Name: פרדיגמה פסיכופיזיקה לאיסוף וניתוח של שיפוט דמיון (וידאו) | JoVE Journal
Uploaded: 2022-03-01T13:45:00.000+00:00
Duration: 8 min 12 s
Description: למד פרדיגמת פסיכופיזיקה לאיסוף וניתוח שיפוטי דמיון באמצעות PsychoPy וקבצי YAML. השיטה מאפשרת מידול ייצוגים תפיסתיים במרחב אוקלידי רב-ממדי ללא הנחות גיאומטריות מוקדמות.

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

העבודה נתמכת במימון המכונים הלאומיים לבריאות (NIH), מענק EY07977. המחברים מבקשים גם להודות לאוסמן עיאז על עזרתו בבדיקת התוכנה, ולמוחמד נעים עיאז על דבריו על כתב היד.

<ol><li>Edelman, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Representation+is+representation+of+similarities%5BTitle%5D)+AND+%22TheBehavioral+and+Brain+Sciences%22%5BJournal%5D)">Representation is representation of similarities.</a> TheBehavioral and Brain Sciences. 21 (4), 449-498 (1998).</li>
<li>Hahn, U., Chater, N. Concepts and similarity. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHahn%2C+U+%22Knowledge%2C+Concepts+and+Categories%22">Knowledge, Concepts and Categories</a>. , The MIT Press. 43-84 (1997).</li>
<li>Kriegeskorte, N., Kievit, R. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Representational+geometry%3A+integrating+cognition%2C+computation%2C+and+the+brain%5BTitle%5D)+AND+%22Trends+in+Cognitive+Sciences%22%5BJournal%5D)">Representational geometry: integrating cognition, computation, and the brain.</a> Trends in Cognitive Sciences. 17 (8), 401-412 (2013).</li>
<li>Hebart, M. N., Zheng, C. Y., Pereira, F., Baker, C. I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Revealing+the+multidimensional+mental+representations+of+natural+objects+underlying+human+similarity+judgements%5BTitle%5D)+AND+%22Nature+Human+Behaviour%22%5BJournal%5D)">Revealing the multidimensional mental representations of natural objects underlying human similarity judgements.</a> Nature Human Behaviour. 4 (11), 1173-1185 (2020).</li>
<li>Deng, W. S., Sloutsky, V. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+development+of+categorization%3A+Effects+of+classification+and+inference+training+on+category+representation%5BTitle%5D)+AND+%22Developmental+Psychology%22%5BJournal%5D)">The development of categorization: Effects of classification and inference training on category representation.</a> Developmental Psychology. 51 (3), 392-405 (2015).</li>
<li>Shepard, R. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Stimulus+and+response+generalization%3A+tests+of+a+model+relating+generalization+to+distance+in+psychological+space%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Experimental+Psychology%22%5BJournal%5D)">Stimulus and response generalization: tests of a model relating generalization to distance in psychological space.</a> Journal of Experimental Psychology. 55 (6), 509-523 (1958).</li>
<li>Coombs, C. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((A+method+for+the+study+of+interstimulus+similarity%5BTitle%5D)+AND+%22Psychometrika%22%5BJournal%5D)">A method for the study of interstimulus similarity.</a> Psychometrika. 19 (3), 183-194 (1954).</li>
<li>Gärdenfors, P. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aGa%CC%88rdenfors%2C+P+%22Conceptual+Spaces%3A+The+Geometry+of+Thought%22">Conceptual Spaces: The Geometry of Thought</a>. , The MIT Press. (2000).</li>
<li>Zaidi, Q., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Perceptual+spaces%3A+mathematical+structures+to+neural+mechanisms%5BTitle%5D)+AND+%22The+Journal+of+Neuroscience+The+Official+Journal+of+the+Society+for+Neuroscience%22%5BJournal%5D)">Perceptual spaces: mathematical structures to neural mechanisms.</a> The Journal of Neuroscience The Official Journal of the Society for Neuroscience. 33 (45), 17597-17602 (2013).</li>
