Sostenuto dal National Institutes of Health (NIH) Sovvenzione EY-10834.

NOTA: Il protocollo illustrato utilizza un programma che permette di selezionare le immagini e poi adattarli utilizzando le opzioni selezionate da diversi menu a discesa. 1. Selezionare l&#39;immagine da Adapt <ol><li> Clicca sull&#39;immagine e cercare il nome del file di immagine con cui lavorare. Osservare l&#39;immagine originale nel riquadro in alto a sinistra. </li></ol> 2. Specificare lo stimolo e l&#39;Observer <ol><li> Fare clic sul menu &quot;Formato&quot; per scegliere come rappresentare l&#39;immagine e l&#39;osservatore. </li><li> Fare clic sull&#39;opzione &quot;osservatore standard&quot; per modellare un osservatore standard o medio adattamento ad una distribuzione colore specifico. In questo caso, utilizzare equazioni standard per convertire i valori RGB dell&#39;immagine alla sensibilità cono 32. </li><li> Clicca su opzione &quot;individuale osservatore&quot; per modellare le sensibilità spettrali di un osservatore specifica. Poiché queste sensibilità sono lunghezza d&#39;onda-dipendente, il programma converts i valori RGB dell&#39;immagine in spettri pistola utilizzando gli spettri standard o emissione misurata per il display. </li><li> Clicca su opzione &quot;spettri naturale&quot; per approssimare spettri reale nel mondo. Questa opzione converte i valori RGB di spettri, ad esempio utilizzando funzioni base standard di 33 o spettri gaussiana 34 per approssimare lo spettro corrispondente per il colore dell&#39;immagine. </li></ol> 3. Selezionare la condizione di adattamento <ol><li> Adattare sia lo stesso osservatore a diversi ambienti (ad esempio, ai colori di una foresta contro paesaggio urbano), o diversi osservatori per lo stesso ambiente (ad esempio, un normale vs colore osservatore carente). <ol><li> Nel primo caso, utilizzare i menu per selezionare gli ambienti. In quest&#39;ultimo, utilizzare i menu per definire la sensibilità dell&#39;osservatore. </li></ol></li><li> Per impostare gli ambienti, selezionare l&#39;opzione &quot;di riferimento&quot; e envir &quot;test&quot;onments dai menu a discesa. Questi controllano i due diversi stati di adattamento caricando le risposte meccanismo per diversi ambienti. <ol><li> Scegliere il menu &quot;di riferimento&quot; per controllare l&#39;ambiente di partenza. Questo è l&#39;ambiente il soggetto è atta a durante la visualizzazione dell&#39;immagine originale. NOTA: Le scelte indicate sono state precalcolate per ambienti diversi. Questi sono stati ottenuti da misurazioni delle gamme di colore per le diverse collezioni di immagini. Ad esempio, un&#39;applicazione esaminato come la percezione del colore può variare con cambiamenti nelle stagioni base immagini calibrate prese dalla stessa posizione in tempi diversi 27. Un altro studio, esplorando come l&#39;adattamento potrebbe influenzare le percezioni del colore tra le diverse posizioni, ha rappresentato le posizioni campionando le immagini di diverse categorie di scena 29. </li><li> Selezionare l&#39;ambiente &quot;definita dall&#39;utente&quot; per caricare i valori per un ambiente personalizzato. observe una finestra per sfogliare e selezionare un determinato file. Per creare questi file per le immagini indipendenti, visualizzare ciascuna immagine da inserire (come al punto 1) e quindi fare clic sul pulsante &quot;Salva le risposte di immagine&quot;. NOTA: Questo visualizzerà una finestra in cui è possibile creare o aggiungere in un file Excel memorizzare le risposte a ciascuna immagine. Per creare un nuovo file, inserire il nome del file, o cercare un file esistente. Per i file esistenti, sono aggiunte le risposte alla immagine corrente e quelli inviati automaticamente tutte le immagini media. Queste medie sono input per l&#39;ambiente di riferimento quando viene selezionato il file con l&#39;opzione &quot;definito dall&#39;utente&quot;. </li><li> Selezionare il menu &quot;test&quot; per accedere a un elenco di ambienti per l&#39;immagine da regolare per. Selezionare l&#39;opzione &quot;immagine corrente&quot;, per usare le risposte meccanismo per l&#39;immagine visualizzata. NOTA: Questa opzione presuppone i soggetti si stanno adeguando ai colori dell&#39;immagine che viene attualmente visualizzato. In caso contrario, selezionare una delle tegli precalcolati ambienti o l&#39;opzione &quot;definito dall&#39;utente&quot; per caricare l&#39;ambiente di test. </li></ol></li></ol> 