Name: Görsel Adaptasyon görselleştirme (Video) | JoVE Journal
Uploaded: 2017-04-24T13:00:00.000+00:00
Duration: 4 min 43 s
Description: Keşfedin görsel adaptasyon simülasyonunu, insan görsel sisteminin renk kodlaması üzerindeki etkilerini incelemek için. Bu hesaplamalı yöntem, bilişsel bilim ve nörobilim araştırmalarında algı değişikliklerini güvenilir şekilde tahmin eder.

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

Sağlık (NIH) hibe EY-10834 Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından desteklenir.

NOT: protokol resimli bir resim seçip daha sonra farklı açılır menülerden tarafından seçilen seçenekleri kullanarak adapte sağlayan bir program kullanır. 1. Uyum Resmi seçin <ol><li> Resmin üzerine tıklayın ve çalışmak için resmin dosya göz atın. Sol üst bölmede orijinal görüntüyü gözlemleyin. </li></ol> 2. Stimulus ve Observer belirtme <ol><li> Görüntüyü ve gözlemci temsil etmek nasıl seçmek için &quot;biçim&quot; menüsünü tıklayın. </li><li> belirli bir renk dağılımına uyum standart veya ortalama gözlemci modellemek için &quot;standart gözlemci&quot; seçeneğine tıklayın. Bu durumda, koni hassasiyetleri 32 resmin RGB değerlerini dönüştürmek için standart denklemleri kullanır. </li><li> Belirli bir gözlemcinin spektral hassasiyetlerini modellemek için &quot;bireysel gözlemci&quot; seçeneğine tıklayın. Bu duyarlılık dalga boyuna bağımlı olduğu için, program congörüntü için standart veya ölçülen emisyon spektrumu kullanılarak silah tayfı olarak resmin RGB değerlerini verts. </li><li> Dünyada gerçek spektrum yaklaşmak için &quot;doğal spektrumları&quot; seçeneğine tıklayın. Bu seçenek resim rengi için, karşılık gelen bir spektrum yaklaştığı standart baz fonksiyonları 33 veya Gauss spektrumları 34 kullanılarak, örneğin, spektrumları RGB değerleri dönüştürür. </li></ol> Adaptasyon Seçiniz Durum 3. <ol><li> (Renk eksik gözlemci vs normal, örneğin) aynı ortama farklı ortamlarda (örneğin, kentsel peyzaj vs bir ormanın renklerine) veya farklı gözlemcilere aynı gözlemci ya uyarlayın. <ol><li> İlk durumda, ortamları seçmek için menüleri kullanın. İkinci olarak, gözlemcinin duyarlılığını belirlemek için menüleri kullanın. </li></ol></li><li> ortamları ayarlamak için &quot;referans&quot; ve &quot;test&quot; envir seçmekAçılır menülerden onments. Bu farklı ortamlar için bir mekanizma yanıtları yükleyerek uyum iki farklı durumları kontrol eder. <ol><li> başlangıç ​​ortamını kontrol etmek için &quot;referans&quot; menüsünü seçin. Bu konu orijinal görüntüye bakarken adapte edilir ortamdır. NOT: Farklı ortamlar için önceden hesaplanmış olan gösterilen seçenek. Bu görüntülerin farklı koleksiyonları için renk gamutundan ölçümlerinden elde edilmiştir. Örneğin, bir uygulama renk algısı farklı zamanlarda 27 aynı yerden alınan kalibre görüntüleri kullanarak, mevsim değişiklikleri ile değişebilir nasıl incelenir. Başka bir çalışmada, adaptasyon farklı yerlerdeki renk percepts nasıl etkileyebileceğine keşfetmek, farklı sahne kategorilerinde 29 görüntülerini örnekleme yoluyla yerleri temsil etti. </li><li> Özel bir çevre için değerler yüklemek için &quot;kullanıcı tanımlı&quot; ortamı seçin. obstaramak ve belirli bir dosyayı seçmek için bir pencere ERVE. Bağımsız görüntüler için bu dosyaları oluşturmak için (adım 1&#39;de olduğu gibi) dahil edilecek her görüntüyü ve ardından &quot;görüntü yanıtları kaydetmek&quot; butonuna basın. NOT: Bu seferki oluşturmak veya her görüntüye yanıtlarını depolamaya bir excel dosyası eklenecek bir pencere gösterecektir. Yeni bir dosya oluşturmak için dosya adı girin ya da mevcut bir dosyaya göz atın. Varolan dosyaları için, mevcut resme tepkiler eklenir ve tüm resimlere yanıtların otomatik olarak ortalama. &quot;Kullanıcı tanımlı&quot; seçeneği ile dosya seçildiğinde bu ortalamalar referans ortamı için girilir. </li><li> görüntü için ortamlarının listesine erişmek için &quot;test&quot; menüsünü seçin için ayarlanması. Görüntülenen görüntü için mekanizma yanıtları kullanmak için &quot;geçerli görüntü&quot; seçeneğini seçin. NOT: Bu seçenek konular anda görüntülenen ediliyor Resimdeki renklerin uyum