Summary

Multisensory karşılaştırma için bir iki aralığı zorunlu seçmeli görev

Published: November 09, 2018
doi:

Summary

Psikofizik algı olayları duyusal bilgiler sayesinde eğitim için esastır. Burada nerede katılımcılar bakliyat aperiodic tren görsel, işitsel veya görsel-işitsel aralıklarla süre tahmin insan psikofizik önceki raporda uygulandığı gibi bir iki-Interval zorunlu seçmeli görevi gerçekleştirmek için bir iletişim kuralı mevcut.

Abstract

Biz insanlarda algısal süresi milisaniye olarak görsel, akustik ve görsel-işitsel aperiodic trenler 6 aralıkta aralıklarının karakterize etmek amaçlı yukarıda açıklanan bir paradigma dayalı bir psikofizik deneme için bir yordam sağlar Bakliyat. Bu görev, her biri denemeler nerede katılımcılar ikinci uyarıcı başvuru daha uzun süren rapor için yukarı ok tuşuna veya başka türlü göstermek için aşağı ok tuşuna basın iki ardışık intramodal aralıklarla oluşur. Davranış analiz psikometrik işlevleri karşılaştırma aralıkları bir fonksiyonu olarak başvuru uzun olmak karşılaştırma uyarıcı tahmin olasılık sonuçlanır. Sonuç olarak, biz standart programlama yazılımı uygulamanın yolu görsel, akustik ve görsel-işitsel uyaranlara oluşturmak ve uyaranlara gürültü engelleme kulaklık aracılığıyla sunarak bir iki-Interval zorla-seçim (2IFC) görev oluşturmak için önceden ve bir bilgisayarın monitör.

Introduction

Bu iletişim kuralının amacını psikofizik standart bir deney için bir yordam iletmek olduğunu. Psikofizik davranışsal yanıt-e doğru duyu girişleri1,2,3tarafından elde edildi, ölçüsü aracılığıyla algı olayların çalışmadır. Genellikle, insan psikofizik görüntüleme veya nörofizyolojik deneyler4‘ te uygulamak için bir ucuz ve temel bir araçtır. Ancak, hiçbir zaman en uygun psikofizik Yöntem dışında birçok varolan seçmek kolay ve seçimi biraz deneyim ve tercih bağlıdır. Yine de, seçim kriterleri5,6,7hakkında bilgi edinmek için kullanılabilir yöntemleri iyice gözden geçirmek için yeni başlayanlar öneririz. Burada, çalışan bellek8, karar verme9,10veya zaman algı11 algısal işlemler çalışmak için pek çok araştırmacı sık kullandığınız bir 2IFC görevi gerçekleştirmek için bir yordam sağlar , 12 , 13.

Okuyucular yöntemi boyunca rehberlik için biz bir rapor algısal süresi (A) görsel (V), işitsel ve görsel-işitsel (AV) aralıklarla bakliyat aperiodic dizisi üzerinde yeniden oluşturun. Bu görev için bir aperiodic aralığı ayrımcılık (yardım) görev13sevk edecektir. Bu paradigmada psikofizik jargon açıklamak çalışırken, sabitler ve hiperbolik tanjantı (tanh) manken bağdaşık olmayan bir yöntem kullanır bir A sınıfı, tip-1, performansa dayalı, ölçüt bağımlı ayrımcılık iş olur farklı bir eşik hesaplayın. Hatta böyle bir karakterizasyonu sesler biraz dolaşmış zaman biz okuyucu yeni deneyler için karar ölçütleri sağlamak ve hatta belki de geçerli protokol terzilik olasılığı umuduyla psikofizik, genel bazı yönleri tanıtmak için kullanır diğer ihtiyaçları.

2IFC görev gibi herhangi bir psikofizik deneme uyaranlara, bir görev, bir yöntemi, bir analiz ve ölçüm6uygulama gerektirir. Amaç psikometrik işlevi daha iyi bu hesapları ölçülen performans14için elde etmektir. 2IFC görev deneme amacı için saf olan katılımcılar için iki sıralı uyaranların denemeler sunan oluşur. Uyaranlara karşılaştırarak sonra sonucu bir ve yalnızca bir daha kendi algı uygun iki olası yanıtları dışarı seçerek rapor ettiler.

