Name: Visualisierung Visuelle Adaptation (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-04-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 43 s
Description: Erfahren Sie, wie visuelle Adaptation mithilfe eines Softwaremodells simuliert wird, das die Farbkodierung des menschlichen visuellen Systems berechnet. Diese Methode ermöglicht zuverlässige Vorhersagen der Farbwahrnehmung.

ai_agent_IP

ai_agent

maintenance

instantTrialDurationMinutes

isBiopharma

enableNewMyJoveSectionDesign

educationFeatures

seoMetaApi

ai_copilot_institution_blacklist

ai_chat_institution_blacklist

freeAccessWindow

ssoRoleCapture

scheduledMaintenanceBanner

joveLabsFeatures

disable_autoplay_for_bots

extended_trial_duration

5 minutes

Unterstützt von National Institutes of Health (NIH) Zuschuss EY-10834.

HINWEIS: Das Protokoll dargestellt verwendet ein Programm, das man Bilder auswählen und dann passen sie Optionen von verschiedenen Dropdown-Menüs ausgewählt werden. 1. Wählen Sie das Bild anpassen <ol><li> Klicken Sie auf das Bild, und suchen Sie nach dem Dateinamen des Bildes mit zu arbeiten. Beachten Sie das Originalbild in der linken oberen Fensterbereich. </li></ol> 2. die Stimulus angeben und den Observer <ol><li> Klicken Sie auf das Menü „Format“ zu wählen, wie das Bild und dem Betrachter darzustellen. </li><li> Klicken Sie auf den „Normalbeobachter“ Option, um einen Standard oder durchschnittlichen Beobachter an eine bestimmte Farbverteilung Anpassung zu modellieren. In diesem Fall Standardgleichungen verwenden , den RGB - Wert des Bildes auf die Kegeln Empfindlichkeiten 32 zu konvertieren. </li><li> Klicken Sie auf „einzelne Beobachter“ Option, um die spektrale Empfindlichkeit eines bestimmten Beobachter zu modellieren. Da diese Empfindlichkeiten sind wellenlängenabhängig ist, das Programm converts den RGB-Wert des Bildes in gun Spektren durch die Standard oder gemessene Emissionsspektren für die Anzeige verwendet wird. </li><li> Klicken Sie auf „natürliche Spektren“ Option tatsächlichen Spektren in der Welt anzunähern. Diese Option wandelt die RGB - Werte zu Spektren, beispielsweise unter Verwendung von Standard - Basisfunktionen 33 oder Gaussian Spektren 34 das entsprechende Spektrum für die Bildfarbe anzunähern. </li></ol> 3. Wählen Sie die Anpassung Zustand <ol><li> Passen Sie entweder den gleichen Beobachter an unterschiedliche Umgebungen (zB in den Farben eines Waldes gegen Stadtlandschaft) oder verschiedene Beobachter zu der gleichen Umgebung (zB eine normale vs. Farbe defizienten Beobachter). <ol><li> Im ersteren Fall, verwenden Sie die Menüs, um die Umgebungen zu wählen. Im letzteren, Menüs, die Empfindlichkeit des Betrachters zu definieren. </li></ol></li><li> Um die Umgebungen zu setzen, wählen Sie die „Referenz“ und „test“ environments aus dem Dropdown-Menü. Diese steuern die beiden unterschiedlichen Zustände der Anpassung durch den Mechanismus Antworten für verschiedene Umgebungen geladen werden. <ol><li> Wählen Sie das „Referenz“ Menü der Startumgebung zu steuern. Dies ist die Umgebung, die vorbehaltlich angepasst ist, während das Originalbild angezeigt wird. HINWEIS: Die Auswahlmöglichkeiten sind für verschiedene Umgebungen gezeigt vorberechnet. Diese wurden aus Messungen der Farbumfänge abgeleitet für verschiedene Sammlungen von Bildern. Zum Beispiel untersuchte eine Anwendung wie die Farbwahrnehmung mit den Veränderungen in den Jahreszeit variieren könnte, durch kalibrierte Bilder von der gleichen Stelle zu unterschiedlichen Zeiten 27 genommen werden. Eine weitere Studie, zu untersuchen , wie die Anpassung könnte Farbe Perzepte an verschiedenen Standorten beeinflussen, vertreten die Positionen von Bildern verschiedener Szene Kategorien 29 abgetastet wird . </li><li> Wählen Sie die „benutzerdefiniert“ -Umgebung, die Werte für eine benutzerdefinierte Umgebung zu laden. ObsErve ein Fenster zu durchsuchen und eine bestimmte Datei auswählen. Um diese Dateien für unabhängige Bilder zu erstellen, zeigen Sie jedes Bild aufgenommen werden (wie in Schritt 1) ​​und dann auf die Schaltfläche „Bild speichern Antworten“. Hinweis: das wird ein Fenster angezeigt, in dem man in eine Excel-Datei erstellen oder anfügen können die Antworten auf jedes Bild zu speichern. Um eine neue Datei zu erstellen, geben Sie die Dateinamen ein, oder suchen Sie eine bestehende Datei. Für bestehende Dateien werden die Antworten auf das aktuelle Bild hinzugefügt und die Antworten auf alle Bilder automatisch gemittelt. Diese Mittelwerte sind Input für die Referenzumgebung, wenn die Datei mit dem „benutzerdefiniert“ Option ausgewählt ist. </li><li> Wählen Sie das Menü „Test“ für den Zugriff auf eine Liste von Umgebungen für das Bild eingestellt werden für. Wählen Sie die „aktuelles Bild“ Option den Mechanismus Antworten für