Objecten maken en Object Categorieën voor het bestuderen van perceptie en perceptueel leren
November 2nd, 2012
Wij beschrijven een nieuwe methodologie voor het creëren van naturalistische 3-D objecten en object categorieën met precies gedefinieerde functie variaties. We gebruiken simulaties van de biologische processen van morfogenese en de fylogenese om nieuwe, naturalistische virtuele 3-D objecten en object categorieën die vervolgens kan worden weergegeven als visuele beelden of haptische objecten te maken.
Deze procedure heeft tot doel objecten en objectcategorieën te creëren voor het bestuderen van hoe we objecten waarnemen en leren waarnemen door zicht en/of aanraking. Eerst wordt virtuele morfogenese of VM gebruikt om de processen van vroege embryonale ontwikkeling te simuleren en nieuwe naturalistische virtuele 3D-objecten te creëren, zogenaamde digitale embryo's. Vervolgens worden met virtuele fy agenese of VP objectcategorieën gecreëerd met precies gedefinieerde statistische eigenschappen op basis van het invoerbare digitale embryo.
Indien gewenst kan een hoofdcomponentenanalyse worden gebruikt om aanvullende vormvariaties te creëren tussen de virtuele objecten die zijn gemaakt door virtuele morfogenese en virtuele fy agenese. De kans dat een bepaald object tot een bepaalde categorie behoort, kan precies worden berekend met behulp van kenmerkgebaseerde bayesiaanse inferensie. Indien nodig kunnen haptische afdrukken van de resulterende virtuele objecten worden gegenereerd met behulp van een 3D-printer.
Elke van deze methoden zal later in meer detail worden geïllustreerd. Vergeleken met bestaande methoden. Deze nieuwe benaderingen creëren naturalistische maar precies meetbare vormvariaties die ontstaan zonder de noodzaak van door onderzoekers opgelegde beperkingen. Ze bieden nieuwe tools op het gebied van visuele en haptische perceptie, perceptueel leren en machinevisie, en hebben potentiële toepassingen in de revalidatie van vele soorten visuele beperkingen door middel van visuele haptische cross metal training.
Interessant genoeg kan deze methode ook worden toegepast om de processen van morfogenese en evolutie zelf te bestuderen. En we hadden voor het eerst het idee voor deze methode toen we op zoek waren naar manieren om naturalistische, maar precies definieerbare visuele stimuli te genereren voor studies en computationele visie. Aanvankelijk zouden individuen die bekend waren met deze methode mogelijk worstelen met de wiskundige en programmeerintensieve aspecten, dus deze visuele demonstratie zal illustreren hoe deze methode correct kan worden geïmplementeerd en gebruikt. In de digitale embryoworkshop specificeert u een set instellingen of genotype om een enkel embryo te genereren om meerdere embryo's te genereren.
Herhaal dit proces meerdere keren om complexere vormen te genereren door middel van virtuele morfogenese. Verhoog het aantal grocycli om het aantal keren dat de cellen van het embryo zich zullen delen op te geven. De digitale embryoworkshop slaat elk embryo automatisch op als een OBJ-bestand, zodat u het embryo later kunt gebruiken met commerciële 3D-modelleringstoolkits.
Genereer de visuele stimuli door de verschillende standaard grafische parameters zoals oriëntatie, grootte, verlichting, oppervlaktetextuur en achtergrond in te stellen om objectcategorieën te genereren. Maak afstammelingen van een voorouderlijk object op een hiërarchische manier. U kunt ook de vorm soepel variëren met behulp van morphing terwijl de een-op-een correspondentie van hoekpunten tussen de objecten wordt behouden.
Interessant genoeg kunnen virtuele objecten anders dan digitale embryo's ook worden gebruikt als invoer voor virtuele fy agenese. Selecteer objecten binnen een bepaalde categorie om een bepaalde verdeling van kenmerken te bereiken. Als u bijvoorbeeld twee categorieën wilt maken die in grootte verschillen, elimineer dan selectief objecten van middelgrote om een bimodale verdeling van objectgroottes te genereren.
