Unterstützt von National Institutes of Health (NIH) Zuschuss EY-10834.

HINWEIS: Das Protokoll dargestellt verwendet ein Programm, das man Bilder auswählen und dann passen sie Optionen von verschiedenen Dropdown-Menüs ausgewählt werden. 1. Wählen Sie das Bild anpassen <ol><li> Klicken Sie auf das Bild, und suchen Sie nach dem Dateinamen des Bildes mit zu arbeiten. Beachten Sie das Originalbild in der linken oberen Fensterbereich. </li></ol> 2. die Stimulus angeben und den Observer <ol><li> Klicken Sie auf das Menü „Format“ zu wählen, wie das Bild und dem Betrachter darzustellen. </li><li> Klicken Sie auf den „Normalbeobachter“ Option, um einen Standard oder durchschnittlichen Beobachter an eine bestimmte Farbverteilung Anpassung zu modellieren. In diesem Fall Standardgleichungen verwenden , den RGB - Wert des Bildes auf die Kegeln Empfindlichkeiten 32 zu konvertieren. </li><li> Klicken Sie auf „einzelne Beobachter“ Option, um die spektrale Empfindlichkeit eines bestimmten Beobachter zu modellieren. Da diese Empfindlichkeiten sind wellenlängenabhängig ist, das Programm converts den RGB-Wert des Bildes in gun Spektren durch die Standard oder gemessene Emissionsspektren für die Anzeige verwendet wird. </li><li> Klicken Sie auf „natürliche Spektren“ Option tatsächlichen Spektren in der Welt anzunähern. Diese Option wandelt die RGB - Werte zu Spektren, beispielsweise unter Verwendung von Standard - Basisfunktionen 33 oder Gaussian Spektren 34 das entsprechende Spektrum für die Bildfarbe anzunähern. </li></ol> 3. Wählen Sie die Anpassung Zustand <ol><li> Passen Sie entweder den gleichen Beobachter an unterschiedliche Umgebungen (zB in den Farben eines Waldes gegen Stadtlandschaft) oder verschiedene Beobachter zu der gleichen Umgebung (zB eine normale vs. Farbe defizienten Beobachter). <ol><li> Im ersteren Fall, verwenden Sie die Menüs, um die Umgebungen zu wählen. Im letzteren, Menüs, die Empfindlichkeit des Betrachters zu definieren. </li></ol></li><li> Um die Umgebungen zu setzen, wählen Sie die „Referenz“ und „test“ environments aus dem Dropdown-Menü. Diese steuern die beiden unterschiedlichen Zustände der Anpassung durch den Mechanismus Antworten für verschiedene Umgebungen geladen werden. <ol><li> Wählen Sie das „Referenz“ Menü der Startumgebung zu steuern. Dies ist die Umgebung, die vorbehaltlich angepasst ist, während das Originalbild angezeigt wird. HINWEIS: Die Auswahlmöglichkeiten sind für verschiedene Umgebungen gezeigt vorberechnet. Diese wurden aus Messungen der Farbumfänge abgeleitet für verschiedene Sammlungen von Bildern. Zum Beispiel untersuchte eine Anwendung wie die Farbwahrnehmung mit den Veränderungen in den Jahreszeit variieren könnte, durch kalibrierte Bilder von der gleichen Stelle zu unterschiedlichen Zeiten 27 genommen werden. Eine weitere Studie, zu untersuchen , wie die Anpassung könnte Farbe Perzepte an verschiedenen Standorten beeinflussen, vertreten die Positionen von Bildern verschiedener Szene Kategorien 29 abgetastet wird . </li><li> Wählen Sie die „benutzerdefiniert“ -Umgebung, die Werte für eine benutzerdefinierte Umgebung zu laden. ObsErve ein Fenster zu durchsuchen und eine bestimmte Datei auswählen. Um diese Dateien für unabhängige Bilder zu erstellen, zeigen Sie jedes Bild aufgenommen werden (wie in Schritt 1) ​​und dann auf die Schaltfläche „Bild speichern Antworten“. Hinweis: das wird ein Fenster angezeigt, in dem man in eine Excel-Datei erstellen oder anfügen können die Antworten auf jedes Bild zu speichern. Um eine neue Datei zu erstellen, geben Sie die Dateinamen ein, oder suchen Sie eine bestehende Datei. Für bestehende Dateien werden die Antworten auf das aktuelle Bild hinzugefügt und die Antworten auf alle Bilder automatisch gemittelt. Diese Mittelwerte sind Input für die Referenzumgebung, wenn die Datei mit dem „benutzerdefiniert“ Option ausgewählt ist. </li><li> Wählen Sie das Menü „Test“ für den Zugriff auf eine Liste von Umgebungen für das Bild eingestellt werden für. Wählen Sie die „aktuelles Bild“ Option den Mechanismus Antworten für das angezeigte Bild zu verwenden. HINWEIS: Diese Option setzt voraus, die Themen, um die Farben in dem Bild passen, die derzeit angezeigt wird. Ansonsten eine von t wählener vorberechnet Umgebungen oder die „benutzerdefiniert“ Option, um die Testumgebung zu laden. </li></ol></li></ol> 4. Wählen Sie die spektrale Empfindlichkeit des Observer HINWEIS: Für die Anpassung