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为什么回眸一笑总能“对上眼“?因为,很稳

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发表于 2018-11-29 09:52:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
  来源:中科院之声

     人的眼睛,就像一台照相机,而视网膜就是用于成像的感光底片。眼睛在观看物体时,会在视网膜上成像。我们一般用相机的时候,如果手没拿稳,照出来的照片就会失焦,会虚掉。但是,我们每天都在运动着,为什么眼睛这个相机“照”出来的照片就不虚呢?


图片来自网络     这是因为,当我们处于运动状态时,视觉系统会检测到视网膜图像的运动,并且能够分辨出这个运动信号是由于物体运动引起的,还是由于我们自身运动所诱发的。而神经系统为了更有效的加工物体在视网膜上的运动信号,就会对自身运动引起的视网膜运动信号进行抑制。

     作为眼睛“相机”最直接的“支撑物”,我们的脑袋时刻都在晃动,这种运动,叫做“头动”。我们脑袋里的前庭系统能够感知头部运动,并将实时的头动信息传递给大脑,从而对视觉系统产生影响。例如,当我们转动头部的时候,我们会知道在视野中那个“运动”的物体,实际上是静止的。具有这种分辨能力的原因之一便是视觉系统和前庭系统的共同作用。

     因此,研究头动对视觉运动感知的影响,有助于理解视觉-前庭的整合机制。科学家也研制出一些方法来辅助研究。比如下图中这两种:一种是传统机械装置,人坐在椅子上,靠机械晃动椅子来开展研究;而另外一种,就简单多了,只要带上一个特制的头盔就可以了。头盔上有一个三维传感器,能实时读取头部的三维空间信息,在头戴式显示器上实时呈现相应的视觉运动刺激,模拟头动时视网膜上的图像运动。


图1 研究头动的(A)传统机械装置,图引自Greenlee, Frank, Kaliuzhna etal。,(2016)。(B)新型虚拟现实方法,图引自Bai, Bao, Zhang, Jiang, (2018)。
     这个“头盔”,是中科院心理所行为科学重点实验室的科研人员最新研制出来的方法。它可以记录头部转动的实时动态信息,还可以精确量化地操纵视网膜运动和头动之间的关系,满足头转动情况下视觉-前庭整合的研究需求。

     作为使用该方法进行视觉-前庭整合作用的首例研究,科研人员主要关注水平方向的头部转动如何影响视觉运动适应。

     视觉运动后效,或许可以理解为是一种“错觉”。比如说,当我们盯着朝着某个方向运动的物体a看一段时间后,立即观看静止的物体b,会错误地认为物体b也在运动,而且是在朝着和物体a相反的方向运动。当然,随着时间的推移,这种错觉会慢慢地消失。

     不信?试试看盯着下面这个动图20秒,再去看其他静止的图,你就会有所体会了。


科学家们设计了不同的实验来研究头部转动如何影响了视觉运动适应。
     结果发现,盯着视觉运动图案的同时如果头左右晃会比头保持不动产生更短的视觉运动后效,这说明神经系统会抑制对头动引起的视网膜运动的适应程度。


图2 (A) 三种头部转动条件示意图。(B) 三种头部转动方向示意图。 Yaw对应水平方向头部转动,图引自Neto,Barreto, Duarte et al。, (2012)。
     研究人员还模拟了头动方向和视网膜运动适应方向的关系。比如,当头向左转时,头戴式显示器屏幕的下半部分就会出现等速的向右运动的光栅;当头向右转动时,头戴式显示器屏幕的上半部分就会出现等速的向左运动的光栅。

     结果表明,对于几乎没有日常经验的头动和视网膜运动适应方向的联结方式,神经系统也能够快速学习、识别并抑制由头动引起的视网膜运动适应。由此可见,视觉-前庭的交互作用是十分灵活的。也证实了在头部转动方向和视网膜运动适应方向的变化频率同步时,头部转动对视觉运动后效有抑制作用。

     研究人员随后调整了光栅的运动方向和速度等,当头转动时,光栅出现或快或慢,或左或右,变化频率随机,跟头动的变化方向和频率都无关。这个时候,研究人员又有什么发现呢?

     实验结果表明,在视网膜运动适应方向和头部转动方向的变化频率相互独立时,头部转动条件和头部静止条件下的视觉运动后效强度没有明显差别,头动的抑制效应消失。这也说明,头部运动和视网膜运动适应的信息匹配是产生抑制效应的关键因素之一。


图3 视网膜运动适应方向和头部转动方向的变化频率相互独立头部转动条件示意图
     那么,主动的“动”和被动的“动”,有区别吗?科研人员又做了一个实验,让被试坐在椅子上,或者自己转,或者由其他人帮着转椅子。结果发现,这两种条件下头动都会对视觉运动适应产生抑制作用。


图4 头部转动条件下,适应阶段主动头动(左下)和被动头动(右下)示意图。
     这一系列的实验结果都说明了,头部运动能够抑制视觉运动适应,从而产生更弱的适应后效。在视觉-前庭整合中,头动信号和视网膜图像运动信号的匹配关系对抑制效应具有关键作用。戴特制头盔这种虚拟现实方法,能够方便灵活地将头部运动信息数字化,因此它作为视觉-前庭整合研究的新工具,可以为研究工作深入系统的开展提供有效支持。
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