Meet nu objectief de gelijkenis tussen een bepaald paar categorieën met behulp van beschikbare fylogenetische methoden zoals co fonetische correlatie. Deze berekeningen kunnen worden uitgevoerd met behulp van algemeen beschikbare analytische toolkits zoals MATLAB of R voor elk willekeurig paar objecten waarbij elk hoekpunt van het ene object exact overeenkomt met een hoekpunt van het andere object. Morphing is eenvoudig. Selecteer de interpolatiepunten en gebruik lineaire morphing tussen de twee objecten om soepel te interpoleren tussen de overeenkomstige hoekpunten.
Bepaal eerst de hoofdcomponenten als specifieke beschrijvers van een gegeven set objecten. Hoofdcomponenten kunnen worden berekend met behulp van MATLAB of R gemiddeld, de coördinaten van elk hoekpunt over alle N invoerobjecten om een gemiddeld object te genereren, vermenigvuldig elk component P met de overeenkomstige eigenwaarde lambda en een gewenste gewicht wj, en voeg toe aan het gemiddelde object om een nieuw object te genereren. Aj ga verder met het soepel variëren van WJ om soepele vormvariaties langs een gegeven hoofdcomponent te creëren.
Gebruik voor het creëren van een meerdimensionale raster van vormen een set gewichten voor elk van verschillende hoofdcomponenten. Print 3D-objecten af met behulp van een 3D-prototyper. Pas indien nodig de grootte van het object aan en maak het oppervlak van het object glad om de afdruk te optimaliseren.
Een belangrijke taak in visuele verwerking is het afleiden van de categorie waartoe een gegeven waargenomen object behoort. Gedeeltelijk door gebruik te maken van de informatie over bekende kenmerken van het object, zijn digitale embryo's nuttig. Bij het bestuderen van dit afleidende proces, laten we aannemen dat de categorisatie taak binair is.
Dat wil zeggen dat er slechts twee mogelijke categorieën zijn en dat onze taak bestaat uit het onderscheiden van categorie K van categorie L, laten C de categorievariabele zijn, C gelijk is aan K of C gelijk is aan L afhankelijk van of het waargenomen beeld I tot categorie K of L behoort. Ervan uitgaande dat er precies één binair kenmerk F is, bereken een waarschijnlijkheid dat de categorie K is gegeven de informatie in het beeld. Bepaal op soortgelijke wijze de waarschijnlijkheid dat de categorie L is, kies de categorie met de hogere waarschijnlijkheid.
Begin bijvoorbeeld met deze informatieve fragmentkenmerken en een drempelwaarde van 0,69. De taak is om te bepalen of deze eigenschap in een gegeven afbeelding aanwezig is, zoals de rechter afbeelding in weg G drie. Schuif eerst de sjabloon over alle mogelijke locaties in de afbeelding, bereken op elke locatie de absolute waarde van de genormaliseerde kruiscorrelatie tussen de sjabloon en de onderliggende subafbeelding.
Selecteer vervolgens de afbeeldinglocatie met de hoogste waarde. Als deze waarde boven de drempelwaarde ligt, concludeert u dat de eigenschap aanwezig is, anders concludeert u dat deze afwezig is. Binnen
Overzicht
Deze studie presenteert een nieuwe methodologie voor het creëren van naturalistische 3-D objecten en categorieën door middel van simulaties van biologische processen. De benadering maakt gebruik van virtuele morfogenese en fylogenese om virtuele objecten te genereren die visueel of als haptische prints kunnen worden weergegeven.
Belangrijkste studiecomponenten
Wetenschapsgebied
- Neurowetenschappen
- Biologische simulaties
- Visuele en haptische perceptie
Achtergrond
- De studie onderzoekt hoe we objecten waarnemen en leren waarnemen door zicht en aanraking.
- Virtuele morfogenese simuleert embryonale ontwikkeling om digitale embryo's te creëren.
- Virtuele fylogenese genereert objectcategorieën met gedefinieerde statistische eigenschappen.
- Deze methoden zijn bedoeld om meetbare vormvariaties te bieden zonder beperkingen door onderzoekers.
Doel van de studie
- Om hulpmiddelen te ontwikkelen voor het bestuderen van visuele en haptische perceptie.
- Om toepassingen in revalidatie voor visuele beperkingen te verkennen.
- Om morfogenese en evolutie te onderzoeken door middel van gegenereerde stimuli.
Gebruikte methoden
- Simulaties van virtuele morfogenese om 3D-objecten te creëren.
- Gebruik van hoofdcomponentenanalyse voor vormvariaties.
