 150 мс после начала стимула) в первую очередь включает в себя входные сигналы прямой связи. Напротив, поздняя обработка (например, 150-300 мс после начала стимула) включает в себя рецидивирующую обработку. Чтобы лучше понять механизм специфичности VPL, важно прояснить, задействована ли ранняя или поздняя обработка. Кроме того, остается неясным, включает ли специфичность VPL возбуждение на обученную функцию и местоположение или ингибирование на неподготовленных функциях и местоположениях. Следовательно, мы будем проверять гипотезу 1 (H1): поздняя обработка (H1-A) или ранняя обработка (H1-B) играет роль в специфичности VPL, а H2: возбуждающие сигналы (H2-A) или ингибирующие сигналы (H2-B) участвуют в выявлении специфичности VPL. Мы будем использовать два метода. Обратная маскировка (BM) используется для нарушения и выявления ролей поздней обработки. В предварительных результатах BM, применяемый к обученной ориентации, устранял специфичность ориентации в VPL, поддерживая H1-A. Метод декодирования ритмической ориентации синхронизации (RSDC) - это новый метод, который исследует, при котором полоса (ы) ритмической синхронизации из ЭЭГ декодирующие характеристики обученных и неподготовленных признаков и местоположения изменяются после обучения VPL. Предварительные результаты показывают, что обученные сигналы ориентации повышаются как в обученных, так и в неподготовленных местах во время ранней обработки, в то время как в неподготовленных местах ингибируются при поздней обработке, что приводит к специфичности местоположения. В SA2 мы рассмотрим специфичность и обобщение VPL для NS. Наш первый шаг-проверить H3: VPL для доминирующей ориентации в NS, специфической (H3-A) или обобщенной (H3-B) для других ориентаций. Предварительные результаты поддерживают H3-B. Если это правда, мы дополнительно рассмотрим аспекты в NS, которые вызывают обобщение VPL. Предварительный результат предполагает, что статистика высшего порядка, включающая корреляции между различной ориентацией и пространственными частотными каналами, полученными из NS, играют роль в обобщении VPL для NS. Мы также стремимся тестировать H1 и H2 для изображений NS, используя методы BM и RSDC.