Apoyo de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de subvención EY-10834.

NOTA: El protocolo ilustrado utiliza un programa que le permite a uno para seleccionar las imágenes y luego se adaptan mediante las opciones seleccionadas por los diferentes menús desplegables. 1. Seleccione la imagen para Adaptar <ol><li> Haga clic en la imagen y buscar el nombre de archivo de la imagen para trabajar con ellos. Observar la imagen original en el panel superior izquierdo. </li></ol> 2. Especifique el estímulo y el observador <ol><li> Haga clic en el menú &quot;formato&quot; para elegir la forma de representar la imagen y el observador. </li><li> Haga clic en la opción &quot;observador estándar&quot; para modelar un observador estándar o promedio de adaptarse a una distribución de color específico. En este caso, utilizar ecuaciones estándar para convertir los valores RGB de la imagen para las sensibilidades de cono 32. </li><li> Haga clic en la opción &quot;observador individual&quot; para modelar las sensibilidades espectrales de un observador específico. Debido a que estas sensibilidades son de longitud de onda dependiente, el programa converts los valores RGB de la imagen en los espectros de pistola mediante el uso de los espectros de emisión estándar o medido para la pantalla. </li><li> Haga clic en la opción &quot;espectros natural&quot; para aproximar espectros real en el mundo. Esta opción convierte los valores RGB a los espectros, por ejemplo mediante el uso de funciones de base estándar 33 o espectros Gaussian 34 para aproximar el espectro correspondiente para el color de la imagen. </li></ol> 3. Seleccione la condición de Adaptación <ol><li> Adaptar o bien el mismo observador en diferentes entornos (por ejemplo, a los colores de un bosque vs. paisaje urbano), o diferentes observadores al mismo entorno (por ejemplo, una normal de color de versus observador deficiente). <ol><li> En el primer caso, utilizar los menús para seleccionar los entornos. En este último, utilizar los menús para definir la sensibilidad del observador. </li></ol></li><li> Para configurar los entornos, seleccione la opción &quot;referencia&quot; y envir &quot;prueba&quot;onments de los menús desplegables. Estos controlan los dos estados diferentes de adaptación mediante la carga de las respuestas mecanismo para diferentes entornos. <ol><li> Seleccione el menú de &quot;referencia&quot; para controlar el entorno de partida. Este es el entorno del sujeto se adapta para mientras se visualiza la imagen original. NOTA: Las opciones que se muestran se han calculado previamente para diferentes entornos. Estos se obtuvieron a partir de mediciones de las gamas de color para diferentes colecciones de imágenes. Por ejemplo, una aplicación examinó la forma en la percepción del color puede variar con los cambios de las estaciones, mediante el uso de imágenes calibradas tomadas desde el mismo lugar en diferentes momentos 27. En otro estudio, la exploración de cómo la adaptación puede afectar las percepciones de color en diferentes lugares, representó a los lugares mediante el muestreo de imágenes de diferentes categorías escena 29. </li><li> Seleccione el entorno &quot;definido por el usuario&quot; para cargar los valores de un entorno personalizado. ObsERVE una ventana para buscar y seleccionar un archivo en particular. Para crear estos archivos de imágenes independientes, visualizar cada imagen para ser incluidos (como en el paso 1) y luego haga clic en el botón &quot;Guardar imagen respuestas&quot;. NOTA: Se mostrará una ventana donde se puede crear o añadir a un archivo de Excel almacenar las respuestas a cada imagen. Para crear un nuevo archivo, introduzca el nombre del archivo, o busque un archivo existente. Para los archivos existentes, se añaden las respuestas a la imagen actual y las respuestas a todas las imágenes promedian automáticamente. Estos promedios son entrada para el entorno de referencia cuando se selecciona el archivo con la opción &quot;definido por el usuario&quot;. </li><li> Seleccione el menú &quot;prueba&quot; para acceder a una lista de entornos para la imagen de ser ajustada por. Seleccionar la opción &quot;imagen actual&quot;, para usar las respuestas mecanismo para la imagen visualizada. NOTA: Esta opción supone que los sujetos están adaptando a los colores de la imagen que se está viendo actualmente. De lo contrario, seleccione una de tse calculan previamente ambientes o la opción &quot;definido por el usuario&quot; para cargar el entorno de prueba. </li></ol></li></ol> 