隔离和减轻临床视觉搜索中的顺序相关感知错误

具体目标 放射扫描对数百万患者的健康和福祉至关重要 [1]。 尽管机器学习和计算机视觉取得了进步，但放射扫描中的阅读和搜索仍然依赖于人类观察者（放射科医生）的视觉系统，他们接受持续培训以最好地检测肿瘤块和异常。 放射科医生每天可以检查成百上千张 X 光片，一张接一张地查看几张图像。 他们工作的一个主要潜在假设是放射科医生对当前 X 射线的看法和决定完全独立于之前的观察。 然而，参与者最近证明视觉系统在从感知到决策制定的多个层面上具有视觉序列依赖性 (VSD) [2, 3]。 这些顺序依赖性意味着过去看到的会影响（并捕获）此刻看到和报告的内容。 从理论上讲，VSD 在自相关的自然世界中会有所帮助，但在图像可能并不总是相关的人工情况下进行的搜索任务中，它们并不是最理想的。 重要的是，感知处理中的连续依赖性可能会因此在通过放射扫描进行诊断搜索期间产生重大错误。 研究人员的中心假设是 VSD 可以在放射学搜索中产生破坏性影响，从而损害对肿瘤或其他结构的准确检测和识别。 这一假设得到了研究人员强大的试验数据的支持，这些数据表明 VSD 强烈偏向天真的观察者和专家放射科医师的对象分类。 拟议研究项目的基本原理是，一旦知道序列依赖性如何产生以及它如何影响视觉搜索，我们就可以了解如何控制它。 因此，肿瘤检测和诊断的准确性可以显着提高。 该提案的具体目标是建立（目标 1）、识别（目标 2）和减轻（目标 3）VSD 对临床环境中视觉搜索任务的影响。

目标 1：在临床相关任务的感知决策中建立顺序效应的存在。

研究人员之前基于简化实验室实验的顺序依赖性理论工作预测，在临床相关任务（例如肿瘤搜索和图像识别）中也应该存在顺序效应。 研究人员将在四个不同的领域测试肿瘤识别：肿瘤检测、肿瘤分类、肿瘤定位和搜索时间。 天真的观察者和专家放射科医师的试点数据支持研究人员的假设，即临床相关的感知判断存在顺序效应。

目标 2：确定目标 1 中的顺序效应实际上是 VSD。 研究人员将测试我们的预测，即目标 1 中的顺序效应实际上是 VSD，它在操作上由一组诊断标准定义：VSD 在空间、时间和特征相似性上进行了调整。 因此，目标 2 将确定 VSD 在肿瘤搜索中的调整和边界条件。 这对于制定减轻目标 3 中 VSD 有害后果的战略至关重要。试点数据支持这一目标的可行性。

目标 3：通过减轻 VSD 提高放射科医生的视觉搜索性能。 目标 2 将定义 VSD 在肿瘤搜索中运行的边界条件。 目标 3 将开发任务操作以减轻 VSD 的影响。 作为这些操作的结果，视觉搜索性能应该在几个领域（检测、分类、定位和搜索时间）以可衡量的方式得到改善。 目标 3 尤其重要，因为它将允许研究人员提出新的指导方针，以提高放射扫描中的肿瘤识别能力，使放射科医生的判断更加有效和可靠。 在全球范围内，目标 1、2 和 3 中的拟议研究将使研究人员能够在一项至关重要的临床任务中建立并努力减轻 VSD 的有害作用。