das angezeigte Bild zu verwenden. HINWEIS: Diese Option setzt voraus, die Themen, um die Farben in dem Bild passen, die derzeit angezeigt wird. Ansonsten eine von t wählener vorberechnet Umgebungen oder die „benutzerdefiniert“ Option, um die Testumgebung zu laden. </li></ol></li></ol> 4. Wählen Sie die spektrale Empfindlichkeit des Observer HINWEIS: Für die Anpassung Auswirkungen verschiedener Umgebungen, wird der Beobachter bleibt in der Regel konstant, und wird auf den Standard „Normalbeobachter“ mit durchschnittlicher spektraler Empfindlichkeit eingestellt. Es gibt 3 Menüs für eine individuelle spektrale Empfindlichkeitseinstellung, die die Menge der Screenings Pigments oder die spektralen Empfindlichkeiten des Beobachters steuern. <ol><li> Klicken Sie auf die „Linse“ Menü, um die Dichte der Linse Pigment auszuwählen. Die verschiedenen Optionen ermöglichen, die Dichte charakteristisch unterschiedlichen Alters zu wählen. </li><li> Klicken Sie auf dem „Makula“ -Menü auf ähnliche Weise die Dichte des Makulapigments wählen. Beachten Sie diese Optionen in Bezug auf die Spitzendichte des Pigments. </li><li> Klicken Sie auf den „Kegel“ Menü wählen zwischen Beobachtern keinermal trichromacy oder verschiedene Arten von anomalen trichromacy. HINWEIS: Auf der Grundlage der Auswahl des Programms der Kegel spektralen Empfindlichkeiten des Beobachters, und einen Satz von 26 postreceptoral Kanäle definiert, die linear die cone Signale auf etwa gleichmäßig Probe unterschiedliche Farbe und Luminanz Kombinationen zusammenfassen. </li></ol> 5. Passen Sie das Bild <ol><li> Klicken Sie auf die „anpassen“ -Taste. HINWEIS: Dieser führt den Code für die Antworten des Kegels Berechnung und Post-receptoral Mechanismen zu jedem Pixel im Bild. Die Antwort ist so skaliert, dass die mittlere Reaktion auf die Anpassung der Farbverteilung der mittleren Antworten auf die Referenzverteilung entspricht, oder so, dass die durchschnittliche Antwort das gleiche für eine Person oder Referenz Beobachter ist. Die Skalierung ist multiplikative von Kries Anpassung 35 zu simulieren. Das neue Bild wird dann gemacht, indem der Mechanismus Antworten Summieren und zurück in RGB-Werte für die Anzeige umzuwandeln. Details des algorithm ist in 26, 27, 28, 29 gegeben. </li><li> Beachten Sie drei neue Bilder auf dem Bildschirm. Diese sind gekennzeichnet als 1) „unangepassten“ - wie das Testbild mit jemandem voll auf die Referenzumgebung angepasst erscheinen soll; 2) „cone Adaptation“ - dieser zeigt das Bild, angepasst nur für die Anpassung in den Rezeptoren; und 3) „vollständige Anpassung“ - das zeigt das Bild durch eine vollständige Anpassung an die Veränderung der Umgebung oder den Beobachter vorhergesagt. </li><li> Klicken Sie auf „Speichern von Bildern“, um die drei berechneten-Bilder zu speichern. Beachten Sie ein neues Fenster auf dem Bildschirm für den Ordner zu durchsuchen und die Dateinamen auswählen. </li></ol> 6. Bewerten Sie die Folgen der Anpassung HINWEIS: Die ursprüngliche Referenz und angepasst Bilder simulieren, wie das gleiche Bild unter den beiden Staaten modellierter adapta erscheinen solltion, und wichtiger ist, unterscheiden sich nur wegen der Anpassung Zustand. Die Unterschiede in den Bildern so Einblick in die Folgen der Anpassung bieten. <ol><li> aussehen visuell auf die Unterschiede zwischen den Bildern. HINWEIS: Einfache Inspektion der Bilder kann zeigen helfen, wie viel Farbe Vision kann variieren, wenn sie in verschiedenen Farb Umgebungen leben, oder wie viel Anpassung könnte für eine Empfindlichkeitsänderung im Beobachter zu kompensieren. </li><li> Quantifizierung dieser Anpassungseffekte durch Analysen oder Verhaltensmessungen mit den Bildern , um empirisch zu bewerten die Folgen der Anpassung 29 verwendet wird . <ol><li> Messen Sie, wie Farbe Aussehen ändert. Man vergleiche beispielsweise die Farben in den beiden Bildern, wie Farbkategorien oder Wahrnehmungs salience Verschiebung in verschiedenen Umgebungen oder Beobachter zu messen. Zum Beispiel analysiert Verwendung der Veränderungen in der Farbe mit Anpassung , wie sehr die einzigartigen Farben (zB reinen gelb oder blau) könnte theoretisch zu berechnen vary aufgrund von Schwankungen in der Farbumgebung des Betrachters 29. </li><li> Fragen Sie, wie die Anpassung der visuellen Empfindlichkeit oder die Leistung auswirkt. Verwenden Sie zum Beispiel der angepassten Bilder zu vergleichen, ob visuelle Suche nach einer neuen Farbe schneller als Beobachter zuerst zu den Farben des Hintergrunds angepasst ist. Leitet das Experiment auf den Bildern eine Reihe von Zielen , die durch Überlagerung und unterschiedlich gefärbte Distraktoren , die zusammen mit den Bildern angepasst wurden, wobei die Reaktionszeiten gemessen für das ungeradzahligen Ziel 29 zu lokalisieren. </li></ol></li></ol>