<li>Krishnaiah, P. R., Kanal, L. N. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aKrishnaiah%2C+PR+%22Handbook+of+Statistics+2%22">Handbook of Statistics 2</a>. , Elsevier. (1982).</li>
<li>Tsogo, L., Masson, M. H., Bardot, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Multidimensional+Scaling+Methods+for+Many-Object+Sets%3A+A+Review%5BTitle%5D)+AND+%22Multivariate+Behavioral+Research%22%5BJournal%5D)">Multidimensional Scaling Methods for Many-Object Sets: A Review.</a> Multivariate Behavioral Research. 35 (3), 307-319 (2000).</li>
<li>Kriegeskorte, N., Mur, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Inverse+MDS%3A+Inferring+dissimilarity+structure+from+multiple+item+arrangements%5BTitle%5D)+AND+%22Frontiers+in+Psychology%22%5BJournal%5D)">Inverse MDS: Inferring dissimilarity structure from multiple item arrangements.</a> Frontiers in Psychology. 3, 245(2012).</li>
<li>Rao, V. R., Katz, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Alternative+Multidimensional+Scaling+Methods+for+Large+Stimulus+Sets%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Marketing+Research%22%5BJournal%5D)">Alternative Multidimensional Scaling Methods for Large Stimulus Sets.</a> Journal of Marketing Research. 8 (4), 488-494 (1971).</li>
<li>Hoffman, J. I. E. Hypergeometric Distribution. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aHoffman%2C+JIE+%22Biostatistics+for+Medical+and+Biomedical+Practitioners%22">Biostatistics for Medical and Biomedical Practitioners</a>. , Academic Press. 179-182 (2015).</li>
<li>Victor, J. D., Rizvi, S. M., Conte, M. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Two+representations+of+a+high-dimensional+perceptual+space%5BTitle%5D)+AND+%22Vision+Research%22%5BJournal%5D)">Two representations of a high-dimensional perceptual space.</a> Vision Research. 137, 1-23 (2017).</li>
<li>Knoblauch, K., Maloney, L. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Estimating+classification+images+with+generalized+linear+and+additive+models%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Vision%22%5BJournal%5D)">Estimating classification images with generalized linear and additive models.</a> Journal of Vision. 8 (16), 1-19 (2008).</li>
<li>Maloney, L. T., Yang, J. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Maximum+likelihood+difference+scaling%5BTitle%5D)+AND+%22Journal+of+Vision%22%5BJournal%5D)">Maximum likelihood difference scaling.</a> Journal of Vision. 3 (8), 573-585 (2003).</li>
<li>Logvinenko, A. D., Maloney, L. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((The+proximity+structure+of+achromatic+surface+colors+and+the+impossibility+of+asymmetric+lightness+matching%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">The proximity structure of achromatic surface colors and the impossibility of asymmetric lightness matching.</a> Perception & Psychophysics. 68 (1), 76-83 (2006).</li>
<li>Zhou, Y., Smith, B. H., Sharpee, T. O. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Hyperbolic+geometry+of+the+olfactory+space%5BTitle%5D)+AND+%22Science+Advances%22%5BJournal%5D)">Hyperbolic geometry of the olfactory space.</a> Science Advances. 4 (8), (2018).</li>
<li>Goldstone, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((An+efficient+method+for+obtaining+similarity+data%5BTitle%5D)+AND+%22Behavior+Research+Methods%2C+Instruments%2C+%26+Computers%22%5BJournal%5D)">An efficient method for obtaining similarity data.</a> Behavior Research Methods, Instruments, & Computers. 26 (4), 381-386 (1994).</li>
<li>Townsend, J. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Theoretical+analysis+of+an+alphabetic+confusion+matrix%5BTitle%5D)+AND+%22Perception+%26+Psychophysics%22%5BJournal%5D)">Theoretical analysis of an alphabetic confusion matrix.</a> Perception & Psychophysics. 9, 40-50 (1971).</li>
</ol>

למחברים אין מה לחשוף.