Auswirkungen verschiedener Umgebungen, wird der Beobachter bleibt in der Regel konstant, und wird auf den Standard „Normalbeobachter“ mit durchschnittlicher spektraler Empfindlichkeit eingestellt. Es gibt 3 Menüs für eine individuelle spektrale Empfindlichkeitseinstellung, die die Menge der Screenings Pigments oder die spektralen Empfindlichkeiten des Beobachters steuern. <ol><li> Klicken Sie auf die „Linse“ Menü, um die Dichte der Linse Pigment auszuwählen. Die verschiedenen Optionen ermöglichen, die Dichte charakteristisch unterschiedlichen Alters zu wählen. </li><li> Klicken Sie auf dem „Makula“ -Menü auf ähnliche Weise die Dichte des Makulapigments wählen. Beachten Sie diese Optionen in Bezug auf die Spitzendichte des Pigments. </li><li> Klicken Sie auf den „Kegel“ Menü wählen zwischen Beobachtern keinermal trichromacy oder verschiedene Arten von anomalen trichromacy. HINWEIS: Auf der Grundlage der Auswahl des Programms der Kegel spektralen Empfindlichkeiten des Beobachters, und einen Satz von 26 postreceptoral Kanäle definiert, die linear die cone Signale auf etwa gleichmäßig Probe unterschiedliche Farbe und Luminanz Kombinationen zusammenfassen. </li></ol> 5. Passen Sie das Bild <ol><li> Klicken Sie auf die „anpassen“ -Taste. HINWEIS: Dieser führt den Code für die Antworten des Kegels Berechnung und Post-receptoral Mechanismen zu jedem Pixel im Bild. Die Antwort ist so skaliert, dass die mittlere Reaktion auf die Anpassung der Farbverteilung der mittleren Antworten auf die Referenzverteilung entspricht, oder so, dass die durchschnittliche Antwort das gleiche für eine Person oder Referenz Beobachter ist. Die Skalierung ist multiplikative von Kries Anpassung 35 zu simulieren. Das neue Bild wird dann gemacht, indem der Mechanismus Antworten Summieren und zurück in RGB-Werte für die Anzeige umzuwandeln. Details des algorithm ist in 26, 27, 28, 29 gegeben. </li><li> Beachten Sie drei neue Bilder auf dem Bildschirm. Diese sind gekennzeichnet als 1) „unangepassten“ - wie das Testbild mit jemandem voll auf die Referenzumgebung angepasst erscheinen soll; 2) „cone Adaptation“ - dieser zeigt das Bild, angepasst nur für die Anpassung in den Rezeptoren; und 3) „vollständige Anpassung“ - das zeigt das Bild durch eine vollständige Anpassung an die Veränderung der Umgebung oder den Beobachter vorhergesagt. </li><li> Klicken Sie auf „Speichern von Bildern“, um die drei berechneten-Bilder zu speichern. Beachten Sie ein neues Fenster auf dem Bildschirm für den Ordner zu durchsuchen und die Dateinamen auswählen. </li></ol> 6. Bewerten Sie die Folgen der Anpassung HINWEIS: Die ursprüngliche Referenz und angepasst Bilder simulieren, wie das gleiche Bild unter den beiden Staaten modellierter adapta erscheinen solltion, und wichtiger ist, unterscheiden sich nur wegen der Anpassung Zustand. Die Unterschiede in den Bildern so Einblick in die Folgen der Anpassung bieten. <ol><li> aussehen visuell auf die Unterschiede zwischen den Bildern. HINWEIS: Einfache Inspektion der Bilder kann zeigen helfen, wie viel Farbe Vision kann variieren, wenn sie in verschiedenen Farb Umgebungen leben, oder wie viel Anpassung könnte für eine Empfindlichkeitsänderung im Beobachter zu kompensieren. </li><li> Quantifizierung dieser Anpassungseffekte durch Analysen oder Verhaltensmessungen mit den Bildern , um empirisch zu bewerten die Folgen der Anpassung 29 verwendet wird . <ol><li> Messen Sie, wie Farbe Aussehen ändert. Man vergleiche beispielsweise die Farben in den beiden Bildern, wie Farbkategorien oder Wahrnehmungs salience Verschiebung in verschiedenen Umgebungen oder Beobachter zu messen. Zum Beispiel analysiert Verwendung der Veränderungen in der Farbe mit Anpassung , wie sehr die einzigartigen Farben (zB reinen gelb oder blau) könnte theoretisch zu berechnen vary aufgrund von Schwankungen in der Farbumgebung des Betrachters 29. </li><li> Fragen Sie, wie die Anpassung der visuellen Empfindlichkeit oder die Leistung auswirkt. Verwenden Sie zum Beispiel der angepassten Bilder zu vergleichen, ob visuelle Suche nach einer neuen Farbe schneller als Beobachter zuerst zu den Farben des Hintergrunds angepasst ist. Leitet das Experiment auf den Bildern eine Reihe von Zielen , die durch Überlagerung und unterschiedlich gefärbte Distraktoren , die zusammen mit den Bildern angepasst wurden, wobei die Reaktionszeiten gemessen für das ungeradzahligen Ziel 29 zu lokalisieren. </li></ol></li></ol>