varsayılır. Aksi halde t birini seçmeko ortamları veya test ortamı yüklemek için &quot;kullanıcı tanımlı&quot; seçeneği ön hesaplaması. </li></ol></li></ol> 4. Observer spektral Duyarlılığı seçin NOT: Farklı ortamların adaptasyon efektleri, gözlemci genellikle sabit kalır ve ortalama spektral duyarlılığı ile varsayılan &quot;standart gözlemci&quot; olarak ayarlanır. tarama pigment veya gözlemcinin spektral duyarlılık miktarını kontrol bağımsız bir spektral duyarlılık ayarı için 3 menü bulunmaktadır. <ol><li> Lens pigment yoğunluğunu seçmek için &quot;objektif&quot; menüsünü tıklayın. Farklı seçenekler biri farklı yaşlardaki yoğunluk özelliğini seçmenize olanak verir. </li><li> Benzer maküler pigment yoğunluğunu seçmek için &quot;maküler&quot; menüsünü tıklayın. pigment zirve yoğunluğu bakımından bu seçenekleri gözlemleyin. </li><li> Hiçbir olan gözlemciler arasında seçim yapmak &quot;koniler&quot; menüsünü tıklayınrmal trichromacy veya anormal trichromacy farklı türleri. NOT: Program gözlemci ve doğrusal kabaca eşit örnek farklı renk ve parlaklık kombinasyonlarına koni sinyallerini birleştirmek 26 postreceptoral kanalları, bir dizi konik spektral hassasiyetleri tanımlar seçenek dayanarak. </li></ol> 5. Resmi Uyum <ol><li> &quot;Uyum&quot; butonuna tıklayın. Not: Bu, görüntüdeki her piksel için koniler ve post-receptoral mekanizmaların yanıt hesaplamak için kodu çalıştırır. adapte renk dağılımına ortalama tepki referans dağılımı için ortalama yanıt eşit olacak şekilde tepki ölçeklenir, ya da ortalama yanıt, bir kişi ya da bir referans gözlemci için aynı olduğu. Ölçekleme von Kries adaptasyonu 35 taklit etmek için çarpan bir. Yeni görüntü daha sonra mekanizma yanıtları toplanmasıyla ve görüntüleme için RGB değerlerine geri dönüştürülmesiyle oluşturulur. alg Detaylarıorithm 26, 27, 28, 29 &#39;de verilmiştir. </li><li> Ekranda üç yeni görüntüler gözlemleyin. Bu 1) olarak etiketlenmiştir &quot;uyumsuz&quot; - test görüntüsü tamamen referans ortama adapte birine nasıl görüneceğini; 2) &quot;konik adaptasyon&quot; - bu, sadece reseptörleri uyarlanması için ayarlanabilir görüntüsünü gösterir; ve 3) &quot;tam adaptasyon&quot; - Bu ortamda veya gözlemci değişikliği tam adaptasyon tarafından tahmin görüntüyü gösterir. </li><li> Üç hesaplanan-görüntü kaydetmek için &quot;görüntüleri kaydetmek&quot; butonuna tıklayın. Klasör için göz atabilir ve dosya adını seçmek için ekranda yeni bir pencere gözlemleyin. </li></ol> 6. Uyum Sonuçlarını Değerlendirmek NOT: Orijinal referans ve uyarlanmış görüntüleri aynı görüntü modellenen Adapta iki eyalette altında görünmelidir nasıl simülesiyon ve önemlisi, sırf adaptasyon devletin farklıdır. Görüntülerde farklılıklar dolayısıyla adaptasyon sonuçları ilişkin bilgi sağlar. <ol><li> Görme görüntüler arasındaki farklılıkları göz. NOT: Görüntülerin Basit muayene çok renk görme farklı renk ortamlarda yaşarken değişebilir veya gözlemci bir hassasiyet değişikliği için ne kadar adaptasyon telafi nasıl göstermek yardımcı olabilir. </li><li> Ampirik olarak adaptasyon 29 sonuçlarını değerlendirmek görüntülerle analizler veya davranışsal ölçümleri kullanarak bu adaptasyon etkilerini ölçmek. <ol><li> nasıl renk görünümü değişse ölçün. Örneğin, nasıl renk kategorileri veya farklı ortamlarda veya gözlemci karşısında algısal niteliklerini ayırt kayması ölçmek için iki resim renkleri karşılaştırın. Örneğin, kullanım ne kadar eşsiz tonları (örneğin, saf sarı veya mavi) olabilir teorik olarak v hesaplamak için adaptasyon ile rengindeki değişikliklerin analizleriÇünkü Gözlemcinin renk ortamında 29 varyasyonların Ary. </li><li> adaptasyon görsel duyarlılık veya performansını nasıl etkilediğini sor. Örneğin, gözlemciler ilk arka plan renkleri adapte edildiğinde yeni bir renk için görsel arama daha hızlı olup olmadığını karşılaştırmak için uyarlanmış resimleri kullanabilirsiniz. Tek hedef 29 yerleştirilmesi için ölçülen reaksiyon süreleri ile, görüntü ile ilgili hedefleri ve resimlerle birlikte uyarlanmıştır farklı renkli Şıkkın bir dizi üst üste deneyi yürütmek. </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>