4. Selezionare la sensibilità spettrale dell&#39;Osservatore NOTA: per gli effetti di adattamento dei diversi ambienti, l&#39;osservatore di solito rimanere costante, ed è impostato per default &quot;osservatore standard&quot; con sensibilità spettrale media. Ci sono 3 menu per impostare una sensibilità spettrale individuale, che controllano la quantità di pigmento screening o la sensibilità spettrali dell&#39;osservatore. <ol><li> Fare clic sul menu &quot;lente&quot; per selezionare la densità del pigmento lente. Le diverse opzioni permettono di scegliere la caratteristica densità delle diverse età. </li><li> Fare clic sul menu &quot;maculare&quot; per similmente selezionare la densità del pigmento maculare. Osservare queste opzioni in termini di densità di picco del pigmento. </li><li> Fare clic sul menu &quot;coni&quot; per scegliere tra gli osservatori senzarmal tricromazia o diversi tipi di tricromazia anomala. NOTA: Sulla base delle scelte del programma definisce le cono sensibilità spettrali dell&#39;osservatore e un insieme di 26 canali postreceptoral che combinano linearmente i segnali cono a circa uniformemente campione combinazioni di colore e luminanza differenti. </li></ol> 5. Adattare l&#39;immagine <ol><li> Fare clic sul pulsante &quot;adattarsi&quot;. NOTA: Questo esegue il codice per calcolare le risposte dei coni e meccanismi post-recettoriali a ciascun pixel dell&#39;immagine. La risposta è adattato in modo che la risposta media per la distribuzione del colore adattando uguale le risposte medie per la distribuzione di riferimento, o in modo che la risposta media è lo stesso per un osservatore individuo o di riferimento. La scala è moltiplicativa di simulare von Kries adattamento 35. La nuova immagine viene quindi reso sommando le risposte meccanismo e riconversione valori RGB per la visualizzazione. Dettagli del ALGorithm sono date in 26, 27, 28, 29. </li><li> Osservare tre nuove immagini sullo schermo. Questi sono etichettate come 1) &quot;inadatto&quot; - come l&#39;immagine di prova dovrebbe apparire a qualcuno completamente adattato all&#39;ambiente di riferimento; 2) &quot;cono adattamento&quot; - questa mostra l&#39;immagine regolata solo per adattamento nei recettori; e 3) &quot;adattamento pieno&quot; - questa mostra l&#39;immagine predetto da completo adattamento al cambiamento nell&#39;ambiente o l&#39;osservatore. </li><li> Fare clic sul pulsante &quot;salvare le immagini&quot; per salvare le tre immagini elaborate. Osservare una nuova finestra sullo schermo per cercare la cartella e selezionare il nome del file. </li></ol> 6. valutare le conseguenze dell&#39;adattamento NOTA: Il riferimento originale e adattati immagini simulano come la stessa immagine dovrebbe apparire sotto i due stati di adapta modellatozione, e, soprattutto, si differenziano solo a causa dello stato di adattamento. Le differenze nelle immagini forniscono così spaccato conseguenze della adattamento. <ol><li> Visivamente guardare le differenze tra le immagini. NOTA: l&#39;ispezione semplice delle immagini può aiutare a dimostrare quanto la visione dei colori può variare quando si vive in ambienti diversi colori, o quanto l&#39;adattamento potrebbe compensare un cambiamento di sensibilità nell&#39;osservatore. </li><li> Quantificare questi effetti di adattamento utilizzando analisi o misure comportamentali con le immagini di valutare empiricamente le conseguenze della adattamento 29. <ol><li> Misurare quanto aspetto cambia colore. Ad esempio, confrontare i colori nelle due immagini per misurare come categorie di colore o percettiva spostamento salienza in ambienti diversi o osservatori. Ad esempio, l&#39;uso di analisi dei cambiamenti di colore con l&#39;adattamento per calcolare quanto le tinte uniche (ad esempio, puro giallo o blu) potrebbe teoricamente vARY causa di variazioni nell&#39;ambiente colore dell&#39;osservatore 29. </li><li> Chiedi come l&#39;adattamento influisce sensibilità visiva o le prestazioni. Ad esempio, utilizzare le immagini adatte per confrontare se ricerca visiva per un colore romanzo è più veloce quando gli osservatori vengono prima adattati ai colori dello sfondo. Realizzare la sperimentazione sovrapponendo le immagini di una serie di obiettivi e distrattori diversamente colorate che sono stati adattati insieme alle immagini, con i tempi di reazione misurati per localizzare il dispari bersaglio 29. </li></ol></li></ol>