<ol><li>Vienot, F., Brettel, H., Ott, L., Ben M'Barek, A., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((What+do+colour-blind+people+see%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">What do colour-blind people see?</a> Nature. 376, 127-128 (1995).</li>
<li>Brettel, H., Vienot, F., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Computerized+simulation+of+color+appearance+for+dichromats%5BTitle%5D)+AND+%22J+Opt+Soc+Am+A+Opt+Image+Sci+Vis%22%5BJournal%5D)">Computerized simulation of color appearance for dichromats.</a> J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 14, 2647-2655 (1997).</li>
<li>Flatla, D. R., Gutwin, C. So that's what you see: building understanding with personalized simulations of colour vision deficiency. Proceedings of the 14th international ACM SIGACCESS conference on Computers and accessibility. , 167-174 (2012).</li>
<li>Machado, G. M., Oliveira, M. M., Fernandes, L. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+physiologically-based+model+for+simulation+of+color+vision+deficiency%5BTitle%5D)+AND+%22IEEE+Trans.+Vis.+Comput.+Graphics%22%5BJournal%5D)">A physiologically-based model for simulation of color vision deficiency.</a> IEEE Trans. Vis. Comput. Graphics. 15, 1291-1298 (2009).</li>
<li>Teller, D. Y. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((First+glances%3A+the+vision+of+infants.+the+Friedenwald+lecture%5BTitle%5D)+AND+%22Invest.+Ophthalmol.+Vis.+Sci%22%5BJournal%5D)">First glances: the vision of infants. the Friedenwald lecture.</a> Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 38, 2183-2203 (1997).</li>
<li>Wade, A., Dougherty, R., Jagoe, I. Tiny eyes. , Available from:
 <a target="_blank" href="http://www.tinyeyes.com/">http://www.tinyeyes.com/</a> (2016).</li>
<li>Ball, L. J., Pollack, R. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simulated+aged+performance+on+the+embedded+figures+test%5BTitle%5D)+AND+%22Exp.+Aging+Res%22%5BJournal%5D)">Simulated aged performance on the embedded figures test.</a> Exp. Aging Res. 15, 27-32 (1989).</li>
<li>Sjostrom, K. P., Pollack, R. H. <a target="_blank" href="http://link.springer.com/article/10.3758/BF03336050">The effect of simulated receptor aging on two types of visual illusions.</a> Psychon Sci. 23, 147-148 (1971).</li>
<li>Lindsey, D. T., Brown, A. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Color+naming+and+the+phototoxic+effects+of+sunlight+on+the+eye%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+Sci%22%5BJournal%5D)">Color naming and the phototoxic effects of sunlight on the eye.</a> Psychol Sci. 13, 506-512 (2002).</li>
<li>Raj, A., Rosenholtz, R. What your design looks like to peripheral vision. Proceedings of the 7th Symposium on Applied Perception in Graphics and Visualization. , 88-92 (2010).</li>
<li>Perry, J. S., Geisler, W. S. <a target="_blank" href="http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=876184">Gaze-contingent real-time simulation of arbitrary visual fields.</a> International Society for Optics and Photonics: Electronic Imaging. , 57-69 (2002).</li>
<li>Vinnikov, M., Allison, R. S., Swierad, D. Real-time simulation of visual defects with gaze-contingent display. Proceedings of the 2008 symposium on Eye tracking research. , 127-130 (2008).</li>
<li>Hogervorst, M. A., van Damme, W. J. M. <a target="_blank" href="http://gerontechnology.info/index.php/journal/article/view/gt.2006.05.04.003.00">Visualizing visual impairments.</a> Gerontechnol. 5, 208-221 (2006).</li>
<li>Aguilar, C., Castet, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Gaze-contingent+simulation+of+retinopathy%3A+some+potential+pitfalls+and+remedies%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Gaze-contingent simulation of retinopathy: some potential pitfalls and remedies.</a> Vision res. 51, 997-1012 (2011).</li>
<li>Rowe, M. P., Jacobs, G. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Cone+pigment+polymorphism+in+New+World+monkeys%3A+are+all+pigments+created+equal%3F%5BTitle%5D)+AND+%22Visual+neurosci%22%5BJournal%5D)">Cone pigment polymorphism in New World monkeys: are all pigments created equal?</a> Visual neurosci. 21, 217-222 (2004).</li>
<li>Rowe, M. P., Baube, C. L., Loew, E. R., Phillips, J. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Optimal+mechanisms+for+finding+and+selecting+mates%3A+how+threespine+stickleback+%28Gasterosteus+aculeatus%29+should+encode+male+throat+colors%5BTitle%5D)+AND+%22J.+Comp.+Physiol.+A+Neuroethol.+Sens.+Neural.+Behav.+Physiol%22%5BJournal%5D)">Optimal mechanisms for finding and selecting mates: how threespine stickleback (Gasterosteus aculeatus) should encode male throat colors.</a> J. Comp. Physiol. A Neuroethol. Sens. Neural. Behav. Physiol. 190, 241-256 (2004).</li>
<li>Melin, A. D., Kline, D. W., Hickey, C. M., Fedigan, L. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Food+search+through+the+eyes+of+a+monkey%3A+a+functional+substitution+approach+for+assessing+the+ecology+of+primate+color+vision%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+Res%22%5BJournal%5D)">Food search through the eyes of a monkey: a functional substitution approach for assessing the ecology of primate color vision.</a> Vision Res. 86, 87-96 (2013).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3245980/">Adaptation and visual coding.</a> J vision. 11 (5), 1-23 (2011).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+Rev+Vision+Sci%22%5BJournal%5D)">Visual adaptation.</a> Annu Rev Vision Sci. 1, 547-567 (2015).</li>
<li>Webster, M. A., Kaping, D., Mizokami, Y., Duhamel, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+to+natural+facial+categories%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Adaptation to natural facial categories.</a> Nature. 428, 557-561 (2004).</li>
<li>Webster, M. A., MacLeod, D. I. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Visual+adaptation+and+face+perception%5BTitle%5D)+AND+%22Philos.+Trans.+R.+Soc.+Lond.%2C+B%2C+Biol.+Sci%22%5BJournal%5D)">Visual adaptation and face perception.</a> Philos. Trans. R. Soc. Lond., B, Biol. Sci. 366, 1702-1725 (2011).</li>
<li>Schweinberger, S. R., et al. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18450448">Auditory adaptation in voice perception.</a> Curr Biol. 18, 684-688 (2008).</li>
<li>Yovel, G., Belin, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+unified+coding+strategy+for+processing+faces+and+voices%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+cognit+sci%22%5BJournal%5D)">A unified coding strategy for processing faces and voices.</a> Trends cognit sci. 17, 263-271 (2013).</li>
<li>Shadmehr, R., Smith, M. A., Krakauer, J. W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Error+correction%2C+sensory+prediction%2C+and+adaptation+in+motor+control%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+rev+neurosci%22%5BJournal%5D)">Error correction, sensory prediction, and adaptation in motor control.</a> Annu rev neurosci. 33, 89-108 (2010).</li>
<li>Wolpert, D. M., Diedrichsen, J., Flanagan, J. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Principles+of+sensorimotor+learning%5BTitle%5D)+AND+%22Nat+rev+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Principles of sensorimotor learning.</a> Nat rev Neurosci. 12, 739-751 (2011).</li>
<li>McDermott, K., Juricevic, I., Bebis, G., Webster, M. A. Human Vision and Electronic Imaging. SPIE. Rogowitz, B. E., Pappas, T. N. 68060, V-1-10 (2008).</li>
<li>Juricevic, I., Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Variations+in+normal+color+vision.+V.+Simulations+of+adaptation+to+natural+color+environments%5BTitle%5D)+AND+%22Visual+neurosci%22%5BJournal%5D)">Variations in normal color vision. V. Simulations of adaptation to natural color environments.</a> Visual neurosci. 26, 133-145 (2009).</li>