Yazarlar ifşa hiçbir şey yok.

resimli protokol ortamında veya gözlemci bir değişikliğe adaptasyon etkisi görüntüleri tasvir edilebilir gösterilmiştir. Bu betimleme modeli için yapılan varsayımlara bağlıdır alır formu - renk kodlu nasıl, örneğin, nasıl kodlama mekanizmaları tepki ve uyum. hipotez kanalların özellikleri nelerdir örneğin, ve bunlar adapte varsayılır nasıl - Böylece en önemli adım renk görüşü için model üzerinde karar vermektir. diğer önemli adımlar arasında adapte iki ortamlar ya da iki gözlemci hassasiyetleri özellikleri, uygun parame...

Biz değiştirmek gibi dünya başkalarına veya kendimize neye benziyor olabilir? Bu sorulara verilen yanıtlar doğası ve algı mekanizmaları ve duyusal kodlama normal ve klinik varyasyonları hem sonuçlarını anlamak için temelde önemlidir. teknikler ve yaklaşımlar çok çeşitli görüntüler farklı görsel hassasiyetlere sahip bireylere nasıl görünebileceğini simüle etmek için geliştirilmiştir. Örneğin, bu renk eksikliklerin farklı türlerine göre ayırt edilebilir renk simülasyonunu içeren 1, 2, 3, 4, bebekler ya da daha büyük gözlemci 5, 6, 7, 8 ile çözülebilir mekansal ve renk farklılıkları, 9 , görüntüler periferik görme nasıl göründüğünü <s<html> Sınıf = &quot;xref&quot;&gt; 10, ve optik hatalar veya hastalığın 11, 12, 13, 14 sonuçlarından kadar. Bunlar ayrıca, diğer türler 15, 16, 17 için de mümkündür ayrımlar görselleştirmek için uygulanmıştır. Tipik olarak bu simülasyonlar bir görüntü filtrelemek ve böylece azaltılması veya zorluk görmekte yapıyı çıkarmak için farklı popülasyonlarda hassasiyet kayıplarının ölçümleri kullanılır. Örneğin, renk körlüğün en yaygın formu, orta ya da uzun dalga boylarına duyarlı, iki fotoreseptör birinin kaybı yansıtır ve bunların sinyallerini çıkarmak için süzüldü ve görüntüler tipik olarak &quot;kırmızı-yeşil&quot; tonlar 1 yoksun görünür. Benzer şekilde, bebeklerin daha fakir keskinliğine sahip olduklarını ve bu nedenle onların azaltılmış uzaysal hassasiyet için işlenmiş görüntüler bulanık görünür<html> ..&gt; 5 f &quot;Bu teknikler Ancak, onlar değil başka olmayabilir bu bir kişinin görebileceğini çok değerli açılımlar sağlamaktadır - ve genellikle amaçlanmamıştır - gözlemcinin fiili algısal deneyim tasvir ve bazı durumlarda yanlış olabilir gözlemci mevcut miktarı ve bilgi türleri. Adaptasyon 18, 19 - Bu makalenin görsel kodlama temel bir karakteristiği içerir görsel deneyim farklılıkları simüle etmek için geliştirilen yeni bir teknik tarif edilmektedir. Tüm duyu ve motor sistemleri sürekli maruz kaldıkları bağlamına ayarlayın. vizyon oda ne kadar parlak veya loş için barındırır iken bir odada bir keskin koku çabucak kaybolur. Önemli olan, bu ayarlamalar böyle bir kişinin yüzüne 20 özelliklerine olarak &quot;üst