2013年12月4日
視覚刺激の視点回転のための新しい方法について議論し、鏡立体鏡を使用して奥行き回転の3次元知覚を示します。この手法は、視点で回転した図形の符号化における立体視手がかりの役割を調査するために使用できます。
この手順の全体的な目標は、立体的または3次元の手がかりの役割と、視点が回転した図形の認識を調査することです。これは、最初に、奥行きが回転した形状またはオブジェクトの外観をシミュレートすることで実現されます。奥行きの回転は、視点の変化に似ています。
2番目のステップは、視点を回転させたオブジェクトをミラー立体視デバイスを介して観察者に提示することです。観察者に提示される視点の変化は、2 次元または 3 次元にすることができます。次に、実験者は試行を実行して、視点の変更に対する観察者の感度を判断します。
この実験は、2Dおよび3D刺激に対して繰り返されます。最後のステップは、視点の変化に対する観察者の感度と、立体視の手がかりの有無によって感度がどのように影響を受けるかを判断するために、行動データを分析することです。最終的に、この方法は、人間の観察者が形状や物体を別の視点から見たときにどのように認識するかを示すために使用されます。
この方法は、皮質処理のどの段階が手順を示す表現に立体情報を組み込んでいるかなど、視覚科学の分野における重要な質問に答えるために使用できます。今日はシャノン・ウェッブと私の研究室の優等生です。実験に先立って、被験者が研究に適格であることを確認するために、事前スクリーニングを実施してください。
彼または彼女が眼鏡またはコンタクトレンズのいずれかを介して正常な視力または正常な視力に矯正されているかどうかを必ず尋ねてください。また、参加者から書面によるインフォームドコンセントを取得します。次に、簡単なハンドヘルドステレオテストを使用して、参加者の立体視力を確認します。
次に、参加者をミラーステレオスコープの前の机に座らせ、椅子の高さを調整して快適にします。照明を消し、被写体を最低3分間暗順応させます。視覚システムは、一般的な照明条件に適応したときに最高のパフォーマンスを発揮するためです。
次に、参加者にステレオスコープを覗いてもらいます。被験者に調整するように指示します 視野の中央に十字が1つだけ見えるまで、固定十字の水平位置。被験者に2つの十字架が見える場合は、分離が正しくないため、水平方向の調整が必要です。
次の実験では、ターゲットが表示されたときに十字に入力され、この手順により正しい距離で融合が保証されます。すべての機器がセットアップされ、両眼融合が達成されたら、参加者が実験を開始する準備ができていることを確認してから、ここで述べられているようにタスクに対して次の指示を与えます各試行では、深さが回転する2つの曲線、またはRIDが表示されます。2つの曲線のどちらがRIDが大きいかを決定する必要があります。
言い換えれば、どちらがビューから離れて回転するかは、マウスの左ボタンを押します。最初の刺激のRIDが大きい場合は、マウスの右ボタンを押します。2 番目の曲線により多くの RID がある場合、これは強制選択タスクであり、前の試行に対して応答が行われるまで次の試行は開始されません。
どちらの刺激がより多くのRIDを持っているかわからない場合は、立体視の役割を評価するために最善の推測をしてください。RIDの合図と判断。ステレオ条件と非ステロイド条件の両方で、参加者のパフォーマンスを個別に測定します。
立体視の手がかりを提示するには、コンピューターはステレオスコープを通じてオブザーバーの各目に異なる RID 角度の曲線を表示し、ステレオ キューなしで曲線を表示する必要があります。同じRIDカーブを両目に提示します。140回の試行で構成される手順を開始します。
一定の刺激の方法を使用して、試行回数が等しいことを確認します。使用したテスト曲線のRIDの各値について。リッドは 45 度以下のいずれかで、各試行のセットから特定の値がランダムに選択されます。
参照曲線のRIDは、45度で一定に保つ必要があります。RID はプレゼンテーションをランダム化します。各試行での参照とテスト刺激の順序。
プログラムがテストがより大きなRID角度で選択される頻度を記録し、参加者に休憩を与えるようにします。ここでの試行の各ブロックの後、140 回の試行は、テスト曲線の 7 つの異なる RID 角度のそれぞれで 20 回の繰り返しで構成され、3 つの角度は 45 度未満、3 つの角度は 45 度を超え、1 つの RID は参照曲線と同じになります。各実行の最後に、参加者がテスト刺激を選択した回数の割合が、提示されたRID角度の関数として45度を超えるRID角度にあることを示すデータをコンピューターにプロットしてもらいます。
ソフトウェアにデータを累積SIAN関数に適合させて、被験者がRID識別に各プロットから傾きを取得させることができた精度を決定します。次に、ステレオ条件と非ステロイド条件の傾き推定値を統計的に比較して、立体的な手がかりがRIDの変化を検出する観察者の能力に貢献したかどうかを判断できます。この動画は、垂直軸を中心に回転と奥行きを受ける形状の2次元網膜像の変化を示しています。
画像の主な変更点は、その形状を水平方向に圧縮することです。ここでは、刺激のRID角度の関数としてRID視点の変化に対する感度を示す3人の観測者の結果の例を見ることができます。各図のY軸は、RIDが大きいとテストパターンが選択された回数の割合を示しています。
X 軸は、テスト パターンの物理 RID を表します。参照パターンは、一定の 45 度の RID で保持されました。このビデオを見れば、ステレオ キューの有無にかかわらず、オブジェクトの視点回転に対する感度を測定する方法について十分に理解できるはずです。
視点の変化をシミュレートする方法と、観測点の per を 2 次元と 3 次元の視点の間でどのように変更できるかを理解する必要があります。
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この研究は、ミラーステレオスコープを用いた視覚刺激の視点回転の新しい方法を紹介します。この技術は、深度で回転した図形の認識における立体視の役割を探ることを目的としています。
This method enables quantitative assessment of human sensitivity to viewpoint change, a foundational capability for evaluating visual processing mechanisms relevant to target engagement assays in neuroscience drug discovery. By isolating stereoscopic cue contributions, it supports mechanistic de-risking of compounds affecting depth perception pathways. The approach provides predictive confidence in translational biomarker alignment for visual function endpoints.
The method positions within early discovery to inform target validation and assay readiness for neuroscience programs investigating visual perception mechanisms.