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方位選択・輪郭統合に着目した脳内色情報表現の解明

阐明大脑中颜色信息的表示，重点关注方向选择和轮廓整合

基本信息

批准号：
21K13757
负责人：
佐藤智治
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kanazawa University (2022)Ichinoseki National College of Technology (2021)
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K13757/
关键词：
色覚視覚心理物理学視覚情報処理

项目摘要

検出対象と周辺刺激が同一方位・空間周波数を持つとき、検出対象の感度が向上するCollinear Facilitation（CF）の色選択性について調査している。CFは色覚メカニズムの詳細が未解明な初期視覚野で生じる錯視現象だと考えられており、CFの色選択性を明らかにすることで、脳における色情報処理が明らかになる可能性がある。2022年度は（1）空間周波数を制御しながらCFにおける単一色相の影響、（2）Classification Images法によって得られたデータから検出対象領域の「知覚的テンプレート」の変調が解析できるか調査した。（1）については、周辺刺激を単一色相にすると空間周波数に縞模様の成分だけでなく、全体的に色をつける成分（いわゆる直流成分）が存在する。したがって、この直流成分がCFに影響があるかを調査する必要があった。反対色の組み合わせの検出対象に対して、周辺刺激を単一色相の縞模様と、直流成分に相当する次元ガウス分布を呈示し、検出対象の閾値変化を測定した。結果として、個人差が大きいものの、直流成分と単一色相の縞模様では閾値変化が異なる可能性が示唆された。（2）については、機械学習のタスクを調整し、実験データにおける「不均衡データ」の解消を試みた。サポートベクターマシンによる解析を試みているが、学習に使用していない実験データに対する分類精度が改善しない「過学習」状態になっている。

検出対澺徺stimulationが Same direction・Space frequency wave number つとき、検出対肖のsensitivity がUPするCollinear Facilitation (CF) のColor selection 択性についてinvestigationしている. CFは色覚メカニズムのDetailsUnexplainedなInitial visual fieldで生じるPareidolia phenomenonだと考えられており, CF's color selection, sex, sex, and pornographic processing, possibilities. In 2022, (1) The impact of space frequency control and CF control, (2) Classification Images method によって got られたデータから検出対検　「知覚的テンプレート」の変adjusted できるかinvestigation した. (1) については、cyclic stimulation を単一色色にするとspace frequency numberに缟mod様の成The divided だけでなく and the overall に色をつける component (いわゆるDC component) が exist. It is necessary to investigate the influence of DC component CF and CF. Reverse color group み合わせの検出対 resemble に対して, 羺躺stimulation 単一色色の缟魔様と, straight The flow component is equivalent to the dimensional distribution and measurement, and the threshold value of the image is measured. The result is the same, the individual difference is large, the DC component is the same as the color, and the direct current component is the same. (2) については, Mechanical Learning のタスクを Adjustment し, 実験データにおける「Unbalanced データ」のsolved をtrial みた. Structural analysis and analysisい実験データに対するThe classification accuracy is improved by the "over-learning" state になっている.