Gli autori non hanno nulla da rivelare.

Il protocollo illustrato dimostra come gli effetti di adattamento al cambiamento nell&#39;ambiente o l&#39;osservatore possono essere ritratte in immagini. La forma questa rappresentazione assume dipenderà dalle assunzioni fatte per il modello - per esempio, come il colore è codificato, e come i meccanismi di codifica rispondere e adattarsi. Così il passo più importante è decidere sul modello della visione a colori - per esempio quello che le proprietà dei canali ipotizzati sono, e come sono assunto ad adattarsi. Gli altri passi importanti sono per impostare i parametri appropriati per le proprietà dei due ambienti, o due sensibilità osservatore, che si stanno adattando mezzo. Il modello illustrato è molto semplice, e ci sono molti modi in cui è incompleta e può essere ampliato a seconda dell&#39;applicazione. Per esempio, informazioni sul colore non è codificato indipendentemente da forma e le simulazioni illustrate non tengono conto della struttura spaziale dile immagini o di campi recettivi neurali, o di interazioni note attraverso meccanismi quali la normalizzazione contrasto 38. Analogamente, tutti i pixel nelle immagini da assicurare parità di peso, e quindi le simulazioni non incorporano fattori spaziali come il modo scene sono campionati con movimenti oculari. L&#39;adattamento del modello è anche assunto per rappresentare semplice ridimensionamento moltiplicativo. Questo è appropriato per alcune forme di adattamento cromatico ma non può descrivere correttamente le modifiche di risposta a livello post-recettoriali. Analogamente, le funzioni di risposta contrasto del modello sono lineari e quindi non simulano le funzioni di risposta effettivi dei neuroni. Un ulteriore importante limitazione è che le simulazioni illustrate non incorporano rumore. Se si verifica questo rumore o prima ai siti dell&#39;adattamento, quindi adattamento può regolare sia segnale e rumore e di conseguenza può avere effetti molto diversi sulla aspetto e prestazioni visive 39. Un modo persimulare gli effetti del rumore è quello di introdurre perturbazioni casuali nello stimolo 28. Tuttavia, questo non imitare ciò che questo rumore &quot;si presenta come&quot; per un osservatore. Come suggerito dagli esempi illustrati, le simulazioni possono catturare molte proprietà di esperienza colore che non sono evidenti se si considera solo la sensibilità spettrale e contrasto dell&#39;osservatore, ed in particolare la funzione di evidenziare l&#39;importanza dell&#39;adattamento a normalizzare la percezione del colore e compensare la limiti di sensibilità dell&#39;osservatore. A questo proposito, la tecnica offre una serie di vantaggi e applicazioni per la visualizzazione o per prevedere percezioni visive. Questi sono i seguenti: Meglio Simulazioni di Variante Vision Come notato, filtrando un&#39;immagine per una diversa sensibilità svela cosa si prova quando le informazioni nell&#39;immagine è alterata, ma fa meno bene a prevedere cosa unosservatore con quella sensibilità avrebbe sperimentato. A titolo di esempio, una patch grigia filtrato per simulare la lente dell&#39;occhio ingiallimento un vecchio di osservatore guarda più gialla 9. Ma gli osservatori più anziani che sono abituati a loro lenti di età compresa invece descrivono e probabilmente letteralmente vedere lo stimolo come grigio 40. Come mostrato qui, questa è una conseguenza naturale di adattamento del sistema visivo 28, e incorporando questo adattamento è importante per una migliore visualizzazione percezioni di un individuo. Un meccanismo comune Predire Differenze tra osservatori e tra gli ambienti La maggior parte delle tecniche di simulazione sono focalizzati sulla previsione dei mutamenti nella dell&#39;osservatore. Eppure, l&#39;adattamento è anche regolarmente guidata da cambiamenti nel mondo 18, 19. Gli individui immersi in diversi ambienti visivi (ad esempio, urbane Vs. rurali, o arid vs. rigoglioso) sono esposti a molto diverse configurazioni di stimolazione che può portare a molto diversi stati di adattamento 41, 42. Inoltre, queste differenze sono accentuate tra gli individui che occupano diverse nicchie in una società sempre più specializzata e tecnica (ad esempio, un artista, radiologo, giocatore del video gioco, o subacqueo). Apprendimento percettivo e competenza sono stati ampiamente studiati e dipende da molti fattori 43, 44, 45. Ma uno di questi può essere semplice esposizione 46, 47. Ad esempio, un conto dell&#39;effetto &quot;altra razza&quot;, in cui gli osservatori sono meglio a distinguere facce con la nostra etnicità, è perché sono adattati alle facce che comunemente incontrano 48, 49. L&#39;adattamento fornisce un coMMON metrica per valutare l&#39;impatto di un cambiamento di sensibilità vs. cambiamento di stimolo sulla percezione, e quindi per prevedere come due osservatori diversi potrebbero riscontrare lo stesso mondo vs. ponendo lo stesso osservatore in due mondi differenti. Valutare le conseguenze a lungo termine di adattamento In realtà l&#39;adattamento di osservatori e poi misurare quanto la loro sensibilità e cambiare la percezione è una tecnica psico ben consolidata e ampiamente studiato. Tuttavia, queste misure sono in genere limitati a esposizioni a breve termine minuti o ore di durata. Una crescente evidenza suggerisce che l&#39;adattamento opera anche su scale temporali molto più lunghi che sono molto più difficili da testare empiricamente 50, 51, 52, 53, 54. Simulando adattamento ha il vantaggio di spinta adapzione dichiara ai loro limiti teorici a lungo termine e tempi esplorando quindi che non sono pratici sperimentalmente. Essa consente anche di testare le conseguenze percettive dei cambiamenti graduali quali l&#39;invecchiamento o una malattia progressiva. Valutare i potenziali benefici di adattamento Un problema correlato è che mentre molte funzioni sono state proposte per l&#39;adattamento, miglioramenti delle prestazioni spesso non sono evidenti negli studi di adattamento a breve termine, e questo può essere in parte perché questi miglioramenti sorgono solo su scale temporali più lunghi. Test quanto bene gli osservatori possono eseguire diversi compiti visivi con le immagini adatte per simulare questi tempi fornisce un nuovo metodo per esplorare i benefici ei costi di adattamento 29 percettive. Test Meccanismi di Visual Codifica e adattamento Le simulazioni possono aiutare a visualizzare e confrontare i due diversi modelli di me visivachanisms e diversi modelli di come questi meccanismi regolare la loro sensibilità. Tali confronti possono aiutare a rivelare l&#39;importanza relativa dei diversi aspetti della codifica visiva per performance visiva e la percezione. L&#39;adattamento delle immagini su osservatori Nella misura in cui l&#39;adattamento aiuta a vedere meglio, tali simulazioni forniscono uno strumento potenzialmente efficace per lo sviluppo di modelli di elaborazione delle immagini che possono meglio evidenziare le informazioni per gli osservatori. Tali tecniche di ottimizzazione delle immagini sono diffusi, ma il presente metodo è progettato per regolare un&#39;immagine in modi in cui il cervello reale aggiusta, e quindi di simulare le strategie di codifica reali che il sistema visivo evoluta da sfruttare. Pre-elaborazione immagini in questo modo potrebbe in linea di principio eliminare la necessità di osservatori di acclimatare visivamente ad un nuovo ambiente, da invece regolando immagini per abbinare l&#39;adattamento afferma che gli osservatori sono attualmente in 26, Può sembrare irrealistico suggerire che potrebbe adattamento sconto pratica quasi completamente un cambiamento di sensibilità da parte dei nostri percezioni, ma ci sono molti esempi in cui percezioni appaiono influenzata da differenze di sensibilità drammatiche 55, ed è una questione empirica come completare l&#39;adattamento è per qualsiasi dato caso - uno che adattati immagini potrebbero anche essere utilizzate per affrontare. In ogni caso, se l&#39;obiettivo è quello di visualizzare l&#39;esperienza percettiva di un osservatore, allora queste simulazioni probabilmente sono molto più vicino a caratterizzare l&#39;esperienza di simulazioni tradizionali basati esclusivamente sul filtraggio dell&#39;immagine. Inoltre, essi forniscono un nuovo strumento per prevedere ed analizzare le conseguenze e le funzioni di adattamento sensoriale 29. Anche in questo adattamento è onnipresente nella elaborazione sensoriale, e modelli simili potrebbe essere sfruttata per esplorare l&#39;impatto di adattamento su altri attributi visivi e altri senses.