<li>Webster, M. A., Juricevic, I., McDermott, K. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Simulations+of+adaptation+and+color+appearance+in+observers+with+varying+spectral+sensitivity%5BTitle%5D)+AND+%22Ophthalmic+Physiol+Opt%22%5BJournal%5D)">Simulations of adaptation and color appearance in observers with varying spectral sensitivity.</a> Ophthalmic Physiol Opt. 30, 602-610 (2010).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Probing+the+functions+of+contextual+modulation+by+adapting+images+rather+than+observers%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Probing the functions of contextual modulation by adapting images rather than observers.</a> Vision res. , (2014).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="https://pdfs.semanticscholar.org/a07f/ba5035f4b8cb28a13968e90ecc78b4292c3b.pdf">Human colour perception and its adaptation.</a> Network: Computation in Neural Systems. 7, 587-634 (1996).</li>
<li>Webster, M. A., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Colour+constancy+influenced+by+contrast+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Nature%22%5BJournal%5D)">Colour constancy influenced by contrast adaptation.</a> Nature. 373, 694-698 (1995).</li>
<li>Brainard, D. H., Stockman, A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aBrainard%2C+DH+%22OSA+Handbook+of+Optics%22">OSA Handbook of Optics</a>. Bass, M. , 10-11 (2010).</li>
<li>Maloney, L. T. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/3772629">Evaluation of linear models of surface spectral reflectance with small numbers of parameters.</a> J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 3, 1673-1683 (1986).</li>
<li>Mizokami, Y., Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Are+Gaussian+spectra+a+viable+perceptual+assumption+in+color+appearance%3F%5BTitle%5D)+AND+%22J+Opt+Soc+Am+A+Opt+Image+Sci+Vis%22%5BJournal%5D)">Are Gaussian spectra a viable perceptual assumption in color appearance?</a> J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 29, A10-A18 (2012).</li>
<li>Chichilnisky, E. J., Wandell, B. A. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7839619">Photoreceptor sensitivity changes explain color appearance shifts induced by large uniform backgrounds in dichoptic matching.</a> Vision res. 35, 239-254 (1995).</li>
<li>Boehm, A. E., MacLeod, D. I., Bosten, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Compensation+for+red-green+contrast+loss+in+anomalous+trichromats%5BTitle%5D)+AND+%22J+vision%22%5BJournal%5D)">Compensation for red-green contrast loss in anomalous trichromats.</a> J vision. 14, (2014).</li>
<li>Regan, B. C., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.springer.com/us/book/9780792342243">Colour Vision Deficiencies. Vol. XIII</a>. Cavonius, C. R. , Springer. Dordrecht. 261-270 (1997).</li>
<li>Carandini, M., Heeger, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Normalization+as+a+canonical+neural+computation%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+reviews.+Neurosci%22%5BJournal%5D)">Normalization as a canonical neural computation.</a> Nature reviews. Neurosci. 13, 51-62 (2011).</li>
<li>Rieke, F., Rudd, M. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+challenges+natural+images+pose+for+visual+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">The challenges natural images pose for visual adaptation.</a> Neuron. 64, 605-616 (2009).</li>
<li>Hardy, J. L., Frederick, C. M., Kay, P., Werner, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Color+naming%2C+lens+aging%2C+and+grue%3A+what+the+optics+of+the+aging+eye+can+teach+us+about+color+language%5BTitle%5D)+AND+%22Psychol+sci%22%5BJournal%5D)">Color naming, lens aging, and grue: what the optics of the aging eye can teach us about color language.</a> Psychol sci. 16, 321-327 (2005).</li>
<li>Webster, M. A., Mollon, J. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+and+the+color+statistics+of+natural+images%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Adaptation and the color statistics of natural images.</a> Vision res. 37, 3283-3298 (1997).</li>
<li>Webster, M. A., Mizokami, Y., Webster, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Seasonal+variations+in+the+color+statistics+of+natural+images%5BTitle%5D)+AND+%22Network%22%5BJournal%5D)">Seasonal variations in the color statistics of natural images.</a> Network. 18, 213-233 (2007).</li>
<li>Sagi, D. <a target="_blank" href="https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/20974167">Perceptual learning in Vision Research.</a> Vision res. , (2011).</li>
<li>Lu, Z. L., Yu, C., Watanabe, T., Sagi, D., Levi, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+learning%3A+functions%2C+mechanisms%2C+and+applications%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+res%22%5BJournal%5D)">Perceptual learning: functions, mechanisms, and applications.</a> Vision res. 50, 365-367 (2009).</li>
<li>Bavelier, D., Green, C. S., Pouget, A., Schrater, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Brain+plasticity+through+the+life+span%3A+learning+to+learn+and+action+video+games%5BTitle%5D)+AND+%22Annu+rev+neurosci%22%5BJournal%5D)">Brain plasticity through the life span: learning to learn and action video games.</a> Annu rev neurosci. 35, 391-416 (2012).</li>
<li>Kompaniez, E., Abbey, C. K., Boone, J. M., Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+aftereffects+in+the+perception+of+radiological+images%5BTitle%5D)+AND+%22PloS+one%22%5BJournal%5D)">Adaptation aftereffects in the perception of radiological images.</a> PloS one. 8, e76175(2013).</li>
<li>Ross, H. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aRoss%2C+H+%22Behavior+and+Perception+in+Strange+Environments%22">Behavior and Perception in Strange Environments</a>. , George Allen & Unwin. (1974).</li>
<li>Armann, R., Jeffery, L., Calder, A. J., Rhodes, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Race-specific+norms+for+coding+face+identity+and+a+functional+role+for+norms%5BTitle%5D)+AND+%22J+vision%22%5BJournal%5D)">Race-specific norms for coding face identity and a functional role for norms.</a> J vision. 11, 9(2011).</li>
<li>Oruc, I., Barton, J. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptation+improves+discrimination+of+face+identity%5BTitle%5D)+AND+%22Proc.+R.+Soc.+A%22%5BJournal%5D)">Adaptation improves discrimination of face identity.</a> Proc. R. Soc. A. 278, 2591-2597 (2011).</li>
<li>Kording, K. P., Tenenbaum, J. B., Shadmehr, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+dynamics+of+memory+as+a+consequence+of+optimal+adaptation+to+a+changing+body%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+neurosci%22%5BJournal%5D)">The dynamics of memory as a consequence of optimal adaptation to a changing body.</a> Nature neurosci. 10, 779-786 (2007).</li>
<li>Neitz, J., Carroll, J., Yamauchi, Y., Neitz, M., Williams, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Color+perception+is+mediated+by+a+plastic+neural+mechanism+that+is+adjustable+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Color perception is mediated by a plastic neural mechanism that is adjustable in adults.</a> Neuron. 35, 783-792 (2002).</li>
<li>Delahunt, P. B., Webster, M. A., Ma, L., Werner, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Long-term+renormalization+of+chromatic+mechanisms+following+cataract+surgery%5BTitle%5D)+AND+%22Visual+neurosci%22%5BJournal%5D)">Long-term renormalization of chromatic mechanisms following cataract surgery.</a> Visual neurosci. 21, 301-307 (2004).</li>
<li>Bao, M., Engel, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinct+mechanism+for+long-term+contrast+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+USA%22%5BJournal%5D)">Distinct mechanism for long-term contrast adaptation.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 109, 5898-5903 (2012).</li>
<li>Kwon, M., Legge, G. E., Fang, F., Cheong, A. M., He, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+changes+in+visual+cortex+following+prolonged+contrast+reduction%5BTitle%5D)+AND+%22J+vision%22%5BJournal%5D)">Adaptive changes in visual cortex following prolonged contrast reduction.</a> J vision. 9 (2), 1-16 (2009).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWebster%2C+MA+%22Handbook+of+Color+Psychology%22">Handbook of Color Psychology</a>. Elliott, A., Fairchild, M. D., Franklin, A. , Cambridge University Press. 197-215 (2015).</li>
</ol>