4. Seleccione la sensibilidad espectral del Observador NOTA: Para los efectos de adaptación de los diferentes ambientes, el observador suele permanecer constante, y está previsto que el valor por defecto &quot;observador estándar&quot; con una sensibilidad espectral promedio. Hay 3 menús para establecer una sensibilidad espectral individual, que controlan la cantidad de pigmento de cribado o de las sensibilidades espectrales del observador. <ol><li> Haga clic en el menú &quot;lente&quot; para seleccionar la densidad del pigmento de la lente. Las diferentes opciones permiten a uno elegir la característica densidad de diferentes edades. </li><li> Haga clic en el menú &quot;macular&quot; de manera similar a seleccionar la densidad del pigmento macular. Tenga en cuenta estas opciones en términos de la densidad máxima de pigmento. </li><li> Haga clic en el menú &quot;conos&quot; para elegir entre los observadores sintricromacia rmal o diferentes tipos de tricromacia anómala. NOTA: En base a las opciones del programa define el cono sensibilidades espectrales del observador y un conjunto de 26 canales postreceptoral que linealmente se combinan las señales de cono a diferentes combinaciones de color y luminancia más o menos uniformemente de muestra. </li></ol> 5. Adaptar la Imagen <ol><li> Haga clic en el botón de &quot;adaptar&quot;. NOTA: Este ejecuta el código para el cálculo de las respuestas de los conos y los mecanismos post-receptoral a cada píxel de la imagen. La respuesta se escala de manera que la respuesta media a la distribución del color es igual a la adaptación de las respuestas medias a la distribución de referencia, o por lo que el promedio de respuesta es el mismo para un observador o referencia individual. La escala es multiplicativo para simular von Kries adaptación 35. La nueva imagen se vuelve sumando las respuestas mecanismo y convertir de nuevo a los valores RGB para la visualización. Los detalles de la ALGorithm se dan en 26, 27, 28, 29. </li><li> Observar tres nuevas imágenes en la pantalla. Estos son etiquetados como 1) &quot;inadaptado&quot; - como la imagen de prueba debería aparecer a alguien totalmente adaptado al entorno de referencia; 2) &quot;adaptación cono&quot; - esto muestra la imagen ajustada sólo para la adaptación en los receptores; y 3) &quot;plena adaptación&quot; - esto muestra la imagen completa predicha por la adaptación al cambio en el medio ambiente o el observador. </li><li> Haga clic en el botón &quot;Guardar imágenes&quot; para guardar los tres imágenes calculadas. Observar una nueva ventana en la pantalla para buscar la carpeta y seleccione el nombre del archivo. </li></ol> 6. Evaluar las consecuencias de la adaptación NOTA: La referencia original y adaptados imágenes simulan cómo la misma imagen debe aparecer en los dos estados de Adapta modeladoción, y esto es importante, sólo se diferencian debido al estado de adaptación. Las diferencias en las imágenes de este modo dar una idea de las consecuencias de la adaptación. <ol><li> Mirar visualmente las diferencias entre las imágenes. NOTA: La simple inspección de las imágenes puede ayudar a mostrar la cantidad de la visión del color puede variar cuando se vive en diferentes entornos de color, o la cantidad de adaptación puede compensar un cambio en la sensibilidad del observador. </li><li> Cuantificar estos efectos de adaptación mediante el uso de análisis o mediciones de comportamiento con las imágenes para evaluar empíricamente las consecuencias de la adaptación 29. <ol><li> Medir la apariencia cambia de color. Por ejemplo, compare los colores en las dos imágenes para medir qué categorías de color o cambio de relevancia perceptiva a través de diferentes entornos u observadores. Por ejemplo, el uso de los análisis de los cambios en el color con la adaptación para calcular la cantidad de las tonalidades únicas (por ejemplo, puro amarillo o azul) podría en teoría vary debido a las variaciones en el entorno del color del observador 29. </li><li> Preguntar cómo la adaptación afecta a la sensibilidad visual o rendimiento. Por ejemplo, utilizar las imágenes adaptados para comparar si la búsqueda visual para una novela de color es más rápida cuando los observadores están primero adaptados a los colores del fondo. Llevar a cabo el experimento mediante la superposición en las imágenes de una serie de objetivos y distractores de color diferente-que se adaptaron junto con las imágenes, con los tiempos de reacción medidos para localizar el objetivo extraño 29. </li></ol></li></ol>