Quale potrebbe essere il mondo simile ad altri, o per noi stessi come si cambia? Le risposte a queste domande sono di fondamentale importanza per comprendere la natura e meccanismi di percezione e le conseguenze di entrambe le varianti normali e clinici codifica sensoriale. Una grande varietà di tecniche e approcci sono stati sviluppati per simulare come le immagini possono apparire alle persone con diverse sensibilità visiva. Ad esempio, questi includono simulazioni di colori che possono essere discriminati da diversi tipi di difetto di colore 1, 2, 3, 4, le differenze spaziali e cromatiche che possono essere risolti da neonati o osservatori anziani 5, 6, 7, 8, 9 , come le immagini appaiono in visione periferica <s<html> up class = &quot;xref&quot;&gt; 10, e le conseguenze di errori ottiche o malattia 11, 12, 13, 14. Essi sono anche stati applicati per visualizzare le discriminazioni che sono possibili altre specie 15, 16, 17. Tipicamente, tali simulazioni utilizzano misurazioni delle perdite di sensibilità in diverse popolazioni di filtrare un&#39;immagine e quindi ridurre o eliminare la struttura hanno difficoltà a vedere. Ad esempio, forme comuni di daltonismo riflettono una perdita di una delle due fotorecettori sensibili alle lunghezze d&#39;onda medie o lunghe, e immagini filtrate per rimuovere i loro segnali tipicamente appaiono privi di tonalità &quot;rosso-verdastro&quot; 1. Analogamente, i bambini hanno più povera acuità, e così le immagini elaborate per la loro ridotta sensibilità spaziale appaiono sfocati<html> . f &quot;&gt; 5 Queste tecniche forniscono preziose illustrazioni di ciò che una persona può vedere che un altro non può tuttavia, non lo fanno -. e spesso non sono destinati a - ritrarre l&#39;esperienza reale percettiva dell&#39;osservatore, e in alcuni casi può travisare la quantità e il tipo di informazioni disponibili per l&#39;osservatore. Questo articolo descrive una nuova tecnica sviluppata per simulare le differenze di esperienza visiva che incorpora una caratteristica fondamentale della codifica visiva - adattamento 18, 19. Tutti i sistemi sensoriali e motori adattano continuamente al contesto a cui sono esposti. Un odore pungente in una stanza svanisce rapidamente, mentre la visione può ospitare a come brillante o dim la stanza è. È importante sottolineare che questi aggiustamenti si verificano per quasi qualsiasi attributo stimolo, tra cui percezioni &quot;di alto livello&quot;, come le caratteristiche del volto di qualcuno 20,class = &quot;xref&quot;&gt; 21 o la voce 22, 23, nonché la calibratura dei comandi motori realizzati durante il movimento degli occhi o raggiungendo per un oggetto 24, 25. In realtà, l&#39;adattamento è probabile una proprietà essenziale di quasi tutti i processi neurali. Questo documento illustra come incorporare questi effetti di adattamento nelle simulazioni l&#39;aspetto delle immagini, da fondamentalmente &quot;adattando l&#39;immagine&quot; per prevedere come sembrerebbe ad un osservatore specifico in uno stato specifico di adattamento 26, 27, 28, 29. Molti fattori possono alterare la sensibilità di un osservatore, ma adattamento spesso può compensare per importanti aspetti di queste modifiche, in modo che le perdite di sensibilità sono meno cospicuo di quanto sarebbe previsto senza assumere che il sistema si adatta. Viceversa, poichéadattamento regola la sensibilità in base al contesto di stimolo attuale, queste regolazioni sono importanti anche per incorporare per prevedere quanto la percezione può variare quando l&#39;ambiente varia. Il seguente protocollo illustra la tecnica adattando il contenuto del colore delle immagini. Visione colore ha il vantaggio che le fasi iniziali neurali di codifica a colori sono relativamente ben compresi, come sono i modelli di adattamento 30. I meccanismi reali e regolazioni sono complesse e vario, ma le principali conseguenze di adattamento possono essere acquisite utilizzando una semplice e modello a due stadi convenzionale (Figura 1a). Nella prima fase, i segnali di colore sono inizialmente codificati da tre tipi di fotorecettori coni che sono massimamente sensibile a breve, medio o lungo lunghezze d&#39;onda (S, M e L coni). Nella seconda fase, i segnali provenienti da diversi coni sono combinate in cellule post-recettoriali per formare &quot;color-avversario&quot; channels che ricevono ingressi antagonistici dai diversi coni (e quindi trasmettere informazioni &quot;colore&quot;), e canali &quot;non-antagoniste&quot; che sintetizzano insieme gli ingressi cono (codifica quindi &quot;luminosità&quot; informazioni). Adattamento si verifica in entrambe le fasi, e si posiziona a due diversi aspetti del colore - della media (nei coni) e la varianza (nei canali post-recettoriali) 30, 31. L&#39;obiettivo della simulazione è di applicare queste regolazioni ai meccanismi del modello e quindi rendere l&#39;immagine da loro uscite adattati. Il processo di adattamento immagini coinvolge sei componenti principali. Questi sono 1) scegliendo le immagini; 2) scegliere il formato per gli spettri di immagine; 3) definente il cambiamento di colore dell&#39;ambiente; 4) definente la variazione della sensibilità dell&#39;osservatore; 5) utilizzando il programma per creare le immagini adatte; e 6) con le immagini per valutare le conseguenze di adattamento. Tha riportata considera ciascuno di questi passi in dettaglio. Il modello e meccanismo di risposte di base sono illustrati nella Figura 1, mentre le figure 2 - 5 mostrano esempi di immagini rese con il modello.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Computer</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Images to adapt</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Programming language (e.g. Visual Basic or Matlab)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Program for processing the images</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Observer spectral sensitivities (for applications involving observer-specific adaptation)</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Device emmission spectra (for device-dependent applications)</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

visualizing visual adaptation

Molte tecniche sono state sviluppate per visualizzare come un&#39;immagine sembrerebbe un individuo con una diversa sensibilità visiva: ad esempio, a causa delle differenze ottici o di età, oppure un deficit di colore o di malattia. Questo protocollo descrive una tecnica per introdurre l&#39;adattamento sensoriale in simulazioni. Il protocollo è illustrato con l&#39;esempio della visione del colore, ma è generalmente applicabile a qualsiasi forma di adattamento visivo. Il protocollo utilizza un semplice modello di colore visione umana basata su ipotesi standard e plausibili circa il colore della retina e meccanismi corticali codifica e come questi regolare la loro sensibilità sia al colore medio e la gamma di colori nello stimolo prevalente. I guadagni dei meccanismi sono adattate in modo che la loro risposta media sotto un contesto viene assimilato per un contesto diverso. Le simulazioni aiutano a rivelare i limiti teorici di adattamento e di generare &quot;immagini&quot; adattati in modo ottimale abbinati ad una specifica environment o osservatore. Essi forniscono inoltre una metrica comune per esplorare gli effetti di adattamento all&#39;interno di diversi osservatori o ambienti diversi. Caratterizzazione percezione visiva e le prestazioni con queste immagini fornisce un nuovo strumento per studiare le funzioni e le conseguenze di adattamento a lungo termine in visione o altri sistemi sensoriali.