הפרוטוקול המתואר כאן יעיל להשגה וניתוח של שיפוטי דמיון לגירויים שניתן להציג חזותית. הפרדיגמה הניסיונית, הניתוח וההרחבות האפשריות נדונים תחילה, ובהמשך ביתרונות ובחסרונות של השיטה.
פרדיגמה ניסיונית: השיטה המוצעת מודגמת באמצעות תחום של 37 שמות בעלי חיים, וערכת נתונים לדוגמה של פסקי דין תפיסתיים מסופקת כך שניתן לעקוב אחר הניתוח בשלב 5 ולשכפל חלקים מאיורים 3-6 (שלב פרוטוקול 1.4). התכנון הניסיוני מקבץ את 37 הגירויים האל...

בני אדם מעבדים ומייצגים מידע חושי נכנס כדי לבצע מגוון רחב של משימות, כגון זיהוי אובייקטים, ניווט, הסקת מסקנות לגבי הסביבה ורבים אחרים. שיפוטי דמיון משמשים בדרך כלל כדי לחקור את הייצוגים הנפשיים האלה1. הבנת המבנה של ייצוגים מנטליים יכולה לספק תובנה על ארגון הידע המושגי2. ניתן גם לקבל תובנה על חישובים עצביים, על ידי התייחסות שיפוטי דמיון לדפוסי הפעלת המוח3. בנוסף, שיפוטי דמיון חושפים תכונות בולטות בתפיסה4. לימוד האופן שבו ייצוגים מנטליים משתנים במהלך ההתפתחות יכול לשפוך אור על האופן שבו הם נלמדים5. לפיכך, שיפוטי דמיון מספקים תובנה רבת ערך על עיבוד מידע במוח.
מודל נפוץ של ייצוגים מנטליים באמצעות קווי דמיון הוא מודל חלל גיאומטרי 6,7,8. מודל מסוג זה, המיושם על תחומים חושיים, מכונה לעתים קרובות מרחב תפיסתי9. נקודות במרחב מייצגות גירויים ומרחקים בין נקודות תואמים את השונות הנתפסת ביניהן. משיקולי דמיון, ניתן לקבל הערכות כמותיות של שונות. לאחר מכן ניתן להשתמש בשינויים זוגיים (או מרחקים תפיסתיים) אלה כדי לדגמן את המרחב התפיסתי באמצעות שינוי קנה מידה רב-ממדי10.
ישנן שיטות רבות לאיסוף פסקי דין דמיון, כל אחד עם היתרונות והחסרונות שלו. הדרך הפשוטה ביותר להשיג אמצעים כמותיים של שונות היא לבקש מהנבדקים לדרג בקנה מידה את מידת השוני בין כל זוג גירויים. אמנם זה מהיר יחסית, הערכות נוטות להיות לא יציבות על פני מפגשים ארוכים כמו נושאים לא יכולים לחזור פסקי דין קודמים, ואפקטים הקשר, אם קיים, לא ניתן לזהות. (כאן, אפקט הקשר מוגדר כשינוי בדמיון שנשפט בין שני גירויים, בהתבסס על נוכחות של גירויים אחרים שאינם משווים.) לחלופין, ניתן לבקש מהנבדקים להשוות את כל זוגות הגירויים לכל זוגות הגירויים האחרים. אמנם זה יניב סדר דירוג אמין יותר של הבדלים, מספר ההשוואות נדרש סולמות עם הכוח הרביעי של מספר הגירויים, מה שהופך אותו אפשרי רק ערכות גירוי קטן. לחלופות מהירות יותר, כגון מיון למספר מוגדר מראש של אשכולות11 או מיון חינם יש מגבלות משלהן. מיון חופשי (למספר רב של ערימות) הוא אינטואיטיבי, אך הוא מאלץ את הנושא לסווג את הגירויים, גם אם הגירויים אינם להשאיל את עצמם בקלות לסיווג. השיטה הרב-סידורית העדכנית יותר, MDS הפוכה, עוקפת רבות מהמגבלות הללו והיא יעילה מאוד12. עם זאת, שיטה זו מחייבת את הנבדקים להקרין את הייצוגים המנטליים שלהם על מישור אוקלידי דו-ממדי ולשקול קווי דמיון באופן גיאומטרי ספציפי, מה שהופך את ההנחה כי מבנה הדמיון ניתן לשחזר ממרחקים אוקלידיים על מטוס. לפיכך, נותר צורך בשיטה יעילה לאיסוף כמויות גדולות של פסקי דין דמיוניים, מבלי להניח הנחות לגבי הגיאומטריה שבבסיס פסקי הדין.
מתואר כאן היא שיטה כי הוא גם יעיל למדי וגם מונע את המלכודות הפוטנציאליות לעיל. על ידי בקשת הנבדקים לדרג גירויים לפי סדר הדמיון להתייחסות מרכזית בכל ניסוי13, ניתן לחקור את הדמיון היחסי ישירות, מבלי להניח דבר על המבנה הגיאומטרי של תגובות הנבדקים. הפרדיגמה חוזרת על תת-קבוצה של השוואות עם הקשרים זהים ושונים כאחד, ומאפשרת הערכה ישירה של השפעות ההקשר, כמו גם רכישת תגובות מדורגות במונחים של הסתברויות בחירה. הליך הניתוח מפרק את פסקי הדין הללו להשוואות זוגיות מרובות ומשתמש בהם כדי לבנות ולחפש מודלים אוקלידיים של מרחבים תפיסתיים המסבירים את פסקי הדין. השיטה מתאימה לתיאור בפירוט את הייצוג של ערכות גירוי בגדלים בינוניים (למשל, 19 עד 49).
כדי להדגים את ההיתכנות של הגישה, נערך ניסוי, באמצעות קבוצה של 37 בעלי חיים כמו גירויים. הנתונים נאספו במהלך 10 מפגשים של שעה אחת ולאחר מכן נותחו בנפרד עבור כל נושא. ניתוח גילה עקביות בין נושאים ואפקטים הקשר זניחים. הוא גם העריך עקביות של הבדלים נתפסים בין גירויים עם מודלים אוקלידיים של המרחבים התפיסתיים שלהם. פרדיגמה ונהלי ניתוח המתוארים במאמר זה הם גמישים וצפויים להיות שימושיים לחוקרים המעוניינים לאפיין את התכונות הגיאומטריות של מגוון מרחבים תפיסתיים.