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Das dargestellte Protokoll zeigt, wie die Auswirkungen der Anpassung an eine Veränderung in der Umwelt oder der Betrachter kann in Bildern dargestellt werden. Die Form dieser Darstellung auf den Annahmen, hängt für das Modell gemacht nimmt - zum Beispiel, wie Farbe codiert ist, und wie die Verschlüsselungsmechanismen reagieren und sich anzupassen. Somit ist der wichtigste Schritt auf dem Modell für das Farbsehen ist zu entscheiden - zum Beispiel, was die Eigenschaften der Hypothese Kanäle sind, und wie sie davon ausgega...

Was könnte die Welt aussehen zu anderen oder uns selbst, wie wir ändern? Antworten auf diese Fragen sind von grundlegender Bedeutung für das Verständnis der Natur und Mechanismen der Wahrnehmung und die Folgen von sowohl normalen als auch klinischen Variationen in sensorischer Kodierung. Eine große Vielfalt von Techniken und Ansätzen entwickelt wurde, um zu simulieren, wie Bilder auf Personen mit unterschiedlichen visuellen Empfindlichkeiten erscheinen. Zum Beispiel umfasst diese Simulationen der Farben , die 1 durch verschiedene Arten von Farbmangel unterschieden werden kann, 2, 3, 4, die räumlichen und chromatische Abweichungen , die 5 von Kleinkindern oder älteren Beobachtern aufgelöst werden können, 6, 7, 8, 9 , wie Bilder erscheinen in peripherem Sehen <s<html> up class = &quot;Xref&quot;&gt; 10, und die Folgen von optischen Fehlern oder Krankheit 11, 12, 13, 14. Sie haben auch die Diskriminierung zu visualisieren angewandt worden ist, die möglich sind für andere Arten 15, 16, 17. Typischerweise verwenden solche Simulationen Messungen der Empfindlichkeitsverluste in verschiedenen Populationen, ein Bild zu filtern und somit zu reduzieren oder um die Struktur zu sehen, haben sie Schwierigkeiten entfernen. Zum Beispiel üblichsten Formen der Farbenblindheit reflektieren einen Verlust von einem der beiden Fotorezeptoren empfindlich auf mittlere oder lange Wellenlängen, und die Bilder gefiltert , um ihre Signale zu entfernen erscheinen typischerweise frei von „rötlich-grünlich“ Farbtöne 1. In ähnlicher Weise haben Kinder schlechtere Schärfen und damit die Bilder für ihre reduzierte räumliche Empfindlichkeit verarbeitet verschwommen erscheinen<html> f . &quot;&gt; 5 Diese Techniken bieten wertvolle Darstellungen dessen , was eine Person sieht , dass ein anderer kann nicht jedoch sie es nicht tun -. und oft sind nicht dazu gedacht - porträtieren die eigentliche Wahrnehmungserfahrung des Betrachters, und in einigen Fällen kann das falsch darstellen Menge und Art der Informationen für den Betrachter zur Verfügung. Dieser Artikel beschreibt eine neue Technik zu simulieren Unterschiede in der visuellen Erfahrung entwickelt , die eine grundlegende Eigenschaft der visuellen Codierung beinhaltet - Anpassung 18, 19. Alle sensorischen und motorischen Systeme anpassen kontinuierlich auf den Kontext, denen sie ausgesetzt sind. Ein stechender Geruch in einem Raum schnell verblasst, während Vision nimmt zu, wie hell oder dimmen das Zimmer ist. Wichtig ist , treten diese Anpassung für fast jeden Reiz Attribut, einschließlich „High-Level“ Wahrnehmungen wie die Merkmale von jemandes Gesicht 20,class = „Xref“&gt; 21 oder ihre Stimme 22, 23, sowie die Kalibrierung der Motorbefehle aus , wenn die Augen zu bewegen oder für ein Objekt 24 zu erreichen, 25. In der Tat ist die Anpassung wahrscheinlich eine wesentliche Eigenschaft von fast allen neuronalen Verarbeitung. Dieses Papier zeigt , wie diese Anpassungseffekte in Simulationen der Darstellung von Bildern zu übernehmen, indem im Grunde „ die Anpassung des Bildes“ vorherzusagen , wie es zu einem bestimmten Beobachter unter einem bestimmten Zustand der Anpassung 26, 27, 28, 29 erscheinen würde. Viele Faktoren können die Empfindlichkeit eines Betrachters verändern, aber Anpassung kann für wichtige Aspekte dieser Veränderungen oft kompensieren, so dass die Empfindlichkeitsverluste weniger auffällig sind, als dies ohne die Annahme vorhergesagt werden, dass das System anpasst. Im Gegensatz dazu daAnpassung passt Empfindlichkeit entsprechend dem aktuellen Stimulus Kontext sind diese Anpassungen auch wichtig für die Vorhersage zu übernehmen, wie viel Wahrnehmung kann variieren, wenn die Umgebung ändert. Das folgende Protokoll zeigt die Technik, die von dem Farbgehalt der Bilder anzupassen. Farbe Vision hat den Vorteil , dass die anfänglichen neuronalen Stufen der Farbcodierung relativ gut verstanden werden, wie die Anpassungsmuster 30. Die tatsächlichen Mechanismen und Anpassungen sind komplex und vielfältig, aber die wichtigsten Folgen der Anpassung kann unter Verwendung eines einfachen und herkömmlichen zweistufigen Modell (Abbildung 1a) eingefangen werden. In der ersten Stufe werden Farbsignale werden zunächst von drei Arten von Zapfenrezeptoren kodiert wird, die maximal empfindlich sind, um kurze, mittlere oder lange Wellenlängen (S, M, L und Kegel). In der zweiten Stufe werden die Signale von verschiedenen Kegeln innerhalb post-receptoral Zellen kombiniert „color-Gegner“ cha zu bildennnels die antagonistischen Eingaben von den verschiedenen Kegeln erhalten, und „nicht-Gegner“ -Kanäle (und damit „Farbe“ Informationen vermitteln), die die Eingänge cone summiert zusammen (also coding „Helligkeit“ Information). Die Anpassung erfolgt in beiden Phasen, und stellt sich auf zwei verschiedene Aspekte der Farbe - der Mittelwert (in den Kegeln) und die Varianz (in post-receptoral Kanäle) 30, 31. Das Ziel der Simulationen ist es, diese Anpassungen der Modell Mechanismen anzuwenden und dann das Bild von ihren angepasst Ausgänge machen. Der Prozess der Anpassung der Bilder umfasst sechs Hauptkomponenten. Diese sind 1) die Auswahl der Bilder; 2) das Format für die Bildspektren der Wahl; 3), der die Änderung in der Farbe der Umwelt; 4), die die Änderung der Empfindlichkeit des Betrachters; 5) das Programm mit den angepasst Bilder zu erzeugen; und 6) unter Verwendung der Bilder, die Folgen der Anpassung zu bewerten. Ter folgende Auffassung, jeden dieser Schritte im Detail. Das Grundmodell und den Mechanismus Antworten sind in Abbildung 1 dargestellt, während die Figuren 2 bis 5 zeigen Beispiele von Bildern mit dem Modell gerendert.