<html> Le figure di 2 - 4 illustrano le simulazioni di adattamento per modifiche nell&#39;osservatore o dell&#39;ambiente. La figura 2 confronta l&#39;aspetto previsto di Vita Ancora di Cézanne con mele per un osservatore di giovani e meno giovani, che si differenziano solo per la densità del pigmento dell&#39;obiettivo 28. L&#39;immagine originale come visto attraverso l&#39;occhio più giovane (Figura 2a) appare molto più gialla e dimmer attraverso la lente più densamente pigmentata (Figura 2b). (Gli spostamenti corrispondenti nelle risposte di colore medio e cromatiche è illustrato nella figura 1c). Tuttavia, l&#39;adattamento alle sconti medi cambiamento spettrale quasi tutto il cambiamento di colore aspetto (Figura 2C). La risposta colore originale è quasi completamente recuperato per l&#39;adattamento nei coni, in modo che le successive modifiche contrasto hanno effetto trascurabile. nt&quot; fo: keep-together.within-page = &#39;1&#39;&gt; Figura 3 mostra iridi di van Gogh filtrati per simulare l&#39;aspetto del colore in un osservatore deuteranomalous, la cui normale M fotopigmento viene spostata nella sensibilità di picco entro 6 nm L fotopigmento 28 . adattamento nei coni regola ancora per la cromaticità media stimolo, ma la L vs M contrasta dai pigmenti anomali sono deboli (Figura 3b), comprimendo le risposte meccanismo lungo questo asse (Figura 1d). è stato suggerito che van Gogh potrebbe aver esagerato l&#39;uso del colore per compensare una carenza di colore, dal momento che i colori che interpretava può apparire più naturale quando filtrata per una carenza. Tuttavia, contrasto adattamento ai contrasti ridotti prevede che l&#39;immagine dovrebbe di nuovo &quot;apparire&quot; molto simile a quello normale e anomalo tricromati (figura 3c), anche se quest&#39;ultimo è molto più debole sensibilità intrinseca alla L <em&gt; Vs. M dimensione. Molti trichromats anomali fatto rapporto contrasti rosso-verdastra come più evidente quanto sarebbe predetto dai loro sensibilità fotopigmento 36, 37. La figura 4 mostra le simulazioni per un cambiamento ambientale, simulando come l&#39;immagine confusa ritratta da Monet Sunrise (Marine) potrebbe apparire ad un osservatore completamente adattato per la foschia (o ad un artista completamente adattato alla sua pittura). Prima di adattamento l&#39;immagine appare torbido e largamente monocromatico (figura 4a), e corrispondentemente le risposte meccanismo al contrasto dell&#39;immagine sono deboli (Figura 1e). Tuttavia, l&#39;adattamento sia alla polarizzazione cromatica media e la ridotta contrasto cromatico (in questo caso per abbinare le risposte meccanismo di scene tipiche outdoor) normalizza ed espande la gamma colore percepito in modo che sia paragonabile ala gamma di percezioni colore sperimentato per scena all&#39;aperto luminoso (Figura 4b). Infine, la Figura 5 illustra i due esempi osservato nella sezione 6.2 del protocollo per l&#39;utilizzo del modello per studiare visione dei colori. La Figura 5a mostra la Munsell Palette sotto l&#39;adattamento ad un ambiente rigoglioso arido, mentre la Figura 5b traccia i cambiamenti nella stimoli palette necessarie per apparire rosso puro, verde, blu, o giallo, quando lo stesso osservatore è adattato ad una gamma di differenti simulato ambienti. Questo intervallo è paragonabile alle misurazioni della gamma stimolo effettivo di questi colori focali misurata empiricamente nel Color World Survey 29. Figura 5c mostra invece come un insieme di colori incorporati comparire prima o dopo l&#39;adattamento ad un paesaggio marziano. Adattare il set per l&#39;immagine ha portato a tempi di reazione più brevi in ​​modo significativo per l&#39;individuazione delcolori unici in una ricerca compito visivo 29. <img alt="Figura 1" src="/files/ftp_upload/54038/54038fig1.jpg" /> Figura 1: Il modello. a) Le risposte sono modellati per i meccanismi con sensibilità dei coni (che si adattano alla media stimolo) o combinazioni postreceptoral dei coni (che si adattano alla varianza stimolo. b) Ciascun meccanismo postreceptoral è sintonizzata su una direzione diversa nel colore- spazio luminanza, come indicato dai vettori. Per le simulazioni 26 meccanismi sono calcolati, quale campione lo spazio in intervalli di 45 ° (mostrato per la L Vs. M e S Vs. aereo LM, e L Vs. M e piano di luminanza). c) Le risposte dei meccanismi nella equiluminant (L Vs. M e S Vs. LM) aereo per le immagini nella parte superiore e pannello centrale della figura 2. Significano risposte di contrasto sono shproprio a 22.5 ° intervalli per più pienamente ritraggono la distribuzione della risposta, anche se il modello si basa su canali a intervalli di 45 °. Nell&#39;immagine originale (figura 2a) la cromaticità medio è vicino al grigio (0,0) ed i colori sono polarizzati lungo un asse bluastro-giallastro. Aumentando la densità lente dell&#39;osservatore produce un grande cambiamento nella media al giallo (Figura 2b). d) Contrasto risposte per le immagini mostrate in figura 3a e 3b. I contrasti cono in originale (figura 3a) vengono compressi lungo la L vs. Asse M per il colore carente osservatore (Figura 3b). e) Contrasto risposte per le immagini mostrate in figura 4a e 4b. Le risposte basso contrasto per l&#39;immagine originale (Figura 4a) sono espansi seguente adattamento, che corrisponde alle risposte medi alla pittura alle risposte fodistribuzione del colore ra tipica di scene naturali esterni (Figura 4b). <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54038/54038fig1large.jpg" target="_blank">Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="figura 2" src="/files/ftp_upload/54038/54038fig2.jpg" /> Figura 2: simulare le conseguenze di Lens Aging. Natura morta di Cezanne con mele (a) trattati per simulare una lente invecchiamento (b) e l&#39;adattamento alla lente (c). per gentile concessione Immagine digitale di programma Open Content del Getty. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54038/54038fig2large.jpg" target="_blank">Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 3" src="/files/ftp_upload/54038/54038fig3.jpg" /> Figura 3: Simulating anomala tricromazia. Iris di Van Gogh (a) simulare il colore ridotta contrasti in un osservatore colore-deficienti (b), e la comparsa prevista in osservatori completamente adattate al contrasto ridotta (c). per gentile concessione Immagine digitale di programma Open Content del Getty. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54038/54038fig3large.jpg" target="_blank">Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 4" src="/files/ftp_upload/54038/54038fig4.jpg" /> Figura 4: Simulazione di adeguarle al contesto Basso contrasto. Di Monet Sunrise (Marine). L&#39;immagine originale (a) viene elaborato per simulare l&#39;aspetto del colore per un osservatore adattato ai bassi contrasti nella scena (b). Ciò è stato fatto regolando la sensibilità della sensibilità di ogni meccanismo in modoche la risposta media per i colori nei dipinti è uguale alla risposta media per i colori misurati per una raccolta di scene in esterni naturali. per gentile concessione Immagine digitale di programma Open Content del Getty. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54038/54038fig4large.jpg" target="_blank">Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a> <img alt="Figura 5" src="/files/ftp_upload/54038/54038fig5.jpg" /> Figura 5. Utilizzando il modello per esaminare Visual Performance. a) La palette Munsell reso sotto l&#39;adattamento ai colori di un ambiente lussureggiante e arido. b) Chips nella tavolozza che dovrebbe apparire rosso puro, verde, blu o giallo dopo l&#39;adattamento a una serie di ambienti diversi colori. simboli di luce-ombra tracciare la gamma di selezioni medio del truciolo dalle lingue del colore Survey mondo. c) Le immagini della superficie diMars quanto potrebbe apparire a un osservatore atto a Terra o Marte. macchie sovrapposte mostrano esempi dei stimoli aggiunto per l&#39;attività di ricerca visiva, e comprendono una serie di distrattori uniformemente colorati e un obiettivo diverso colore. d) Nell&#39;esperimento tempi di ricerca sono stati misurati per la localizzazione del bersaglio dispari, e sono sostanzialmente più brevi nelle immagini Mars-adattate adattati. <a href="https://ecsource-jove-com.remotexs.ntu.edu.sg/files/ftp_upload/54038/54038fig5large.jpg" target="_blank">Si prega di cliccare qui per vedere una versione più grande di questa figura.</a>

