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>

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<li>Neitz, J., Carroll, J., Yamauchi, Y., Neitz, M., Williams, D. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Color+perception+is+mediated+by+a+plastic+neural+mechanism+that+is+adjustable+in+adults%5BTitle%5D)+AND+%22Neuron%22%5BJournal%5D)">Color perception is mediated by a plastic neural mechanism that is adjustable in adults.</a> Neuron. 35, 783-792 (2002).</li>
<li>Delahunt, P. B., Webster, M. A., Ma, L., Werner, J. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Long-term+renormalization+of+chromatic+mechanisms+following+cataract+surgery%5BTitle%5D)+AND+%22Visual+neurosci%22%5BJournal%5D)">Long-term renormalization of chromatic mechanisms following cataract surgery.</a> Visual neurosci. 21, 301-307 (2004).</li>
<li>Bao, M., Engel, S. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Distinct+mechanism+for+long-term+contrast+adaptation%5BTitle%5D)+AND+%22Proc+Natl+Acad+Sci+USA%22%5BJournal%5D)">Distinct mechanism for long-term contrast adaptation.</a> Proc Natl Acad Sci USA. 109, 5898-5903 (2012).</li>
<li>Kwon, M., Legge, G. E., Fang, F., Cheong, A. M., He, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed?term=((Adaptive+changes+in+visual+cortex+following+prolonged+contrast+reduction%5BTitle%5D)+AND+%22J+vision%22%5BJournal%5D)">Adaptive changes in visual cortex following prolonged contrast reduction.</a> J vision. 9 (2), 1-16 (2009).</li>
<li>Webster, M. A. <a target="_blank" href="http://scholar.google.com/scholar?hl=en&safe=off&q=author%3aWebster%2C+MA+%22Handbook+of+Color+Psychology%22">Handbook of Color Psychology</a>. Elliott, A., Fairchild, M. D., Franklin, A. , Cambridge University Press. 197-215 (2015).</li>
</ol>

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. ...

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><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

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 ...

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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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8.9K 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 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 ...

Ricerca

Comportamento

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 software modulare per la Sperimentazione oculomotoria

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

Neuroscienze

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 ...

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.

Usare l'arte generativa per trasmettere le transizioni climatiche passate e future

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

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 risposta Optokinetic come una misura quantitativa di acuità visiva 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  ...

Migliorare la mappatura della corteccia visiva per una migliore valutazione dei disturbi visivi

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.

Autore in primo piano: approfondimenti sulla ricerca sulla corteccia visiva attraverso la mappatura fMRI ad ampia visuale 

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.

Risonanza magnetica funzionale (fMRI) della corteccia visiva con stimolazione retinotopica ad ampio raggio

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

Valutazione della visione tramite il riconoscimento della forma nei cinetogrammi a punti casuali

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.

Autore in primo piano: Valutazione dell'acuità visiva nella perdita della visione centrale attraverso test di visione periferica basati sul movimento

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.

Test dell'acuità del movimento per la misurazione dell'acuità del campo visivo con forme definite dal movimento

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

Visualizzazione visiva Adattamento

Riepilogo

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Metodi per test visivo attenzione online

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

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

Usare l'arte generativa per trasmettere le transizioni climatiche passate e future

La risposta Optokinetic come una misura quantitativa di acuità visiva in Zebrafish

Risonanza magnetica funzionale (fMRI) della corteccia visiva con stimolazione retinotopica ad ampio raggio

Risonanza magnetica funzionale (fMRI) della corteccia visiva con stimolazione retinotopica ad ampio raggio

Risonanza magnetica funzionale (fMRI) della corteccia visiva con stimolazione retinotopica ad ampio raggio

Test dell'acuità del movimento per la misurazione dell'acuità del campo visivo con forme definite dal movimento