Die Autoren haben nichts zu offenbaren.

Das dargestellte Protokoll zeigt, wie die Auswirkungen der Anpassung an eine Veränderung in der Umwelt oder der Betrachter kann in Bildern dargestellt werden. Die Form dieser Darstellung auf den Annahmen, hängt für das Modell gemacht nimmt - zum Beispiel, wie Farbe codiert ist, und wie die Verschlüsselungsmechanismen reagieren und sich anzupassen. Somit ist der wichtigste Schritt auf dem Modell für das Farbsehen ist zu entscheiden - zum Beispiel, was die Eigenschaften der Hypothese Kanäle sind, und wie sie davon a...

Was könnte die Welt aussehen zu anderen oder uns selbst, wie wir ändern? Antworten auf diese Fragen sind von grundlegender Bedeutung für das Verständnis der Natur und Mechanismen der Wahrnehmung und die Folgen von sowohl normalen als auch klinischen Variationen in sensorischer Kodierung. Eine große Vielfalt von Techniken und Ansätzen entwickelt wurde, um zu simulieren, wie Bilder auf Personen mit unterschiedlichen visuellen Empfindlichkeiten erscheinen. Zum Beispiel umfasst diese Simulationen der Farben , die 1 durch verschiedene Arten von Farbmangel unterschieden werden kann, 2, 3, 4, die räumlichen und chromatische Abweichungen , die 5 von Kleinkindern oder älteren Beobachtern aufgelöst werden können, 6, 7, 8, 9 , wie Bilder erscheinen in peripherem Sehen <s<html> up class = &quot;Xref&quot;&gt; 10, und die Folgen von optischen Fehlern oder Krankheit 11, 12, 13, 14. Sie haben auch die Diskriminierung zu visualisieren angewandt worden ist, die möglich sind für andere Arten 15, 16, 17. Typischerweise verwenden solche Simulationen Messungen der Empfindlichkeitsverluste in verschiedenen Populationen, ein Bild zu filtern und somit zu reduzieren oder um die Struktur zu sehen, haben sie Schwierigkeiten entfernen. Zum Beispiel üblichsten Formen der Farbenblindheit reflektieren einen Verlust von einem der beiden Fotorezeptoren empfindlich auf mittlere oder lange Wellenlängen, und die Bilder gefiltert , um ihre Signale zu entfernen erscheinen typischerweise frei von „rötlich-grünlich“ Farbtöne 1. In ähnlicher Weise haben Kinder schlechtere Schärfen und damit die Bilder für ihre reduzierte räumliche Empfindlichkeit verarbeitet verschwommen erscheinen<html> f . &quot;&gt; 5 Diese Techniken bieten wertvolle Darstellungen dessen , was eine Person sieht , dass ein anderer kann nicht jedoch sie es nicht tun -. und oft sind nicht dazu gedacht - porträtieren die eigentliche Wahrnehmungserfahrung des Betrachters, und in einigen Fällen kann das falsch darstellen Menge und Art der Informationen für den Betrachter zur Verfügung. Dieser Artikel beschreibt eine neue Technik zu simulieren Unterschiede in der visuellen Erfahrung entwickelt , die eine grundlegende Eigenschaft der visuellen Codierung beinhaltet - Anpassung 18, 19. Alle sensorischen und motorischen Systeme anpassen kontinuierlich auf den Kontext, denen sie ausgesetzt sind. Ein stechender Geruch in einem Raum schnell verblasst, während Vision nimmt zu, wie hell oder dimmen das Zimmer ist. Wichtig ist , treten diese Anpassung für fast jeden Reiz Attribut, einschließlich „High-Level“ Wahrnehmungen wie die Merkmale von jemandes Gesicht 20,class = „Xref“&gt; 21 oder ihre Stimme 22, 23, sowie die Kalibrierung der Motorbefehle aus , wenn die Augen zu bewegen oder für ein Objekt 24 zu erreichen, 25. In der Tat ist die Anpassung wahrscheinlich eine wesentliche Eigenschaft von fast allen neuronalen Verarbeitung. Dieses Papier zeigt , wie diese Anpassungseffekte in Simulationen der Darstellung von Bildern zu übernehmen, indem im Grunde „ die Anpassung des Bildes“ vorherzusagen , wie es zu einem bestimmten Beobachter unter einem bestimmten Zustand der Anpassung 26, 27, 28, 29 erscheinen würde. Viele Faktoren können die Empfindlichkeit eines Betrachters verändern, aber Anpassung kann für wichtige Aspekte dieser Veränderungen oft kompensieren, so dass die Empfindlichkeitsverluste weniger auffällig sind, als dies ohne die Annahme vorhergesagt werden, dass das System anpasst. Im Gegensatz dazu daAnpassung passt Empfindlichkeit entsprechend dem aktuellen Stimulus Kontext sind diese Anpassungen auch wichtig für die Vorhersage zu übernehmen, wie viel Wahrnehmung kann variieren, wenn die Umgebung ändert. Das folgende Protokoll zeigt die Technik, die von dem Farbgehalt der Bilder anzupassen. Farbe Vision hat den Vorteil , dass die anfänglichen neuronalen Stufen der Farbcodierung relativ gut verstanden werden, wie die Anpassungsmuster 30. Die tatsächlichen Mechanismen und Anpassungen sind komplex und vielfältig, aber die wichtigsten Folgen der Anpassung kann unter Verwendung eines einfachen und herkömmlichen zweistufigen Modell (Abbildung 1a) eingefangen werden. In der ersten Stufe werden Farbsignale werden zunächst von drei Arten von Zapfenrezeptoren kodiert wird, die maximal empfindlich sind, um kurze, mittlere oder lange Wellenlängen (S, M, L und Kegel). In der zweiten Stufe werden die Signale von verschiedenen Kegeln innerhalb post-receptoral Zellen kombiniert „color-Gegner“ cha zu bildennnels die antagonistischen Eingaben von den verschiedenen Kegeln erhalten, und „nicht-Gegner“ -Kanäle (und damit „Farbe“ Informationen vermitteln), die die Eingänge cone summiert zusammen (also coding „Helligkeit“ Information). Die Anpassung erfolgt in beiden Phasen, und stellt sich auf zwei verschiedene Aspekte der Farbe - der Mittelwert (in den Kegeln) und die Varianz (in post-receptoral Kanäle) 30, 31. Das Ziel der Simulationen ist es, diese Anpassungen der Modell Mechanismen anzuwenden und dann das Bild von ihren angepasst Ausgänge machen. Der Prozess der Anpassung der Bilder umfasst sechs Hauptkomponenten. Diese sind 1) die Auswahl der Bilder; 2) das Format für die Bildspektren der Wahl; 3), der die Änderung in der Farbe der Umwelt; 4), die die Änderung der Empfindlichkeit des Betrachters; 5) das Programm mit den angepasst Bilder zu erzeugen; und 6) unter Verwendung der Bilder, die Folgen der Anpassung zu bewerten. Ter folgende Auffassung, jeden dieser Schritte im Detail. Das Grundmodell und den Mechanismus Antworten sind in Abbildung 1 dargestellt, während die Figuren 2 bis 5 zeigen Beispiele von Bildern mit dem Modell gerendert.