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<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>

Los autores no tienen nada que revelar.

El protocolo se ilustra demuestra cómo los efectos de la adaptación a un cambio en el medio ambiente o el observador pueden ser retratados en imágenes. La forma de esta representación toma dependerá de las suposiciones hechas para el modelo - por ejemplo, cómo está codificado el color, y cómo los mecanismos de codificación responden y se adaptan. Así, el paso más importante es decidir sobre el modelo de la visión del color - por ejemplo, cuáles son las propiedades de los canales son hipotéticos, y cómo se...

Lo que el mundo podría parecerse a los demás, o para nosotros mismos a medida que cambiamos? Las respuestas a estas preguntas son de importancia fundamental para la comprensión de la naturaleza y los mecanismos de percepción y las consecuencias de ambas variaciones normales y clínicos en la codificación sensorial. Una amplia variedad de técnicas y enfoques han sido desarrollados para simular cómo las imágenes pueden parecer a las personas con diferentes sensibilidades visuales. Por ejemplo, estos incluyen simulaciones de los colores que pueden ser discriminados por diferentes tipos de deficiencias de color 1, 2, 3, 4, las diferencias espaciales y cromáticas que pueden ser resueltos por los bebés o los observadores mayores 5, 6, 7, 8, 9 , cómo las imágenes aparecen en la visión periférica <s<html> hasta class = &quot;xref&quot;&gt; 10, y las consecuencias de los errores o la enfermedad de 11, 12, 13, 14 ópticas. También se han aplicado para visualizar las discriminaciones que son posibles para otras especies de 15, 16, 17. Típicamente, tales simulaciones usan mediciones de las pérdidas de sensibilidad en diferentes poblaciones para filtrar una imagen y por lo tanto reducir o eliminar la estructura que tienen dificultad para ver. Por ejemplo, las formas comunes de ceguera al color reflejan una pérdida de uno de los dos fotorreceptores sensibles a longitudes de onda media o larga, y las imágenes filtradas para eliminar sus señales aparecen típicamente desprovisto de matices &quot;rojizo-verdosos&quot; 1. Del mismo modo, los niños tienen la agudeza más pobre, y por lo tanto las imágenes procesadas por su sensibilidad espacial reducida aparecen borrosas<html> . f &quot;&gt; 5 Estas técnicas proporcionan inestimables ejemplos de lo que una persona puede ver que el otro no puede, sin embargo, no lo hacen -. y, a menudo no están destinados a - retratar la experiencia perceptiva real del observador, y en algunos casos puede falsear la cantidad y tipos de información disponible para el observador. En este artículo se describe una nueva técnica desarrollada para simular diferencias en la experiencia visual que incorpora una característica fundamental de la codificación visual - adaptación 18, 19. Todos los sistemas sensoriales y motores se ajustan continuamente al contexto en el que están expuestos. Un olor acre en una habitación se desvanece rápidamente, mientras que la visión se adapta a la forma brillante u opaca la habitación es. Es importante destacar que estos ajustes se producen para casi cualquier atributo de estímulo, incluyendo las percepciones de &quot;alto nivel&quot;, tales como las características de la cara de alguien 20,class = &quot;xref&quot;&gt; 21 o su voz 22, 23, así como la calibración de los comandos de motor hechas al mover los ojos o alcanzar un objeto 24, 25. De hecho, la adaptación es probable que una propiedad esencial de casi todos los procesos neurales. Este documento ilustra cómo incorporar estos efectos de adaptación en las simulaciones de la apariencia de las imágenes, por, básicamente, &quot;la adaptación de la imagen&quot; para predecir cómo iba a parecer a un observador específico en un estado específico de adaptación 26, 27, 28, 29. Hay muchos factores que pueden alterar la sensibilidad de un observador, pero la adaptación a menudo pueden compensar los aspectos importantes de estos cambios, por lo que las pérdidas de sensibilidad son menos visibles que podría predecirse sin asumir que el sistema se adapta. A la inversa, porquela adaptación ajusta la sensibilidad de acuerdo con el contexto actual estímulo, estos ajustes también son importantes para incorporar para predecir la cantidad de percepción podría variar cuando varía el medio ambiente. El siguiente protocolo ilustra la técnica mediante la adaptación del contenido de color de las imágenes. La visión del color tiene la ventaja de que las etapas neurales iniciales de codificación de color están relativamente bien comprendidas, como son los patrones de adaptación 30. Los mecanismos y ajustes reales son complejas y variadas, pero las principales consecuencias de adaptación pueden ser capturados usando un simple y el modelo de dos etapas convencional (Figura 1a). En la primera etapa, las señales de color se codifican inicialmente por tres tipos de conos fotorreceptores que son máximamente sensibles a longitudes de onda corta, media o larga (S, M, y los conos L). En la segunda etapa, las señales de los diferentes conos se combinan dentro de las células post-receptoral para formar &quot;color-oponente&quot; channels que reciben entradas de antagonistas de los diferentes conos (y por lo tanto transmiten información &quot;color&quot;), y los canales de &quot;no-oponente&quot; que resumen juntos las entradas de cono (por lo tanto de codificación &quot;brillo&quot; información). La adaptación se produce en ambas etapas, y se ajusta a dos aspectos diferentes de la de color - la media (en los conos) y la varianza (en los canales de post-receptoral) 30, 31. El objetivo de las simulaciones es aplicar estos ajustes a los mecanismos de modelo y luego hacer que la imagen de sus salidas adaptadas. El proceso de adaptación de imágenes consta de seis componentes principales. Estos son 1) la elección de las imágenes; 2) la elección del formato para los espectros de imágenes; 3) que define el cambio de color del medio ambiente; 4) que define el cambio en la sensibilidad del observador; 5) usando el programa para crear las imágenes adaptadas; y 6) el uso de las imágenes para evaluar las consecuencias de la adaptación. Tlo siguiente considera cada uno de estos pasos en detalle. El modelo y el mecanismo de respuestas básicas se ilustran en la Figura 1, mientras que las Figuras 2 - 5 muestran ejemplos de imágenes renderizadas con el modelo.