<table><tbody><tr><td>Computerbilder</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>zum Anpassen</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Programmiersprache (z.B. Visual Basic oder Matlab)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Programm zur Verarbeitung der Bilder</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Spektrale Empfindlichkeit des Beobachters (für Anwendungen mit beobachterspezifischer Anpassung)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Emissionsspektren von Bauelementen (für geräteabhängige Anwendungen)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

visualisierung visuelle adaptation

Visualizing Visual Adaptation

Viele Techniken wurden zur Visualisierung entwickelt , wie ein Bild an eine natürliche Person mit einer anderen Sichtempfindlichkeit erscheinen würde: zB aufgrund von optischen oder Altersunterschiede, oder einen Farbmangel oder Krankheit. Dieses Protokoll beschreibt eine Technik für die sensorische Anpassung in den Simulationen enthält. Das Protokoll wird mit dem Beispiel des Farbensehens dargestellt, sondern ist auf jede Form der visuellen Anpassung allgemein anwendbar. Das Protokoll verwendet ein einfaches Modell des menschlichen Farbsehens auf Basis von Standard und plausible Annahmen über die Netzhaut- und kortikale Mechanismen Kodierung Farbe und wie diese passen ihre Empfindlichkeit sowohl für die durchschnittliche Farbe und Farbbereich in dem vorherrschenden Reiz. Die Verstärkungen der Mechanismen angepasst werden, so dass ihre mittlere Antwort unter einem Kontext für einen anderen Kontext gleichgesetzt wird. Die Simulationen helfen, die theoretischen Grenzen der Anpassung zeigen und erzeugen „angepasst Bilder“, die einem bestimmten Enviro optimal aufeinander abgestimmt sind,nment oder Beobachter. Sie bieten auch eine gemeinsame Metrik die Auswirkungen der Anpassung innerhalb verschiedenen Beobachter oder unterschiedlicher Umgebungen zu erkunden. Charakterisieren visuelle Wahrnehmung und Leistung mit diesen Bildern stellt ein neues Werkzeug für die Untersuchung der Funktionen und Folgen der langfristigen Anpassung des Sehvermögens oder andere Sinnessysteme.