<table><tbody><tr><td>Computer</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Images to adapt</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Programming language (&lt;em&gt;e.g.,&lt;/em&gt; Visual Basic or Matlab)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Program for processing the images</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Observer spectral sensitivities (for applications involving observer-specific adaptation)</td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>Device emmission spectra (for device-dependent applications)</td><td></td><td></td><td></td></tr></tbody></table>

visualizing visual adaptation

Viele Techniken wurden zur Visualisierung entwickelt , wie ein Bild an eine natürliche Person mit einer anderen Sichtempfindlichkeit erscheinen würde: zB aufgrund von optischen oder Altersunterschiede, oder einen Farbmangel oder Krankheit. Dieses Protokoll beschreibt eine Technik für die sensorische Anpassung in den Simulationen enthält. Das Protokoll wird mit dem Beispiel des Farbensehens dargestellt, sondern ist auf jede Form der visuellen Anpassung allgemein anwendbar. Das Protokoll verwendet ein einfaches Modell des menschlichen Farbsehens auf Basis von Standard und plausible Annahmen über die Netzhaut- und kortikale Mechanismen Kodierung Farbe und wie diese passen ihre Empfindlichkeit sowohl für die durchschnittliche Farbe und Farbbereich in dem vorherrschenden Reiz. Die Verstärkungen der Mechanismen angepasst werden, so dass ihre mittlere Antwort unter einem Kontext für einen anderen Kontext gleichgesetzt wird. Die Simulationen helfen, die theoretischen Grenzen der Anpassung zeigen und erzeugen „angepasst Bilder“, die einem bestimmten Enviro optimal aufeinander abgestimmt sind,nment oder Beobachter. Sie bieten auch eine gemeinsame Metrik die Auswirkungen der Anpassung innerhalb verschiedenen Beobachter oder unterschiedlicher Umgebungen zu erkunden. Charakterisieren visuelle Wahrnehmung und Leistung mit diesen Bildern stellt ein neues Werkzeug für die Untersuchung der Funktionen und Folgen der langfristigen Anpassung des Sehvermögens oder andere Sinnessysteme.

<html> Die Figuren 2 bis 4 die Anpassung Simulationen für Veränderungen des Betrachters oder die Umwelt darstellen. 2 vergleicht die vorhergesagte Auftreten von Cézannes Stillleben mit Äpfeln für einen jüngeren und älteren Beobachter, der nur in der Dichte der Linse Pigment 28 unterscheiden. Das Originalbild , wie durch das jüngere Auge (Abbildung 2a) gesehen erscheint vielen yellower und Dimmer du...

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Visuelle Anpassung visualisieren | Verhalten | Video

Visualizing Visual Adaptation

Dieser Artikel beschreibt ein neues Verfahren zur Simulation und Anpassung im visuellen System zu studieren.