- Op kenmerken gebaseerde Bayesiaanse inferentie voor objectcategorisatie.
- 3D-printen van haptische representaties van virtuele objecten.
Belangrijkste resultaten
- Creatie van naturalistische virtuele objecten met meetbare kenmerken.
- Vermogen om complexe vormen te genereren door middel van iteratieve processen.
- Methoden maken nauwkeurige berekeningen van objectcategoriewaarschijnlijkheid mogelijk.
- Aangetoond potentieel voor toepassingen in perceptueel leren en machinevisie.
Conclusies
- De methodologie biedt een nieuw kader voor het bestuderen van perceptie.
- Het biedt aanzienlijke voordelen ten opzichte van traditionele methoden.
- Toekomstige toepassingen kunnen de begrip van visuele verwerking en revalidatietechnieken verbeteren.
Veelgestelde vragen
Executive Industry Relevance
Creating naturalistic, quantifiable 3D object stimuli enables rigorous study of perception and perceptual learning in biological and machine systems. This approach supports target validation by providing controlled, measurable inputs for hypothesis testing in sensory neuroscience and computational vision. The methodology enhances predictive confidence in preclinical models by reducing stimulus confounds and enabling systematic manipulation of shape complexity.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses through precise control over object shape and category statistics.
- Operational Value: Supports biological de-risking by generating novel stimuli with naturalistic variability independent of investigator bias.
- Scientific Value: Facilitates mechanistic de-risking by allowing quantitative measurement of available information in stimuli for modeling object recognition tasks.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological and computational systems for downstream workflows via reproducible generation of digital embryos and object categories.
- Operational Value: Addresses assay standardization and scalability through principled components analysis and morphing methods that preserve vertex correspondence.
- Scientific Value: Enhances screening readiness by enabling haptic printing of virtual objects for cross-modal visual-haptic training applications.
Translational & Preclinical Research
- Scientific Value: Supports translational biomarker alignment by linking perceptual learning outcomes to controlled stimulus parameters such as priors and likelihoods.
- Operational Value: Ensures continuity from discovery through preclinical validation by simulating embryogenesis and evolution to generate phylogenetically structured object categories.
- Scientific Value: Enables risk-adjusted advancement decisions by allowing objective measurement of category similarity using phylogenetic methods like cophenetic correlation.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing through lead identification by providing naturalistic, measurable stimuli for perception-based assays.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by simulating biological processes to generate stimuli with definable, naturalistic properties.
- Screening: Ensures assay readiness and quantitative outputs via principal components analysis and morphing that generate systematic shape variations.
- Analytics: Highlights feature-based Bayesian inference as a statistical output enabling precise likelihood calculations for object categorization.
- Translational Research: Connects to preclinical continuity by simulating morphogenesis and phylogenesis, offering insights into biological shape evolution.
- Enterprise Reuse: Positions the virtual morphogenesis and phylogenesis framework as a reusable platform for generating stimuli across visual, haptic, and machine vision applications.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Predictive confidence in target validation through reduction of mechanistic ambiguity in stimulus design.
- Operational Value: Standardization, reproducibility, and scalability of stimulus generation across laboratories and modalities.
- Strategic Value: Better go/no-go decisions in early discovery by enabling quantitative assessment of perceptual learning trajectories.
- Portfolio Impact: Risk-adjusted prioritization of sensory neuroscience and neurorehabilitation projects based on measurable stimulus parameters.
Implementation Considerations
- Requires expertise in computational biology, 3D modeling, and statistical inference for effective deployment.
- Depends on instrumentation capable of running simulations in MATLAB or R and rendering via graphical toolkits or 3D printers.
- Necessitates cross-team standardization of stimulus parameters such as growth cycles, morphogen settings, and principal component weights.
- Involves adaptation considerations when applying the method to non-embryonic virtual objects or real-world virtual replicas.
- Includes practical limitations related to computational intensity and the need for validation that simulated naturalism aligns with biological variability.
Biopharma FAQs
Chapters in this video
0:05
Title
2:12
Creating Naturalistic Virtual 3-D Objects using VM
3:16
Creating Naturalistic Object Categories using VP
4:25
Digital Morphing
4:50
Principal Components
5:53
Creating Haptic Versions of 3-D Objects
6:10
An Exemplar Application: Bayesian Inference of Image Category
14:05
Conclusion