Die Figuren 2 bis 4 die Anpassung Simulationen für Veränderungen des Betrachters oder die Umwelt darstellen. 2 vergleicht die vorhergesagte Auftreten von Cézannes Stillleben mit Äpfeln für einen jüngeren und älteren Beobachter, der nur in der Dichte der Linse Pigment 28 unterscheiden. Das Originalbild , wie durch das jüngere Auge (Abbildung 2a) gesehen erscheint vielen yellower und Dimmer durch die dichte...

Dieser Artikel beschreibt ein neues Verfahren zur Simulation und Anpassung im visuellen System zu studieren.

Visualisierung Visuelle Adaptation

Many techniques have been developed to visualize how an image would appear to an individual with a different visual sensitivity: e.g., because of optical ...

Das übergeordnete Ziel dieses Softwareprogramms ist es, die Auswirkungen der Anpassung auf die visuelle Wahrnehmung zu simulieren, indem ein Modell verwendet wird, das zeigt, wie sich das menschliche visuelle System an die Kodierung von Farben anpasst. Dieses Modell berechnet, wie sich diese Kodierung ändert, wenn derselbe Beobachter an verschiedene Farbumgebungen angepasst ist oder wenn verschiedene Beobachter an dieselbe Umgebung angepasst sind. Diese Methode befasst sich mit zentralen Fragen der Kognitions- und Neurowissenschaften, z.B. warum sich sensorische Systeme anpassen und welche Auswirkungen Anpassung auf die Wahrnehmung hat.Der Hauptvorteil dieser Technik besteht darin, dass sie plausible Annahmen über Anpassung und Farbsehen berücksichtigt und diese verwendet, um die Farbwahrnehmung in verschiedenen Umgebungen und Beobachtern zuverlässiger vorherzusagen. Beginnen Sie damit, das gewünschte Bild auszuwählen, mit dem Sie arbeiten möchten, und beobachten Sie, wie es im oberen linken Bereich auftaucht. Klicken Sie dann auf das Formatmenü, um auszuwählen, wie das Bild und der Betrachter dargestellt werden sollen.Klicken Sie auf Standardbeobachter, um einen Standard- oder Durchschnittsbeobachter zu modellieren, der sich an eine bestimmte Farbverteilung anpasst. Klicken Sie anschließend auf Natürliche Spektren oder RGB, um die tatsächlichen Lichtspektren oder die roten, grünen und blauen Pixelspektren des Bildes auf dem Monitor anzunähern. Beginnen Sie damit, denselben Betrachter an verschiedene Umgebungen anzupassen, z. B. an die Farben des aktuellen Bildes im Vergleich zur Farbverteilung, die für eine natürliche Außenumgebung typisch ist.Um diese Umgebungen festzulegen, wählen Sie die Referenz- und Testumgebungen aus den Dropdown-Menüs aus. Klicken Sie dann auf das Menü "Referenz", um die Startumgebung auszuwählen, d. h. die Umgebung, an die sich der Betrachter beim Betrachten des Originalbildes anpassen soll. Klicken Sie anschließend auf das Testmenü, um die neue Umgebung auszuwählen, an die sich der Beobachter anpassen soll. Klicken Sie auf die Schaltfläche Anpassen und sehen Sie sich zwei neue Bilder an, die für die Kegeladaption und für die Kontrastanpassung angepasst wurden.Alternativ, um verschiedene Beobachter an die gleiche Umgebung anzupassen, z. B. die spektrale Empfindlichkeit eines jüngeren oder älteren Beobachters; Wählen Sie die spektrale Empfindlichkeit des Beobachters aus und klicken Sie auf das Linsenmenü, um die Dichte des Linsenpigments auszuwählen. Klicken Sie dann auf das Makulamenü, um die Dichte des Makulapigments auf ähnliche Weise auszuwählen. und klicken Sie auf das Menü Kegel, um zwischen Beobachtern mit normaler Trichromie oder verschiedenen Arten anomaler Trichromie zu wählen. Klicken Sie erneut auf die Schaltfläche Anpassen und sehen Sie drei neue Bilder auf dem Bildschirm, diesmal mit dem Originalbild, dem nach der neuen Empfindlichkeit gefilterten Bild und dem Bild nach der Anpassung an die neue Empfindlichkeit.Klicken Sie abschließend auf die Schaltfläche Bilder speichern, um die drei Bilder zu speichern. Dieses Protokoll zeigt, wie die Auswirkungen der visuellen Anpassung an eine Veränderung der Umgebung oder des Betrachters in Bildern visualisiert werden können. Um zu veranschaulichen, wie sich die Anpassung an die Veränderungen des Betrachters anpasst, simulierte das Modell die Folgen der Linsenalterung, indem es das vorhergesagte Erscheinungsbild eines Bildes verglich, wie es durch die Augen eines jüngeren oder älteren Beobachters gesehen wird, die sich nur in der Dichte des Linsenpigments unterscheiden.Um zu veranschaulichen, wie sich die Anpassung an eine Veränderung der Umgebung anpasst, wurde das Modell verwendet, um zu simulieren, wie wir uns an eine kontrastarme, dunstige Umgebung anpassen könnten, indem wir die Farbcodierung so anpassen, dass sie der Kodierung entspricht, die für eine typische Umgebung mit höherem Kontrast erwartet wird. Diese Technik kann auf beliebige Bildensembles oder Beobachter mit unterschiedlicher spektraler Empfindlichkeit angewendet werden. Es kann auch verallgemeinert werden, um die Adaption und andere Eigenschaften von Bildern, wie z. B. ihre spektralen Eigenschaften, zu untersuchen.Die gerenderten Bilder modellieren die theoretischen Grenzen der Langzeitadaption und können verwendet werden, um die Funktion der Anpassung zu untersuchen, indem getestet wird, was Probanden in den adaptierten Bildern wahrnehmen könnten, was sie in den Originalbildern nicht wahrnehmen konnten. Die gerenderten Bilder liefern auch realistischere Simulationen der Auswirkungen der Empfindlichkeitsänderung auf unsere visuelle Wahrnehmung und zeigen, wie die Anpassung dazu neigt, diese Empfindlichkeitsänderungen zu diskontieren oder zu kompensieren.