düzey&quot; algılamalar dahil hemen hemen her uyaran özellik için ortaya,Sınıf = &quot;xref&quot;&gt; 21 ya da ses 22, 23, hem de göz hareketleri ya da bir nesne 24, 25 uzanirken üretilen motor komutları kalibre. Aslında, adaptasyon olasılıkla neredeyse tüm nöral işleme önemli bir özelliktir. Bu makale temelde adaptasyon 26, 27, 28, 29, belirli bir hal altında belirli bir gözlemci görünecektir nasıl tahmin etmek &quot;imajını uyarlayarak&quot; tarafından, görüntülerin görünüm simülasyonları içine bu adaptasyon etkileri dahil etmek verilmektedir. Birçok faktör bir gözlemci hassasiyetini değiştirebilir, ancak duyarlılık kayıpları sistem adapte varsayarak olmadan tahmin edildiğinden daha az dikkat çeken böylece adaptasyon genellikle bu değişikliklerin önemli yönlerinden telafi edebilir. Tersine, çünküAdaptasyon, mevcut uyarıcı bağlama göre hassasiyetini ayarlar, bu ayarlamalar da çevre değiştiğinde kadar algılama değişebilir kadar tahmin etmek için dahil etmek çok önemlidir. Aşağıdaki protokol görüntülerin renk içeriğini uyarlayarak tekniğini göstermektedir. Adaptasyon 30 kalıplarıdır olarak renk görme, renk kodlaması ilk sinir aşamaları oldukça iyi anlaşılmış bir avantajı vardır. Gerçek mekanizmaları ve ayarlamalar karmaşık ve çeşitlidir, ancak adaptasyon önemli etkileri en az bir basit ve geleneksel iki aşamalı modeli (Şekil 1a) kullanılarak yakalanabilir. Birinci aşamada, renk sinyalleri ilk olarak, kısa, orta ya da uzun dalga boyunda (S, M ve L koniler) için maksimum duyarlı olan koni fotoreseptör üç tip tarafından kodlanır. İkinci aşamada, farklı koniler gelen sinyaller &quot;renk rakip&quot; cha oluşturmak üzere sonradan receptoral hücreler içinde birleştirilirFarklı konileri antagonistik girdileri almak nnels (böylece &quot;parlaklık&quot; bilgi kodlama) ve konik giriş birlikte toplamı &quot;olmayan karşıt&quot; kanal (ve bu nedenle &quot;renk&quot; bilgi iletmek). Uyum Her iki aşamada gerçekleşir ve iki farklı renkte yönlerine ayarlar - (koniler) ortalama ve (sonrası receptoral kanallarda) varyans 30, 31. simülasyonların hedefi, uyarlanmış çıkışları görüntüyü modeli mekanizmalarına bu ayarlamaları uygulamak ve sonra kılmaktır. uyarlama görüntülerin süreç altı birincil bileşenleri içerir. Bunlar 1) görüntüleri seçiyor; 2) görüntü spektrumları formatını seçerek; 3) ortamda renk değişikliği tanımlayan; 4) gözlemcinin duyarlılık değişikliği tanımlayan; 5) adapte görüntüler oluşturmak için programı kullanılarak; ve 6) adaptasyon sonuçlarını değerlendirmek için görüntüleri kullanarak. TO aşağıdaki ayrıntılı olarak bu adımların her biri dikkate alır. Görüntülerin 5 örneklerini gösterir modeli ile işlenen - Şekil 2 ise temel model ve mekanizma tepkileri, Şekil 1 &#39;de gösterilmektedir.

