• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Междисциплинарные исследования зрительного восприятия и внимания

Приоритетные направления развития: гуманитарные науки
2019

Вычислительное моделирование является важной и эффективной областью исследований в психологии, которая позволяет конкретизировать и проверять многие популярные теории о мозге и когнитивных функциях. Этот новый подход широко используется при изучении зрения, движений глаз и внимания. Если рассматривать мозг в качестве органа обработки информации, то должен существовать способ, при помощи которого он отбирает информацию, когда ее количество чрезмерно. Таким механизмом селекции и ингибирования входящей информации является внимание. С введением вычислительных моделей в методологическую базу когнитивных наук мы получили возможность комбинировать результаты исследований, проведенных в различных областях знаний о мозге и когнитивных функциях, сохраняя при этом экспериментальную точность конкретных исследований и создавая новые подлежащие проверке гипотезы.

Цель настоящего проекта – создание и тестирование первой версии комплексной компьютерной модели, симулирующей работу зрительной и глазодвигательной систем человека. Поставленная нами цель предполагает разработку модели, симулирующей поток обработки информации от “входа” зрительной информации в форме ретинального образа и до “выхода” в виде фиксаций взгляда и саккадических движений глаз, а также включение в модель имитации таких биологических механизмов, как ранняя фасилитация, торможение возврата и антисаккадические движения глаз.

Мы провели 4 новых пилотных эксперимента:

  • эксперимент на торможение возврата (количество участников  n = 15),

  • исследование в парадигме “Космические захватчики” (n = 15), 

  • зрительное перекартирование (n = 5),

  • эксперимент на обнаружение движения (n = 7).

Первые три исследования были проведены с использованием метода айтрекинга, а последний включал транскраниальную магнитную стимуляцию (ТМС). Во всех экспериментах участвовали здоровые совершеннолетние испытуемые с нормальным или скорректированным зрением.

Кроме того мы завершили сбор данных для 5 исследований с утвержденным протоколом:

  • исследование скрытого сдвига внимания (количество участников n = 20),

  • торможение возврата (n = 40),

  • зрительное перекартирование (n = 20),

  • антисаккадная задача (n = 20 Россия +  n = 20 Исландия)

  • задача выбора из двух альтернатив (n = 20).

Мы реализовали код для 7 различных классификаторов, две модели ранней обработки визуальной информации в зрительной коре, две модели абстрактной (не-пространственной) генерации саккад и две модели саккадической генерации в двухмерном пространстве. Два алгоритма генерации саккад были реализациями нашей собственной теории.

В целом, наши результаты за этот год отражают большой прогресс в создании полной симуляции обработки зрительной информации. Мы выбрали точную реализацию пространственного компонента, определили основные недостатки большинства существующих на настоящий момент временных моделей и получили первые результаты по двум нашим собственным решениям проблемы моделирования временной динамики. Мы создали полную модель захвата внимания и использовали эту модель, чтобы протестировать три популярные конфликтующие теории. Мы также успешно тестируем предсказательную силу модели в отношении таких классических феноменов внимания, как торможение возврата и программирование антисаккад, на данных, полученных в ходе экспериментальных исследований Лаборатории.

Публикации по проекту:


Martinovic J., Paramei G., MacInnes W. Russian blues reveal the limits of language influencing colour discrimination // Cognition. 2020. Vol. 201. P. 104281. doi
Merzon L., Malevich T., Zhulikov G., Krasovskaya S., MacInnes W. Temporal limitations of the standard Leaky integrate and fire model // Brain Sciences. 2020. Vol. 10. No. 1. P. 1-19. doi
Krasovskaya S., MacInnes W. Salience models: a computational cognitive neuroscience review // MDPI Vision, Switzerland. 2019. Vol. 3. No. 4. P. 1-24. doi
Krasovskaya S., Кристьянссон А., MacInnes W. Poster Presentations, THE EFFECT OF THE ANTISACCADE TASK ON MICROSACCADE SUPRESSION IN THE POSNER CUEING PARADIGM, in: Book of abstracts: XVI European congress of psychology (ECP 2019) (2‒5 July, 2019, Lomonosov Moscow State University, Moscow). M. : Moscow University Press, 2019. Ch. 3. P. 1866-1866.
Krasovskaya S., Kristjansson A., MacInnes W. Poster Session I, Poster 06, Microsaccade suppression during antisaccade generation in the posner cueing paradigm, in: European Conference on Eye-Movements ECEM 2019, Alicante, Spain. , 2019. Ch. 3. P. 207-207.
Krasovskaya S., Zhulikov G., MacInnes W. Deep Learning Neural Networks as a Model of Saccadic Generation // The Russian Journal of Cognitive Science. 2019. P. 1-10.