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Visualizzazione dell'adattamento visivo | Comportamento | Video

Visualizing Visual Adaptation

Questo articolo descrive un nuovo metodo per la simulazione e lo studio di adattamento nel sistema visivo.

Visualizzazione visiva Adattamento

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 ...

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8.8K Views.  University of Nevada, Reno.  Questo articolo descrive un nuovo metodo per la simulazione e lo studio di adattamento nel sistema visivo. 

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Methods to Explore the Influence of Top-down Visual Processes on Motor Behavior

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are deliberately planned, while others spontaneously occur below conscious awareness. The deliberate component of this dichotomy has been studied extensively in several contexts, while the spontaneous component remains largely under-explored. Moreover, how perceptual processes modulate these movement classes is still unclear. In particular, a currently debated issue is whether the visuomotor system is governed by the spatial percept produced by a visual illusion or whether it is not affected by the illusion and is governed instead by the veridical percept. Bistable percepts such as 3D depth inversion illusions (DIIs) provide an excellent context to study such interactions and balance, particularly when used in combination with reach-to-grasp movements. In this study, a methodology is developed that uses a DII to clarify the role of top-down processes on motor action, particularly exploring how reaches toward a target on a DII are affected in both deliberate and spontaneous movement domains.

It is unclear how top-down signals from the ventral visual stream affect movement. We developed a paradigm to test motor behavior towards a target on a 3D depth inversion illusion. Significant differences are reported in both deliberate, goal-directed movements and automatic actions under illusory and veridical viewing conditions.

Metodi per Esplora l&#39;influenza di Top-down processi visivi sul comportamento motorio

Kinesthetic awareness is important to successfully navigate the environment. When we interact with our daily surroundings, some aspects of movement are ...

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Comportamento

Topographical Estimation of Visual Population Receptive Fields by fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic resonance imaging allows us to estimate voxel-based population receptive fields (pRF), i.e., the part of the visual field that activates the cells within each voxel. Prior, direct, pRF estimation methods1 suffer from certain limitations: 1) the pRF model is chosen a-priori and may not fully capture the actual pRF shape, and 2) pRF centers are prone to mislocalization near the border of the stimulus space. Here a new topographical pRF estimation method2 is proposed that largely circumvents these limitations. A linear model is used to predict the Blood Oxygen Level-Dependent (BOLD) signal by convolving the linear response of the pRF to the visual stimulus with the canonical hemodynamic response function. PRF topography is represented as a weight vector whose components represent the strength of the aggregate response of voxel neurons to stimuli presented at different visual field locations. The resulting linear equations can be solved for the pRF weight vector using ridge regression3, yielding the pRF topography. A pRF model that is matched to the estimated topography can then be chosen post-hoc, thereby improving the estimates of pRF parameters such as pRF-center location, pRF orientation, size, etc. Having the pRF topography available also allows the visual verification of pRF parameter estimates allowing the extraction of various pRF properties without having to make a-priori assumptions about the pRF structure. This approach promises to be particularly useful for investigating the pRF organization of patients with disorders of the visual system.

It is important to obtain unbiased estimates of visual population receptive fields (pRFs) by functional magnetic resonance imaging. We use mild regularization constraints to estimate pRF topography without a-priori assumptions about pRF shape, allowing us to choose specific pRF models post-hoc. This is particularly advantageous in subjects with visual-pathway lesions.

Stima topografica Visual Popolazione ricettivo campi da fMRI

Visual cortex is retinotopically organized so that neighboring populations of cells map to neighboring parts of the visual field. Functional magnetic ...