Visualisierung Visuelle Adaptation

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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8.9K Aufrufe.  University of Nevada, Reno.  Dieser Artikel beschreibt ein neues Verfahren zur Simulation und Anpassung im visuellen System zu studieren. 

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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.

Methoden zur Visuelle Aufmerksamkeit Online Testen

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

Forschung

Verhalten

VisualEyes: A Modular Software System for Oculomotor Experimentation

Eye movement studies have provided a strong foundation forming an understanding of how the brain acquires visual information in both the normal and dysfunctional brain.1 However, development of a platform to stimulate and store eye movements can require substantial programming, time and costs. Many systems do not offer the flexibility to program numerous stimuli for a variety of experimental needs. However, the VisualEyes System has a flexible architecture, allowing the operator to choose any background and foreground stimulus, program one or two screens for tandem or opposing eye movements and stimulate the left and right eye independently. This system can significantly reduce the programming development time needed to conduct an oculomotor study. The VisualEyes System will be discussed in three parts: 1) the oculomotor recording device to acquire eye movement responses, 2) the VisualEyes software written in LabView, to generate an array of stimuli and store responses as text files and 3) offline data analysis. Eye movements can be recorded by several types of instrumentation such as: a limbus tracking system, a sclera search coil, or a video image system. Typical eye movement stimuli such as saccadic steps, vergent ramps and vergent steps with the corresponding responses will be shown. In this video report, we demonstrate the flexibility of a system to create numerous visual stimuli and record eye movements that can be utilized by basic scientists and clinicians to study healthy as well as clinical populations.

Neural control and cognitive processes can be studied through eye movements. The VisualEyes software allows an operator to program stimuli on two computer screens independently using a simple, custom scripting language. The system can stimulate tandem eye movements (saccades and smooth pursuit) or opposing eye movements (vergence) or any combination.

Visualeyes: ein modulares Softwaresystem für oculomotorius Experimentieren

Eye movement studies have provided a strong foundation forming an understanding of how the brain acquires visual information in both the normal and ...

Neurowissenschaften

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.

Die Bereitstellung der visuellen Aufmerksamkeit vor genau und durchschnittlich Sakkaden über Eye-Tracking und Bewertung der visuelle Empfindlichkeit zu untersuchen

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.

Integration visueller psychophysischer Assays in ein Y-Maze, um die Rolle zu isolieren, die visuelle Features bei Navigationsentscheidungen spielen

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

Using Generative Art to Convey Past and Future Climate Transitions

The ability to understand modern day climate relies on a foundational understanding of past climate variability and the ways in which the planet is stabilized by interconnected feedbacks. This article presents a unique method for translating records of past climate transitions preserved in deep-sea sediments to broad audiences through an immersive visualization. This visualization is a multimedia installation that incorporates geochemical records of glacial and interglacial transitions and model predictions for future anthropogenic warming to create an immersive experience for viewers, inviting them to engage with and reflect on the subtle, nuanced differences between subsets of Earth&#39;s history. This work showcases five intervals of time, beginning with the inception of modern glacial-interglacial cyclicity (~one million years ago), comparing past climate with model results for projected future anthropogenic warming (until 2099). The installation consists of several experimental projections, one for each subset of time, displayed on different surfaces in a room. As viewers move through the space, the projections slowly cycle through different climatic transitions, using animation methods like speed, color, layering, and repetition, all generated through site-specific data to convey the planet&#39;s unique behavior as it relates to global climate. This work provides a framework for unique scientific data visualization, with generative animations created using a Perlin Noise algorithm at the center of the installation. Research variables, like sea surface temperature, nutrient dynamics, and the rate of climate change, impact formal outcomes like color, scale, and animation speed, which are all easy to manipulate and connect to specific data. This approach also allows the possibility of publishing data online and provides a mechanism for scaling visual parameters to a wide variety of quantitative and qualitative data.

Here, a protocol is presented to visualize climate data as generative art.

Mit generativer Kunst vergangene und zukünftige Klimaübergänge vermitteln

The ability to understand modern day climate relies on a foundational understanding of past climate variability and the ways in which the planet is ...