<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

Muchos se han desarrollado técnicas para visualizar el aspecto que tendría una imagen de una persona con una sensibilidad visual diferente: por ejemplo, debido a las diferencias ópticas o edad, o una deficiencia de color o enfermedad. Este protocolo describe una técnica para la incorporación de la adaptación sensorial en las simulaciones. El protocolo se ilustra con el ejemplo de la visión del color, pero es generalmente aplicable a cualquier forma de adaptación visual. El protocolo utiliza un modelo simple de la visión humana del color basado en suposiciones estándar y plausibles sobre el color de la retina y de los mecanismos corticales codificación y cómo éstos ajustan su sensibilidad tanto el color medio y la gama de color en el estímulo predominante. Las ganancias de los mecanismos están adaptados de modo que su respuesta media bajo un mismo contexto se equipara para un contexto diferente. Las simulaciones ayudan a revelar los límites teóricos de adaptación y generar &quot;imágenes adaptadas&quot; que se adaptan de manera óptima a un enviro específicanment u observador. También proporcionan una métrica común para explorar los efectos de la adaptación dentro de los diferentes observadores o diferentes entornos. La caracterización de la percepción visual y el rendimiento con estas imágenes proporciona una nueva herramienta para estudiar las funciones y consecuencias de la adaptación a largo plazo en la visión u otros sistemas sensoriales.

<html> Las figuras de 2 - 4 ilustran las simulaciones de adaptación para los cambios en el observador o el medio ambiente. La Figura 2 compara la aparición predicho de Todavía de Cezanne con Manzanas para un observador más joven y de más edad que sólo se diferencian en la densidad del pigmento de la lente 28. La imagen original como se ve a través del ojo más joven (Figura 2a) aparece much...

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Visualizando la adaptación visual | Comportamiento | Video

Visualizing Visual Adaptation

Este artículo describe un nuevo método para la simulación y el estudio de la adaptación en el sistema visual.

La visualización de Visual Adaptación

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 vistas.  University of Nevada, Reno.  Este artículo describe un nuevo método para la simulación y el estudio de la adaptación en el sistema visual. 

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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.

Métodos para probar Visual Atención Online

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

Investigación

Comportamiento

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: Un sistema de software modular para experimentación oculomotor

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

Neurociencias

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.

Investigando la implementación de la atención Visual antes de Saccades precisas y un promedio por ojo de seguimiento y evaluación de la sensibilidad Visual

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.

Integración de ensayos psicofísicos visuales dentro de un laberinto Y para aislar el papel que desempeñan las características visuales en las decisiones de navegación

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.