Methods to Test Visual Attention Online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative data samples than can typically be collected on college campuses. However, before such methods can be widely adopted, a number of technological challenges must be overcome &#8211; in particular in experiments where tight control over stimulus properties is necessary. Here we present methods for collecting performance data on two tests of visual attention. Both tests require control over the visual angle of the stimuli (which in turn requires knowledge of the viewing distance, monitor size, screen resolution, etc.) and the timing of the stimuli (as the tests involve either briefly flashed stimuli or stimuli that move at specific rates). Data collected on these tests from over 1,700 online participants were consistent with data collected in laboratory-based versions of the exact same tests. These results suggest that with proper care, timing/stimulus size dependent tasks can be deployed in web-based settings.

To replicate laboratory settings, online data collection methods for visual tasks require tight control over stimulus presentation. We outline methods for the use of a web application to collect performance data on two tests of visual attention.

Metodi per test visivo attenzione online

Online data collection methods have particular appeal to behavioral scientists because they offer the promise of much larger and much more representative ...

A Method to Quantify Visual Information Processing in Children Using Eye Tracking

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational methods, it is difficult to make a quantitative assessment of a child's visual problems. This limits accurate diagnostics in children under the age of 4 years and in children with intellectual disabilities. Here we describe a quantitative method that overcomes these problems. The method uses a remote eye tracker and a four choice preferential looking paradigm to measure eye movement responses to different visual stimuli. The child sits without head support in front of a monitor with integrated infrared cameras. In one of four monitor quadrants a visual stimulus is presented. Each stimulus has a specific visual modality with respect to the background, e.g., form, motion, contrast or color. From the reflexive eye movement responses to these specific visual modalities, output parameters such as reaction times, fixation accuracy and fixation duration are calculated to quantify a child's viewing behavior. With this approach, the quality of visual information processing can be assessed without the use of communication. By comparing results with reference values obtained in typically developing children from 0-12 years, the method provides a characterization of visual information processing in visually impaired children. The quantitative information provided by this method can be advantageous for the field of clinical visual assessment and rehabilitation in multiple ways. The parameter values provide a good basis to: (i) characterize early visual capacities and consequently to enable early interventions; (ii) compare risk groups and follow visual development over time; and (iii), construct an individual visual profile for each child.

A method is described to quantify the quality of visual information processing based on reflexive eye movements in response to specific visual modalities. Reaction times and fixation output parameters are used to characterize visual performance in children with and without visual impairments from 6 months of age.

Un metodo per quantificare Visual Information Processing in bambini che utilizzano Eye Tracking

Visual problems that occur early in life can have major impact on a child's development. Without verbal communication and only based on observational ...

Visualizing Motion Patterns in Acupuncture Manipulation

Acupuncture manipulation varies widely among practitioners in clinical settings, and it is difficult to teach novice students how to perform acupuncture manipulation techniques skillfully. The Acupuncture Manipulation Education System (AMES) is an open source software system designed to enhance acupuncture manipulation skills using visual feedback. Using a phantom acupoint and motion sensor, our method for acupuncture manipulation training provides visual feedback regarding the actual movement of the student's acupuncture manipulation in addition to the optimal or intended movement, regardless of whether the manipulation skill is lifting, thrusting, or rotating. Our results show that students could enhance their manipulation skills by training using this method. This video shows the process of manufacturing phantom acupoints and discusses several issues that may require the attention of individuals interested in creating phantom acupoints or operating this system.

Here, we present a protocol for using the Acupuncture Manipulation Education System (AMES) in the training of acupuncture manipulation skills using phantom acupoints.

Visualizzazione schemi di movimento in Agopuntura Manipolazione

Acupuncture manipulation varies widely among practitioners in clinical settings, and it is difficult to teach novice students how to perform acupuncture ...

Using a Split-belt Treadmill to Evaluate Generalization of Human Locomotor Adaptation

Understanding the mechanisms underlying locomotor learning helps researchers and clinicians optimize gait retraining as part of motor rehabilitation. However, studying human locomotor learning can be challenging. During infancy and childhood, the neuromuscular system is quite immature, and it is unlikely that locomotor learning during early stages of development is governed by the same mechanisms as in adulthood. By the time humans reach maturity, they are so proficient at walking that it is difficult to come up with a sufficiently novel task to study de novo locomotor learning. The split-belt treadmill, which has two belts that can drive each leg at a different speed, enables the study of both short- (i.e., immediate) and long-term (i.e., over minutes-days; a form of motor learning) gait modifications in response to a novel change in the walking environment. Individuals can easily be screened for previous exposure to the split-belt treadmill, thus ensuring that all experimental participants have no (or equivalent) prior experience. This paper describes a typical split-belt treadmill adaptation protocol that incorporates testing methods to quantify locomotor learning and generalization of this learning to other walking contexts. A discussion of important considerations for designing split-belt treadmill experiments follows, including factors like treadmill belt speeds, rest breaks, and distractors. Additionally, potential but understudied confounding variables (e.g., arm movements, prior experience) are considered in the discussion.

We describe a protocol for investigating human locomotor adaptation using the split-belt treadmill, which has two belts that can drive each leg at a different speed. We specifically focus on a paradigm designed to test the generalization of adapted locomotor patterns to different walking contexts (e.g., gait speeds, walking environments).

Utilizzando un tapis roulant Split-cintura per valutare la generalizzazione dell'adattamento dell'apparato locomotore umano

Understanding the mechanisms underlying locomotor learning helps researchers and clinicians optimize gait retraining as part of motor rehabilitation. ...

A Method to Study Adaptation to Left-Right Reversed Audition

An unusual sensory space is one of the effective tools to uncover the mechanism of adaptability of humans to a novel environment. Although most of the previous studies have used special spectacles with prisms to achieve unusual spaces in the visual domain, a methodology for studying the adaptation to unusual auditory spaces has yet to be fully established. This study proposes a new protocol to set-up, validate, and use a left-right reversed stereophonic system using only wearable devices, and to study the adaptation to left-right reversed audition with the help of neuroimaging. Although individual acoustic characteristics are not yet implemented, and slight spillover of unreversed sounds is relatively uncontrollable, the constructed apparatus shows high performance in a 360&#176; sound source localization coupled with hearing characteristics with little delay. Moreover, it looks like a mobile music player and enables a participant to focus on daily life without arousing curiosity or drawing attention of other individuals. Since the effects of adaptation were successfully detected at the perceptual, behavioral, and neural levels, it is concluded that this protocol provides a promising methodology for studying adaptation to left-right reversed audition, and is an effective tool for uncovering the adaptability of humans to a novel environments in the auditory domain.