<table><tbody><tr><td>תחנת עבודה למחשב</td><td>N/A</td><td>N/A</td><td>מערכת הפעלה: Windows/ MacOS 10 ואילך/ Linux; מעבד Intel Core i5 בעל ליבה כפולה במהירות 3.1 GHz או דומה; זיכרון בנפח 8GB או יותר; הרשאות משתמש לכתיבה והפעלה של קבצים</td></tr><tr><td>conda</td><td></td><td>גרסה 4.11</td><td>מערכת הפעלה: Windows/ MacOS 10 ומעלה/ לינוקס</td></tr><tr><td>Microsoft Excel</td><td>Microsoft</td><td>Any</td><td>כדי לפתוח ולערבב שורות ועמודות בקבצי תנאי ניסיון.</td></tr><tr><td>PsychoPy</td><td>N/A</td><td>גרסה 2021.2</td><td>מסגרת להפעלת מחקרים פסיכופיזיים</td></tr><tr><td>Python 3</td><td>Python Software Foundation</td><td>Python גרסה 3.8</td><td>Python3 וספריות מובנות קשורות</td></tr><tr><td>ספריות Python נדרשות</td><td></td><td>גרסת numpy: 1.17.2 ומעלה; Matplotlib גרסה 3.4.3 ומעלה; Scipy גרסה 1.3.1 ומעלה; Pandas גרסה 0.25.3 ומעלה; Seaborn גרסה 0.9.0 ומעלה; גרסת scikit_learn 0.23.1 ומעלה; Yaml גרסה 6.0 ואילך&nbsp;</td><td>Numpy, Scipy ו-scikit_learn הם מודולי מחשוב עם פונקציות מובנות לאופטימיזציה ופעולות וקטוריות. Matplotlib ו-Seaborn הן ספריות שרטוטים. פנדות משמשות לקריאה ועריכה של נתונים מקבצי CSV.</td></tr></tbody></table>