Uso del arte generativo para transmitir transiciones climáticas pasadas y futuras

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

Medio ambiente

The Optokinetic Response as a Quantitative Measure of Visual Acuity in Zebrafish

Zebrafish are a proven model for vision research, however many of the earlier methods generally focused on larval fish or demonstrated a simple response. More recently adult visual behavior in zebrafish has become of interest, but methods to measure specific responses are new coming. To address this gap, we set out to develop a methodology to repeatedly and accurately utilize the optokinetic response (OKR) to measure visual acuity in adult zebrafish. Here we show that the adult zebrafish's visual acuity can be measured, including both binocular and monocular acuities. Because the fish is not harmed during the procedure, the visual acuity can be measured and compared over short or long periods of time. The visual acuity measurements described here can also be done quickly allowing for high throughput and for additional visual procedures if desired. This type of analysis is conducive to drug intervention studies or investigations of disease progression.

Zebrafish have been a valuable tool for many research areas. Here we demonstrate a method to elicit a visual response and calculate a functional visual acuity in the adult zebrafish.

La respuesta optocinética como una medida cuantitativa de la agudeza visual en el pez cebra

Zebrafish are a proven model for vision research, however many of the  earlier methods generally focused on larval fish or demonstrated a simple  ...

Avance del mapeo de la corteza visual para una mejor evaluación de los trastornos de la visión

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 destacado: Perspectivas sobre la investigación de la corteza visual a través del mapeo de resonancia magnética funcional de visión amplia 

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.

Resonancia magnética funcional (fMRI) de la corteza visual con estimulación retinotópica de visión amplia

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

Evaluación de la visión mediante el reconocimiento de formas en cinematogramas de puntos aleatorios

Motion-Acuity Test for Visual Field Acuity Measurement with Motion-Defined Shapes

The standard visual acuity measurements rely on stationary stimuli, either letters (Snellen charts), vertical lines (vernier acuity) or grating charts, processed by those regions of the visual system most sensitive to the stationary stimulation, receiving visual input from the central part of the visual field. Here, an acuity measurement is proposed based on discrimination of simple shapes, that are defined by motion of the dots in the random dot kinematograms (RDK) processed by visual regions sensitive to motion stimulation and receiving input also from the peripheral visual field. In the motion-acuity test, participants are asked to distinguish between a circle and an ellipse, with matching surfaces, built from RDKs, and separated from the background RDK either by coherence, direction, or velocity of dots. The acuity measurement is based on ellipse detection, which with every correct response becomes more circular until reaching the acuity threshold. The motion-acuity test can be presented in negative contrast (black dots on white background) or in positive contrast (white dots on black background). The motion defined shapes are located centrally within 8 visual degrees and are surrounded by RDK background. To test the influence of visual peripheries on centrally measured acuity, a mechanical narrowing of the visual field to 10 degrees is proposed, using opaque goggles with centrally located holes. This easy and replicable narrowing system is suitable for MRI protocols, allowing further investigations of the functions of the peripheral visual input. Here, a simple measurement of shape and motion perception simultaneously is proposed. This straightforward test assesses vision impairments depending on the central and peripheral visual field inputs. The proposed&#160;motion-acuity test advances the capability of standard tests to reveal spare or even strengthened vision functions in patients with injured visual system, that until now remained undetected.

Autor destacado: Evaluación de la agudeza visual en la pérdida de visión central a través de pruebas de visión periférica basadas en el movimiento

A novel motion-based acuity test that allows the assessment of central and peripheral visual processing in low-vision and healthy individuals, along with goggles limiting peripheral vision compatible with MRI protocols, are described here. This method offers a comprehensive vision assessment for functional impairments and dysfunctions of the visual system.

Prueba de agudeza de movimiento para la medición de la agudeza del campo visual con formas definidas por el movimiento

The standard visual acuity measurements rely on stationary stimuli, either letters (Snellen charts), vertical lines (vernier acuity) or grating charts, ...

La visualización de Visual Adaptación

Resumen

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La respuesta optocinética como una medida cuantitativa de la agudeza visual en el pez cebra

Resonancia magnética funcional (fMRI) de la corteza visual con estimulación retinotópica de visión amplia

Resonancia magnética funcional (fMRI) de la corteza visual con estimulación retinotópica de visión amplia

Resonancia magnética funcional (fMRI) de la corteza visual con estimulación retinotópica de visión amplia

Prueba de agudeza de movimiento para la medición de la agudeza del campo visual con formas definidas por el movimiento