The present study proposes a protocol to investigate the adaptation to left-right reversed audition achieved only by wearable devices, using neuroimaging, which can be an effective tool for uncovering the adaptability of humans to a novel environment in the auditory domain.

Un metodo per studiare l'adattamento a sinistra-destra invertita Audition

An unusual sensory space is one of the effective tools to uncover the mechanism of adaptability of humans to a novel environment. Although most of the ...

Visual Classical Conditioning in Wood Ants

Several species of insects have become model systems for studying learning and memory formation. Although many studies focus on freely moving animals, studies implementing classical conditioning paradigms with harnessed insects have been important for investigating the exact cues that individuals learn and the neural mechanisms underlying learning and memory formation. Here we present a protocol for evoking visual associative learning in wood ants through classical conditioning. In this paradigm, ants are harnessed and presented with a visual cue (a blue cardboard), the conditional stimulus (CS), paired with an appetitive sugar reward, the unconditional stimulus (US). Ants perform a Maxilla-Labium Extension Reflex (MaLER), the unconditional response (UR), which can be used as a readout for learning. Training consists of 10 trials, separated by a 5-minute intertrial interval (ITI). Ants are also tested for memory retention 10 minutes or 1 hour after training. This protocol has the potential to allow researchers to analyze, in a precise and controlled manner, the details of visual memory formation and the neural basis of learning and memory formation in wood ants.

We present a protocol for the classical conditioning of harnessed ants that permits researchers to study visual learning and memory formation at a level of analysis not possible with freely moving individuals.

Visual condizionamento classico in legna formiche

Several species of insects have become model systems for studying learning and memory formation. Although many studies focus on freely moving animals, ...

Investigating the Deployment of Visual Attention Before Accurate and Averaging Saccades via Eye Tracking and Assessment of Visual Sensitivity

This experimental protocol was designed to investigate whether visual attention is obligatorily deployed at the endpoint of saccades. To this end, we recorded the eye position of human participants engaged in a saccade task via eye tracking and assessed visual orientation discrimination performance at various locations during saccade preparation. Importantly, instead of using a single saccade target paradigm for which the saccade endpoint typically coincides roughly with the target, this protocol comprised the presentation of two nearby saccade targets, leading to a distinct spatial dissociation between target locations and saccade endpoint on a substantial number of trials. The paradigm allowed us to compare presaccadic visual discrimination performance at the endpoint of accurate saccades (landing at one of the saccade targets) and of averaging saccades (landing at an intermediate location in between the two targets). We observed a selective enhancement of visual sensitivity at the endpoint of accurate saccades but not at the endpoint of averaging saccades. Rather, before the execution of averaging saccades, visual sensitivity was equally enhanced at both targets, suggesting that saccade averaging follows from unresolved attentional selection among the saccade targets. These results argue against a mandatory coupling between visual attention and saccade programming based on a direct measure of presaccadic visual sensitivity rather than saccadic reaction times, which have been used in other protocols to draw similar conclusions. While our protocol provides a useful framework to investigate the relationship between visual attention and saccadic eye movements at the behavioral level, it can also be combined with electrophysiological measures to extend insights at the neuronal level.

This experimental protocol combined eye tracking and the assessment of presaccadic visual sensitivity in a dual task paradigm, consisting of a free choice saccade task and a visual discrimination task, to investigate the deployment of visual spatial attention before both, accurate and averaging saccades.

Studiando la distribuzione dell'attenzione visiva prima di saccadi Accurate e media tramite Eye-Tracking e valutazione della sensibilità visiva

This experimental protocol was designed to investigate whether visual attention is obligatorily deployed at the endpoint of saccades. To this end, we ...

Integrating Visual Psychophysical Assays within a Y-Maze to Isolate the Role that Visual Features Play in Navigational Decisions

Collective animal behavior arises from individual motivations and social interactions that are critical for individual fitness. Fish have long inspired investigations into collective motion, specifically, their ability to integrate environmental and social information across ecological contexts. This demonstration illustrates techniques used for quantifying behavioral responses of fish, in this case, Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas), to visual stimuli using computer visualization and digital image analysis. Recent advancements in computer visualization allow for empirical testing in the lab where visual features can be controlled and finely manipulated to isolate the mechanisms of social interactions. The purpose of this method is to isolate visual features that can influence the directional decisions of the individual, whether solitary or with groups. This protocol provides specifics on the physical Y-maze domain, recording equipment, settings and calibrations of the projector and animation, experimental steps and data analyses. These techniques demonstrate that computer animation can elicit biologically-meaningful responses. Moreover, the techniques are easily adaptable to test alternative hypotheses, domains, and species for a broad range of experimental applications. The use of virtual stimuli allows for the reduction and replacement of the number of live animals required, and consequently reduces laboratory overhead.
This demonstration tests the hypothesis that small relative differences in the movement speeds (2 body lengths per second) of virtual conspecifics will improve the speed and accuracy with which shiners follow the directional cues provided by the virtual silhouettes. Results show that shiners directional decisions are significantly affected by increases in the speed of the visual cues, even in the presence of background noise (67% image coherency). In the absence of any motion cues, subjects chose their directions at random. The relationship between decision speed and cue speed was variable and increases in cue speed had a modestly disproportionate influence on directional accuracy.

Here, we present a protocol to demonstrate a behavioral assay that quantifies how alternative visual features, such as motion cues, influence directional decisions in fish. Representative data are presented on the speed and accuracy where Golden Shiner (Notemigonus crysoleucas) follow virtual fish movements.

Integrazione di analisi psicofisiche visive all'interno di un Y-Maze per isolare il ruolo che le funzionalità visive svolgono nelle decisioni di navigazione

Collective animal behavior arises from individual motivations and social interactions that are critical for individual fitness. Fish have long inspired ...