Research

Forschung

JoVE Journal

Behavior

Verhalten

In diesem Artikel untersuchen wir die Auswirkungen der optisch relevanten staatlichen Abhängigkeit von TMS induzierte Motiv phosphenic Präsentationen.

State-Dependency Auswirkungen auf TMS: Ein Blick auf Motive Phosphene Behavior

Zebrafische haben ein wertvolles Werkzeug für viele Forschungsbereiche. Hier zeigen wir eine Methode, um eine visuelle Reaktion hervorzurufen und berechnen eine funktionale Sehschärfe im erwachsenen Zebrafisch.

Die optokinetischen Antwort als quantitatives Maß der Sehschärfe im Zebrafisch

Die vorliegende Studie schlägt ein Protokoll, um die Anpassung an den rechts-links-umgekehrte Vorsprechen erreicht nur von tragbaren Geräten untersuchen mit Neuroimaging, was kann ein wirksames Instrument zur Aufdeckung der Anpassungsfähigkeit des Menschen an eine neue Umgebung, in der auditiven Bereich.

Eine Methode zur Anpassung an den links-rechts studieren umgekehrt Audition

Psychophysik ist wichtig für die Untersuchung von Phänomenen der Wahrnehmung durch sensorische Informationen. Hier präsentieren wir ein Protokoll, um eine zwei-Intervall gezwungen Wahl Aufgabe auszuführen wie in einem früheren Bericht über menschliche Psychophysik umgesetzt wo geschätzte Teilnehmer die Laufzeit des visuellen, auditiven oder audiovisuellen Abständen aperiodische Züge von Impulsen.

Eine zwei-Intervall gezwungen Wahl Aufgabe für multisensorische Vergleiche

Dieses experimentelle Protokoll kombiniert Eye-tracking und die Beurteilung der presaccadic visuelle Empfindlichkeit in einem doppelten Aufgabe Paradigma, bestehend aus einer freien Wahl Saccade Aufgabe und eine visuelle Diskriminierung Aufgabe, zu untersuchen, die Bereitstellung von visuellen räumliche Aufmerksamkeit vor sowohl präzise als auch durchschnittlich Sakkaden.

Die Bereitstellung der visuellen Aufmerksamkeit vor genau und durchschnittlich Sakkaden über Eye-Tracking und Bewertung der visuelle Empfindlichkeit zu untersuchen

Hier stellen wir ein Protokoll vor, um einen Verhaltenstest zu demonstrieren, der quantifiziert, wie alternative visuelle Merkmale, wie Bewegungshinweise, Richtungsentscheidungen bei Fischen beeinflussen. Repräsentative Daten werden über die Geschwindigkeit und Genauigkeit dargestellt, wo Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas) virtuellen Fischbewegungen folgen.

Integration visueller psychophysischer Assays in ein Y-Maze, um die Rolle zu isolieren, die visuelle Features bei Navigationsentscheidungen spielen

VisualEyes2020 (VE2020) ist eine benutzerdefinierte Skriptsprache, die visuelle Augenbewegungsreize darstellt, aufzeichnet und synchronisiert. VE2020 liefert Stimuli für konjugierte Augenbewegungen (Sakkaden und sanfte Verfolgung), diskonjugierte Augenbewegungen (Vergenz), Akkommodation und Kombinationen aus beidem. Zwei Analyseprogramme vereinheitlichen die Datenverarbeitung aus dem Eye-Tracking- und dem Unterkunftsaufzeichnungssystem.

Quantifizierung okulomotorischer Reaktionen und Akkommodation durch Instrumentierung und Analyse-Toolboxen

In diesem Artikel stellen wir eine neuartige automatisierte Methode zur Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern mit Hilfe eines Eye-Tracking-Systems vor.

Ein automatisiertes Verfahren zur Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern mit Hilfe eines Eye-Tracking-Systems

Hier beschreiben wir ein Standardprotokoll zur Quantifizierung des optokinetischen Reflexes. Es kombiniert virtuelle Trommelstimulation und Video-Okulographie und ermöglicht so eine präzise Bewertung der Merkmalsselektivität des Verhaltens und seiner adaptiven Plastizität.

Quantifizierung der visuellen Merkmalsselektivität des optokinetischen Reflexes in Mäusen

Hier wird ein neuartiger bewegungsbasierter Sehschärfetest beschrieben, der die Beurteilung der zentralen und peripheren Sehverarbeitung bei sehbehinderten und gesunden Personen ermöglicht, sowie eine Brille, die das periphere Sehen einschränkt und mit MRT-Protokollen kompatibel ist. Diese Methode bietet eine umfassende Beurteilung des Sehvermögens bei Funktionsbeeinträchtigungen und Funktionsstörungen des visuellen Systems.

Bewegungsschärfetest zur Messung der Gesichtsfeldschärfe mit bewegungsdefinierten Formen

Wir präsentieren die Entwicklung eines blickabhängigen Display-Frameworks, das für die Wahrnehmungs- und Okulomotorikforschung entwickelt wurde, um den Verlust des zentralen Sehvermögens zu simulieren. Dieser Rahmen eignet sich besonders für die Untersuchung kompensatorischer Verhaltens- und okulomotorischer Strategien bei Personen, die sowohl simulierten als auch pathologischen zentralen Sehverlust erleben.

Ein blickabhängiges Display-Framework für die Wahrnehmungslernforschung mit simuliertem zentralem Sehverlust

Erfahren Sie, wie visuelle Adaptation mithilfe eines Softwaremodells simuliert wird, das die Farbkodierung des menschlichen visuellen Systems berechnet. Diese Methode ermöglicht zuverlässige Vorhersagen der Farbwahrnehmung.

Visualisierung Visuelle Adaptation

Weitere Videos entdecken