פרדיגמה פסיכופיזיקה לאיסוף וניתוח של שיפוט דמיון

A Psychophysics Paradigm for the Collection and Analysis of Similarity Judgments

שיפוטי דמיון משמשים בדרך כלל לחקר ייצוגים מנטליים ואת הקורלציה העצבית שלהם. גישה זו שימשה לאפיון מרחבים תפיסתיים בתחומים רבים: צבעים, אובייקטים, תמונות, תמונות, מילים וצלילים. באופן אידיאלי, אפשר לרצות להשוות הערכות של דמיון נתפס בין כל זוגות הגירויים, אבל זה לעתים קרובות לא מעשי. לדוגמה, אם מבקשים מנושא להשוות את הדמיון של שני פריטים עם הדמיון של שני פריטים אחרים, מספר ההשוואות גדל עם הכוח הרביעי של גודל ערכת הגירוי. אסטרטגיה חלופית היא לשאול נושא לדרג קווי דמיון של זוגות מבודדים, למשל, בקנה מידה Likert. זה הרבה יותר יעיל (מספר הדירוגים גדל באופן מרובע עם גודל מוגדר ולא מרובע), אבל דירוגים אלה נוטים להיות לא יציבים ויש להם רזולוציה מוגבלת, והגישה גם מניחה כי אין השפעות הקשר.
כאן מוצגת פרדיגמת דירוג חדשנית לאיסוף יעיל של שיפוטי דמיון, יחד עם צינור ניתוח (תוכנה שסופקה) הבודק אם מודלים של מרחק אוקלידי אחראים לנתונים. ניסויים אופייניים מורכבים משמונה גירויים סביב גירוי התייחסות מרכזי: הנושא מדרג גירויים לפי הדמיון שלהם להתייחסות. על ידי בחירה נבונה של שילובים של גירויים המשמשים בכל ניסוי, הגישה יש בקרות פנימיות עבור עקביות ואפקטים הקשר. הגישה אומתה לגירויים שנלקחו ממרחבים אוקלידיים של עד חמישה ממדים. 
הגישה מודגמת בניסוי המודד קווי דמיון בין 37 מילים. כל ניסוי מניב את התוצאות של 28 השוואות זוגיות של הטופס, "האם A היה דומה יותר להתייחסות מאשר B היה להתייחסות?" בעוד השוואת כל זוגות זוגות הגירויים הייתה דורשת ניסויים 221445, עיצוב זה מאפשר שחזור של המרחב התפיסתי משנת 5994 השוואות כאלה שהתקבלו מ -222 ניסויים.

איור 1A מציג חלק מקובץ תנאים שנוצר על-ידי קובץ ה- Script בשלב 3.3, לניסוי המילים. כל שורה תואמת לגירסת ניסיון. הגירוי בעמודת השופט מופיע במרכז התצוגה. שמות העמודות stim1 עד stim8 תואמים לשמונה מיקומים לאורך עיגול, פועלים נגד כיוון השעון, החל מהמיקום שמימין להפניה המרכזית. ניסוי לדוגמה מהמילה ניסוי מוצג באיור 1B.
כדי להדגים היתכנות ושחזור, נערך ניסוי שבו ערכת הגירוי כללה שמות של 37 בעלי חיים. ערכות נתונים מלאות נאספו מ...