Umwelt

Eine automatisierte Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern

An Automated Method for Assessing Visual Acuity in Infants and Toddlers Using an Eye-Tracking System

Visual acuity measurement is an important visual function test to perform in infancy and childhood. However, accurate visual acuity measurement in infants is difficult because of deficiencies in their communication ability. This paper presents a novel automated method to assess visual acuity in children (5-36 months old). This method, the automated acuity card procedure (AACP), uses a webcam for eye tracking and recognizes children's watching behaviors automatically. A two-choice preferential-looking test is performed when the tested child watches the visual stimuli shown on a high-resolution digital display screen. When the tested child watches the stimuli, their facial pictures are recorded by the webcam. These pictures are used by the set computer program to analyze their watching behavior. With this procedure, the child's eye movement responses to different stimuli are measured, and their visual acuity is assessed without communication. By comparing the results with grating acuity obtained by Teller Acuity Cards (TACs), AACP performance is deemed comparable to that of TACs.

Autor im Rampenlicht: Eine automatisierte Methode zur Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern mit Hilfe eines Eye-Tracking-Systems  

In this paper, we present a novel automated method for assessing visual acuity in infants and toddlers by using an eye-tracking system.

Ein automatisiertes Verfahren zur Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern mit Hilfe eines Eye-Tracking-Systems

Visual acuity measurement is an important visual function test to perform in infancy and childhood. However, accurate visual acuity measurement in infants ...

Weiterentwicklung des Visual Cortex Mapping für eine verbesserte Bewertung von Sehstörungen

Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) of the Visual Cortex with Wide-View Retinotopic Stimulation

High-resolution retinotopic blood oxygenation level-dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) with a wide-view presentation can be used to functionally map the peripheral and central visual cortex. This method for measuring functional changes of the visual brain allows for functional mapping of the occipital lobe, stimulating &gt;100&#176; (&plusmn;50&#176;) or more of the visual field, compared to standard fMRI visual presentation setups which usually cover &lt;30&#176; of the visual field. A simple wide-view stimulation system for BOLD fMRI can be set up using common MR-compatible projectors by placing a large mirror or screen close to the subject's face and using only the posterior half of a standard head coil to provide a wide-viewing angle without obstructing their vision. The wide-view retinotopic fMRI map can then be imaged using various retinotopic stimulation paradigms, and the data can be analyzed to determine the functional activity of visual cortical regions corresponding to central and peripheral vision. This method provides a practical, easy-to-implement visual presentation system that can be used to evaluate changes in the peripheral and central visual cortex due to eye diseases such as glaucoma and the vision loss that may accompany them.

Autor im Rampenlicht: Einblicke in die Forschung des visuellen Kortex durch Wide-View-fMRT-Mapping 

We have developed techniques for mapping the visual cortex function utilizing more of the visual field than is commonly used. This approach has the potential to enhance the evaluation of vision disorders and eye diseases.

Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) der Sehrinde mit retinotopischer Stimulation

High-resolution retinotopic blood oxygenation level-dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) with a wide-view presentation can be ...

Visualisierung Visuelle Adaptation

Zusammenfassung

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Methoden zur Visuelle Aufmerksamkeit Online Testen

Visualeyes: ein modulares Softwaresystem für oculomotorius Experimentieren

Die Bereitstellung der visuellen Aufmerksamkeit vor genau und durchschnittlich Sakkaden über Eye-Tracking und Bewertung der visuelle Empfindlichkeit zu untersuchen

Integration visueller psychophysischer Assays in ein Y-Maze, um die Rolle zu isolieren, die visuelle Features bei Navigationsentscheidungen spielen

Mit generativer Kunst vergangene und zukünftige Klimaübergänge vermitteln

Ein automatisiertes Verfahren zur Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern mit Hilfe eines Eye-Tracking-Systems

Ein automatisiertes Verfahren zur Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern mit Hilfe eines Eye-Tracking-Systems

Ein automatisiertes Verfahren zur Beurteilung der Sehschärfe bei Säuglingen und Kleinkindern mit Hilfe eines Eye-Tracking-Systems

Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) der Sehrinde mit retinotopischer Stimulation

Funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) der Sehrinde mit retinotopischer Stimulation