مارس 18, 2019
ويصف هذا البروتوكول وسيلة لتجربة أن يفحص ما إذا كان الرسم البياني محددة وغير الرسم البياني خصائص (سمات) ذات الصلة بالاعتراف بالأرقام. الأسلوب الذي يستخدم قاعدة بيانات يقوم بتخزين قيم ميزة مختلفة من الأرقام الخاصة بكل منها تسمى (النقطة6 ، السطر n ) الأرقام.
ويمكن استخدام هذا البروتوكول لتوليد محفزات خاضعة لرقابة صارمة ومحددة موضوعياً لتجارب التعرف على الأرقام. باستخدام قاعدة بيانات 16 الرقم، يمكنك تحديد الأرقام التحفيز التي تلبي القيم المحددة من الهيكل والخصائص الهندسية السطحية. تتكون البيئة التجريبية من شاشة عرض بلورية سائلة، وصندوق زر استجابة متصل بجهاز كمبيوتر.
هناك ثلاثة أزرار على مربع المسمى أدخل و F6 و F5. بالضغط على الزر Enter، ستتابع الشاشة الحالية إلى الشاشة المتتالية. زر F6 للاستجابات باستخدام السبابة، والزر F5 للاستجابات باستخدام الإصبع الأوسط. لتمكين فحص مختلف الفرضيات التي تتعلق الحرجة من ميزة معينة في التعرف على الأرقام بطريقة موضوعية إلى حد ما ، أدخل قرص مرن في وحدة القرص المرن المتصلة بالكمبيوتر ، التي سيتم استخدامها لإعداد التحفيز ، وفتح برنامج الجيل الزوج.
ثم استخدم لوحة المفاتيح لإدخال رقم عشوائي كقيمة أولية للدالة إنشاء رقم عشوائي، وإدخال إما واحد أو اثنين باستخدام لوحة المفاتيح، كما محدد رقمي. لإعداد مجموعة من الحوافز للمشارك، قم بكتابة رقم العرض، الحالة الرقمية، نوع الزوج مع علامة، عدد قطع الخط، وأربعة أزواج من تسميات القمة في تنسيق مواصفات الخط من الأشكال اليسرى واليسرى لكل تجربة إلى وحدة القرص المرن، في نفس الوقت صدى هذه القيم على الشاشة. بعد الحصول على موافقة خطية، مستنيرة من المشارك، تظهر أزواج شكل عينة لإثبات للمشارك كيف سيطلب منهم أن يقرروا ما إذا كان زوج من الشخصيات المعروضة متطابقة في الشكل، بغض النظر عن توجهاتها، بأسرع وبدقة ممكن.
عندما يكون المشارك جاهزًا، ابدأ برنامج العرض التقديمي التحفيزي على الكمبيوتر للتجارب، وانقر فوق مهمة قرار الهوية ومعلومات المشارك، لإدخال اسم المشارك وجنسه وعمره. عند إدخال كافة المعلومات، انقر فوق نهاية المواصفات و قراءة التحفيز. ثم حدد PRBLM2.
DAT في محرك الأقراص المرنة ثم انقر فوق فتح على شاشة مواصفات الملف. بعد ذلك، مقعد المشارك أمام الشاشة، مع رؤوسهم على بقية الذقن، وتأكيد مسافة 60 سنتيمترا من جبين المشارك إلى الشاشة. ثم انقر فوق تنفيذ لبدء التجربة.
إذا كانت شاشة التعليمات تعرض الحالة الرقمية، فاطلب من المشارك الضغط على مفتاح F6 باستخدام السبابة عندما تكون الأرقام متماثلة، والضغط على المفتاح F5 باستخدام الإصبع الأوسط عندما تكون الأرقام مختلفة. بعد تحديد الحالة الرقمية، اضغط على المشاركين Enter مرة واحدة على مربع الاستجابة، ثم مرة أخرى استجابة للسرعة جاهزة على الشاشة، لبدء المحاكمة. عند تقديم زوج من أزواج الممارسة على الشاشة التحفيز، يكون المشارك اضغط على المفتاح F6 أو F5 بمجرد التوصل إلى قرار.
إذا كانت الاستجابة صحيحة، فإن القرار الصحيح سوف يظهر على شاشة رسالة الملاحظات. إذا كان الرد غير صحيح، فإن القرار الخاطئ سوف يظهر على الشاشة. بعد قراءة رسالة الملاحظات، اضغط على المشارك للدخول للمتابعة والرد على الشاشة التالية.
عندما تكتمل كافة تجارب الممارسة، ستظهر بداية تجارب الاختبار. واعمل المشارك على بدء التجربة باستخدام نفس أزرار الاستجابة المستخدمة في تجارب الممارسة. في هذه التجربة التمثيلية، كانت معدلات الخطأ والاستتار مختلفة بشكل كبير عبر أنواع الزوج، باستثناء الفرق في زمن الوصول بين أزواج الصفر غير المتماثلة وغير المتطابقة.
تشير معدلات الخطأ وبيانات زمن الوصول إلى أن أزواج غير متطابقة 0.73 و زوج واحد يمكن اقصاها بسهولة مقارنة مع أزواج غير متماثلة. ومع ذلك، فإن الفرق الغائب تقريباً في زمن الوصول بين أزواج الصفر غير المتطابقة، والأزواج غير المتماثلة، يشير بقوة إلى أن تماثل أطوال الخط تسبب في أن يكون التمييز أكثر صعوبة بين الأزواج غير المتماثلة. من المهم تحديد أزواج الشكل المناسب هندسيا مع استخدام قاعدة البيانات ، والإبداعات المخصصة ، وفقا لأسئلة البحث الخاصة بك.
إذا قمت بتحديد أرقام ذات قيم معلم محددة بشكل مناسب، يمكنك فحص أهمية الميزات الفردية أثناء اختبارات التعرف على الشكل.
اعرض النص الكامل واحصل على الوصول إلى آلاف الفيديوهات العلمية
يصف هذا البروتوكول طريقة لإنشاء محفزات مضبوطة لتجارب التعرف على الأشكال. ويستخدم قاعدة بيانات للأشكال ذات خصائص هندسية معينة لتقييم أهمية السمات المختلفة في التعرف على الأشكال.
This protocol enables objective assessment of visual feature discrimination by generating strictly controlled geometric stimuli, supporting mechanistic de-risking in early discovery where perceptual confounders must be isolated. By quantifying how specific structural and superficial properties influence recognition latency and error rates, it provides a framework for evaluating assay-dependent variables in phenotypic screening. The approach enhances predictive confidence in target validation by ensuring observed effects stem from intended biological manipulations rather than uncontrolled perceptual biases.
The method integrates into discovery biology workflows by offering a controlled stimulus generation system applicable from early hypothesis screening through preclinical validation of visuocortical or cognitive endpoints.