<table><tbody>Programlama <tr><td>dilini uyarlamak</td><td></td><td></td><td></td>için</tr> <tr><td>Bilgisayar</td><td></td><td></td><td></td></tr> Görüntüleri <tr><td>(örn., Visual Basic veya Matlab)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Görüntüleri</td><td></td><td></td><td></td>işleme programı</tr><tr><td>Gözlemci spektral hassasiyetleri (gözlemciye özgü uyarlama içeren uygulamalar için)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Cihaz emisyon spektrumları (cihaza bağlı uygulamalar için)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

görsel adaptasyon görselleştirme

Visualizing Visual Adaptation

Bir renk eksikliği veya hastalık nedeniyle optik ya da yaş farklarının, örneğin ya: Birçok teknikleri bir görüntü farklı bir görsel duyarlılıkla bir kişiye nasıl görüneceğini görselleştirmek için geliştirilmiştir. Bu protokol, simülasyonlar içine duyusal uyum dahil etmek için bir yöntem açıklanır. Protokol renkli görme örnekle anlatılmıştır, ancak görsel uyarlamadan herhangi bir biçimde, genel olarak uygulanabilir bir. Protokol retinal ve kortikal mekanizmalar kodlayan renk ve bunların nasıl geçerli uyarıcı renk ortalama renk ve aralığı hem de kendi hassasiyetini ayarlamak ilgili standart ve olası varsayıma dayalı insan renkli görme basit bir model kullanılır. Bir bağlamında kendi ortalama tepki farklı bağlam için eşit şekilde mekanizmaların kazanç uyarlanmıştır. simülasyonlar adaptasyon teorik sınırlarını açığa ve optimal belirli Çevreyi eşleştiği &quot;uyarlanmış görüntüleri&quot; üretilmesine yardımcınment veya gözlemci. Onlar da farklı gözlemciler veya farklı ortamlarda uyum etkilerini keşfetmek için ortak metrik sağlarlar. Bu görüntülerle görsel algı ve performansı nitelendiren görme veya diğer duyu sistemlerinde uzun süreli adaptasyon işlevlerini ve sonuçlarını incelemek için yeni bir araç sağlar.

4 gözlemci veya çevre değişiklikleri için uyum simülasyonları göstermektedir - 2 Şekil. Şekil 2 mercek pigment 28 yoğunluğunda sadece farklılık genç ve yaşlı gözlemci için Elma Cézanne'nin en Hareketsiz Yaşam tahmin görünümünü karşılaştırır. Genç gözün (Şekil 2a) yoluyla görülen orijinal resim daha yoğun pigmentli merceğinden daha sarıdır ve sönük görünür (Şekil 2b).</str...

Bu makalede, simüle ve görsel sistem adaptasyonu incelemek için yeni bir yöntem tarif eder.

Görsel Adaptasyon görselleştirme

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 ...