הפרוטוקול מציג פרדיגמת פסיכופיזיקה ניסיונית להשגת כמויות גדולות של שיפוטי דמיון, ותהליך עבודה נלווה לניתוח. הפרדיגמה בוחנת אפקטים הקשר ומאפשרת מידול של נתוני דמיון במונחים של מרחבים אוקלידיים של לפחות חמישה ממדים.

Similarity judgments are commonly used to study mental representations and their neural correlates. This approach has been used to characterize perceptual ...

זוהי שיטה יעילה לאיסוף וניתוח שיפוטי דמיון, והיא אינה מניחה דבר על המאפיינים הגיאומטריים של נושאים העומדים בבסיס ייצוגים מנטליים. היתרונות העיקריים של השיטה הם גמישותה ומזעור ההנחות לגבי אופי הייצוג התפיסתי. סוגי הגירויים והמורכבות של הניסויים יכולים להיות מגוונים, ומגוון רחב של מודלים גיאומטריים יכול להתאים לנתונים.שיטה זו יכולה להיות שימושית לחוקרים המעוניינים לאפיין את הייצוגים המנטליים של היבטים נמוכים וגבוהים של גירויים חזותיים. בחר ניסוי להפעלה. נווט אל המילה ניסוי על-ידי לחיצה על קווי דמיון, לאחר מכן ניסויים, word_exp או לניסוי התמונה על-ידי לחיצה על קווי דמיון, לאחר מכן ניסויים ולאחר מכן image_exp.סיים את הגירויים הניסיוניים. אם המילה ניסוי מתבצעת, הכן רשימה של מילים. ולניסוי התמונה, ליצור ספריה חדשה ולמקם את כל תמונות הגירוי בו.בספריית הניסויים, חפש את קובץ התצורה הנקרא config. yaml על-ידי לחיצה על קווי דמיון, לאחר מכן ניסויים ולאחר מכן config.yaml. פתח את הקובץ בעורך קוד מקור ועדכן את הערך של משתנה הקובץ לנתיב לספריה המכילה את ערכת הגירוי.זה המקום שבו PsychoPy יחפש את הגירויים התמונה. צור תצורות ניסיון על-ידי פתיחת התצורה. קובץ yaml בספריית הניתוח, ולאחר מכן הגדר את הערך של הפרמטר path_2_stimulus_list לנתיב לגירויים.txt.מספריית הדמיון, הפעל את קובץ ה- Script על-ידי ביצוע

a-psychophysics-paradigm-for-collection-analysis-similarity

Research

JoVE Journal

Neuroscience

מדעי המוח

עיבוד תפיסתי וקטגוריה של ממד השערת העמק &quot;Uncanny של דמיון אנושי: כמה בעיות מתודולוגיות

אנו מדגימים כיצד יכול להיות מועסקות מידה אובייקטיבית בפרדיגמה האשליה יד הגומי נרחב המועסק. צעד זה מתקבל על ידי שינוי משימת congruency crossmodal המבוססת היטב. משימה זו מאפשרת חקירה של תהליכים חושיים אשר הם קריטיים לויסות של ייצוגי גוף כמו ביד האשליה הגומי.

משימת קונגרואנסי Crossmodal כאמצעי להשיג מדוד התנהגות אובייקטיבי בפרדיגמה האשליה יד גומי

זה מיושם פרדיגמה ניסויית משכפל נסיבות שבי עד ראייה לפשע אמיתי עלולה ליצור קלסתרון הוליסטי של האשם מזיכרון, ולאחר מכן לנסות לזהות את האשם משורת למעלה וידאו המכיל את האשם או אחד שבו הוא או היא היא אינו נוכח.