Bu yazılım programının genel amacı, insan görsel sisteminin rengi kodlamaya nasıl adapte olduğuna dair bir model kullanarak adaptasyonun görsel algı üzerindeki etkilerini simüle etmektir. Bu model, aynı gözlemci farklı renk ortamlarına uyarlandığında veya farklı gözlemciler aynı ortama uyarlandığında bu kodlamanın nasıl değiştiğini hesaplar. Bu yöntem, duyusal sistemlerin neden uyum sağladığı ve adaptasyonun algı üzerinde ne gibi etkileri olduğu gibi bilişsel bilim ve sinirbilimdeki temel soruları ele almaktadır.Bu tekniğin temel avantajı, adaptasyon ve renk görüşü hakkında makul varsayımlar içermesi ve bunları farklı ortamlarda ve gözlemcilerde renk algısını daha güvenilir bir şekilde tahmin etmek için kullanmasıdır. Çalışmak istediğiniz görüntüyü seçerek başlayın ve sol üst bölmede açıldığını gözlemleyin. Ardından, görüntünün ve gözlemcinin nasıl temsil edileceğini seçmek için biçim menüsünü tıklayın.Belirli bir renk dağılımına uyum sağlayan standart veya ortalama bir gözlemciyi modellemek için standart gözlemciye tıklayın. Ardından, monitördeki görüntünün gerçek ışık spektrumlarını veya kırmızı, yeşil, mavi piksel spektrumlarını yaklaşık olarak tahmin etmek için Doğal Spektrumlar veya RGB'ye tıklayın. Aynı gözlemciyi, mevcut görüntünün renkleri ile doğal bir dış ortam için tipik olan renk dağılımı gibi farklı ortamlara uyarlayarak başlayın.Bu ortamları ayarlamak için açılır menülerden başvuru ve test ortamlarını seçin; Ardından, gözlemcinin orijinal görüntüyü görüntülerken uyarlandığı varsayılan ortam olan başlangıç ortamını seçmek için Referans menüsünü tıklatın. Ardından, gözlemcinin adapte olacağı yeni ortamı seçmek için test menüsüne tıklayın. Uyarla düğmesine tıklayın ve koni uyarlaması için filtrelenmiş ve kontrast uyarlaması için uyarlanmış iki yeni görüntüyü izleyin.Alternatif olarak, daha genç veya daha yaşlı bir gözlemcinin spektral duyarlılığı gibi farklı gözlemcileri aynı ortama uyarlamak; Gözlemcinin spektral hassasiyetini seçin ve lens pigmentinin yoğunluğunu seçmek için lens menüsüne tıklayın. Ardından, makula pigmentinin yoğunluğunu benzer şekilde seçmek için makula menüsüne tıklayın; ve normal trikromatyaya sahip gözlemciler veya farklı anormal trikromatiye türleri arasında seçim yapmak için Koniler menüsüne tıklayın. Yine Uyarla düğmesine tıklayın ve ekranda bu kez orijinal görüntüyü, yeni hassasiyet için filtrelenmiş görüntüyü ve yeni hassasiyete uyum sağladıktan sonraki görüntüyü gösteren üç yeni görüntüyü gözlemleyin.Son olarak, tıklayın Resimleri Kaydet Üç görüntüyü kaydetmek için düğmesine basın. Bu protokol, çevredeki veya gözlemcideki bir değişikliğe görsel adaptasyonun etkilerinin görüntülerde nasıl görselleştirilebileceğini gösterir. Adaptasyonun gözlemcideki değişikliklere nasıl uyum sağladığının bir örneği olarak, model, yalnızca mercek pigmentinin yoğunluğu bakımından farklılık gösteren daha genç veya daha yaşlı bir gözlemcinin gözünden görülen bir görüntünün tahmin edilen görünümünü karşılaştırarak mercek yaşlanmasının sonuçlarını simüle etti.Adaptasyonun ortamdaki bir değişikliğe nasıl uyum sağladığının bir örneği olarak, model, renk kodlamasını tipik bir yüksek kontrastlı ortam için beklenen kodlamaya uyacak şekilde ayarlayarak düşük kontrastlı, puslu bir ortama nasıl adapte olabileceğimizi simüle etmek için kullanıldı. Bu teknik, farklı spektral duyarlılıklara sahip herhangi bir görüntü topluluğuna veya gözlemciye uygulanabilir. Görüntülerin adaptasyonunu ve spektral özellikleri gibi diğer özelliklerini incelemek için de genelleştirilebilir.İşlenen görüntüler, uzun vadeli adaptasyonun teorik sınırlarını modeller ve deneklerin orijinal görüntülerde algılayamadıklarını uyarlanmış görüntülerde ne algılayabileceklerini test ederek adaptasyonun işlevini incelemek için kullanılabilir. İşlenen görüntüler ayrıca hassasiyet değişikliğinin görsel algımız üzerindeki etkilerinin daha gerçekçi simülasyonlarını sağlar ve adaptasyonun bu hassasiyet değişikliklerini nasıl göz ardı etme veya telafi etme eğiliminde olduğunu gösterir.

Research

JoVE Journal

Behavior

Davranış

Bu makalede, motif phosphenic sunumlar indüklenen TMS görsel olarak ilgili devlet bağımlılık etkisini incelemek.

TMS Devlet Bağımlılık Etkileri: Motive Phosphene Davranış Bir Bakış

Zebra balığı birçok araştırma alanları için değerli bir araç olmuştur. Burada görsel bir yanıt ortaya çıkarmak ve yetişkin Zebrafish fonksiyonel görme keskinliği hesaplamak için bir yöntem ortaya koymaktadır.

Zebra balığı görme keskinliğinin bir nicel ölçü olarak Optokinetik Tepki

Bu da çalışmanın-sol tersine çevrilmiş seçmelere yalnızca taşınabilir aygıtlar tarafından elde tarihli araştırmak için bir protokol öneren nörogörüntüleme kullanarak, hangi-ebilmek var olmak yeni bir ortamda insanlara uyum açığa çıkarmak için etkili bir araç işitsel etki alanı.