יצירה הוליסטית פנים Composite ולאחר וידאו קו-עד הראייה זיהוי פרדיגמה

ניתן להשתמש בשיפוט מסדר זמני כדי להעריך פרמטרים של מהירות עיבוד ומשקל קשב ובכך להסיק את מנגנוני עיבוד הקשב. ניתן ליישם מתודולוגיה זו על מגוון רחב של גירויים חזותיים ועובדת עם מניפולציות קשב רבות.

מדידת קשב מהירות עיבוד חזותי על ידי ניתוח מבוסס-דגם של פסקי דין Temporal מסדר

שיטות פסיכו כגון הנוהל להערכת QUEST יכולות להניב הערכות חזקות ביעילות של עוצמת הגירוי שבה מעבר תחושות nonpainful לתוך תחושות כואבות. על ידי גירוי שוב ושוב את עוצמת הסף, ההשתנות בתגובות דירוג ניתן לייחס ישירות סיווגי תפיסתיים ניתוחים שלאחר מכן.

Psychophysically מעוגנים, קביעת ערכי סף חזקה בלימוד כאב הקשורות lateralization של תנודתית Prestimulus פעילות

פסיכופיזיקה חיוני לימוד תפיסת התופעה באמצעות מידע חושי. כאן אנו מציגים פרוטוקול ביצוע משימה הבחירה הכריח שני-מרווח כפי מיושם בדוח הקודם על פסיכופיזיקה האנושי שבו המשתתפים מוערך משך הזמן של מרווחי חזותי, שמיעתי או אודיו-ויזואלי של רכבות aperiodic של פולסים.

פעילות בחירה הכריח שני-מרווח להשוואות החושים

אנו מציגים פרוטוקול המאפשר לחקור את המנגנונים העצביים המתווך את ההשפעה המזיקה של רגש על קוגניציה, תוך שימוש בסורק תהודה מגנטי תפקודי. פרוטוקול זה יכול לשמש גם עם משתתפים בריאים קליניים.

הדמיה מוחית חקירת אפקט פגיעה של רגש על קוגניציה

שיטה זו מתארת ​​את הדור של תרבויות cerebellar organotypic ואת ההשפעה של גירויים מסוימים אפופטוטיים על הכדאיות של סוגי תאים שונים cerebellar.

תרבויות cerebellar Organotypic: אתגרים אפופטוטיים וזיהוי

בדו"ח זה אנו מתארים שיטה למחוץ העצב העכבר הנשה. שיטה זו משתמשת מלקחיים עוצר דמום זמינים ובקלות reproducibly מייצרת העצב המלא למחוץ הנשה. בנוסף, אנו מתארים שיטה להכין mounts שרירים שלמים מתאימים לניתוח של התחדשות עצבים אחרי למחוץ גיד הנשה.

עכבר לשחזור Sciatic עצב קראש והערכה לאחר ההתחדשות של ניתוח הר שלם שריר

אנו מתארים גישה חדשה לניתוח בו זמני של תפקוד מוח ומבנה באמצעות דימות תהודה מגנטיות (MRI). אנו מעריכים את מבנה מוח עם הדמיה ברזולוציה גבוהה דיפוזיה משוקללת וtractography סיבי חומר לבן. בניגוד המבני MRI הסטנדרטי, טכניקות אלה ייאפשרו לנו קשורים באופן ישיר לקישוריות האנטומי תכונות פונקציונליות של רשתות מוח.

שיתוף ניתוח של מבנה המוח ותפקודו באמצעות fMRI ודיפוזיה משוקללת הדמיה

למד פרדיגמת פסיכופיזיקה לאיסוף וניתוח שיפוטי דמיון באמצעות PsychoPy וקבצי YAML. השיטה מאפשרת מידול ייצוגים תפיסתיים במרחב אוקלידי רב-ממדי ללא הנחות גיאומטריות מוקדמות.

פרדיגמה פסיכופיזיקה לאיסוף וניתוח של שיפוט דמיון

גלה סרטונים נוספים