-Sol uyum eğitim için bir yöntem seçme ters

Psikofizik algı olayları duyusal bilgiler sayesinde eğitim için esastır. Burada nerede katılımcılar bakliyat aperiodic tren görsel, işitsel veya görsel-işitsel aralıklarla süre tahmin insan psikofizik önceki raporda uygulandığı gibi bir iki-Interval zorunlu seçmeli görevi gerçekleştirmek için bir iletişim kuralı mevcut.

Multisensory karşılaştırma için bir iki aralığı zorunlu seçmeli görev

Bu deneysel protokol göz izleme ve değerlendirme presaccadic görsel hassasiyet bir özgür seçim saccade görev ve görsel uzamsal dikkat dağıtımını araştırmak için bir görsel ayrımcılık görev oluşan bir çift görev paradigma içinde kombine Hem, doğru ve ortalama saccades önce.

Araştırma doğru ve ortalama Saccades göz izleme yoluyla önce görsel dikkat dağıtımını ve görsel duyarlılık değerlendirilmesi

Burada, hareket ipuçlarını gibi alternatif görsel özelliklerin, balıklarda yön kararlarını nasıl etkilediğini belirleyen bir davranış tahlili göstermek için bir protokol sunuyoruz. Temsili veriler altın Shiner (Notemigonus crysoleucas) sanal balık hareketlerini takip hız ve doğruluk sunulur.

Görsel unsurların gezinme kararlarında oynatın rolünü Izole etmek için Y-labirent içinde görsel psikoterapist analizlerine entegrasyon

VisualEyes2020 (VE2020), görsel göz hareketi uyaranlarını sunan, kaydeden ve senkronize eden özel bir komut dosyası dilidir. VE2020, konjuge göz hareketleri (sakkadlar ve pürüzsüz takip), diskonjuge göz hareketleri (vergence), konaklama ve her birinin kombinasyonları için uyaranlar sağlar. İki analiz programı, göz izleme ve konaklama kayıt sistemlerinden veri işlemeyi birleştirir.

Okülomotor yanıtların ve uyumun enstrümantasyon ve analiz araç kutuları aracılığıyla ölçülmesi

Bu yazıda, bebeklerde ve küçük çocuklarda görme keskinliğini bir göz izleme sistemi kullanarak değerlendirmek için yeni bir otomatik yöntem sunuyoruz.

Bir göz izleme sistemi kullanarak bebeklerde ve küçük çocuklarda görme keskinliğini değerlendirmek için otomatik bir yöntem

Burada, optokinetik refleksi ölçmek için standart bir protokol açıklıyoruz. Sanal davul stimülasyonunu ve video-okülografiyi birleştirir ve böylece davranışın özellik seçiciliğinin ve uyarlanabilir plastisitesinin hassas bir şekilde değerlendirilmesine izin verir.

Farelerde Optokinetik Refleksin Görsel Özellik Seçiciliğinin Ölçülmesi

Az gören ve sağlıklı bireylerde merkezi ve periferik görmenin değerlendirilmesine izin veren yeni bir harekete dayalı keskinlik testi ve MRG protokolleri ile uyumlu periferik görüşü sınırlayan gözlükler burada açıklanmaktadır. Bu yöntem, görme sisteminin fonksiyonel bozuklukları ve işlev bozuklukları için kapsamlı bir görme değerlendirmesi sunar.

Hareket Tanımlı Şekillerle Görme Alanı Keskinliği Ölçümü için Hareket Keskinliği Testi

Merkezi görme kaybını simüle eden algısal ve okülomotor araştırmalar için tasarlanmış bir bakış koşullu ekran çerçevesinin geliştirilmesini sunuyoruz. Bu çerçeve, hem simüle edilmiş hem de patolojik merkezi görme kaybı yaşayan bireylerde telafi edici davranışsal ve okülomotor stratejileri incelemek için özellikle uyarlanabilir.

Simüle Edilmiş Merkezi Görme Kaybı ile Algısal Öğrenme Araştırmaları için Bakışa Bağlı Bir Ekran Çerçevesi

Keşfedin görsel adaptasyon simülasyonunu, insan görsel sisteminin renk kodlaması üzerindeki etkilerini incelemek için. Bu hesaplamalı yöntem, bilişsel bilim ve nörobilim araştırmalarında algı değişikliklerini güvenilir şekilde tahmin eder.

Görsel Adaptasyon görselleştirme

Daha fazla video keşfet