Çekim gücü ile biz duyusal modalite altında eğitim hakkında teknik konuları bakın. B sınıfı deneyler arası kalıcı karşılaştırmaları dahil ise bir deneme içinde aynı modalite uyaranlara karşılaştırılması, A sınıfı deney oluşur. Diğer önemli konuları uyaranlara hakkında gerekli bir Aralık içindeki modülasyonlu uyaranların teknik yolları gibi onların uygulama içerir. Örneğin, biz sadece göze çarpan fark (JND) cilt15tarihinde titreşimli iki çarpıntı Frekanslar arasındaki bulmak istiyorsanız, Frekanslar Flattr (yani, 4-40 Hz) sınırları içinde oluşturmak için bir hassas uyarıcı ihtiyacımız var. Başka bir deyişle, teknik eleman dinamik çalışma aralığını her duyusal modalite dinamik spektrum üzerinde bağlıdır.

Bir görev seçmek altında eğitim algısal fenomen hakkında olur. Örneğin, iki uyaranlara aynı veya eşdeğer, bu bir uyarıcı bir başvuru16 (olduğu gibi yardım paradigma) daha kısa veya daha uzun olup olmadığını çözümlemek daha farklı beyin mekanizmaları kullanan olup bulma. Özünde, bir çekim gücü seçimi elde edilen yanıt türünü tanımlar. Tip-1 deneyler, bazen yakından ilgili sözde performans deneyleri için doğru veya yanlış yanıtları içerir. Buna ek olarak, bir tip-2 deneme (veya görünüm deneme) katılımcının ölçütleri ve açıkça empoze herhangi bir ölçüt değil bağlıdır çoğunlukla nitel cevap üretir; başka bir deyişle, ölçüt bağımsız deneyler. Bu her deneme olarak, (temel veya başvuru uyarıcı denir) standart uyarıcı karşılaştırma’nın algı bağımlı olduğu kriteri kabul ettiğiniz anlamına gelir çünkü 2IFC görev yanıt ölçüt bağımlı olduğunu dikkat çekicidir.

Yöntem üç şey için şu anlamlara gelebilir; İlk olarak, test etmek için bir çekim gücü aralığını seçmek için mekanizması veya başka bir deyişle, adaptif yöntemleri yeterli aralığı17kurmaya yönelik olarak karşı uyarıcı çeşitliliğine zaten bilinen bir dizi anlamlara gelebilir. Bu adaptif konularda hızlı bir şekilde algılama ve ayrımcılık eşikleri bulmak için ve en az deneme tekrar18için tavsiye edilir. Ayrıca, adaptif pilot deneyler için en iyi yöntemlerdir. Bir çekim gücü modülasyon ölçeğini bir yöntemin ikinci tanımıdır (Örn., yöntemi sabitlerinden biri) veya Logaritmik ölçek. Seçili ölçek veya edinilmiş bir yöntem sonucu doğrudan bir sonucu olabilir, ama öncelikle, okudu duyusal modalite dinamikleri saygılar. Son olarak, yöntem de denemeler ve onların sunum sipariş sayısını gösterir.

Analiz gelince, deneysel ölçümler istatistikler ile ilgilidir. Test ve kontrol grupları arasında karşılaştırmalar için uygun analitik yöntemleri seçmek ne olursa olsun, psikofizik çoğunlukla iki koşul arasında mutlak veya farklı eşikler ölçme hakkında olur (Örn, vs varlığı yokluğu bir uyarıcı, ya da JND iki uyaranlara arasında), özellikle de 2IFC19. Bu ölçümler psikometrik işlevleri (Örneğin, davranış algılama veya söz konusu koşullardan biri yüksek beklentileri karşılayan olasılık fonksiyonu olarak sürekli modelleri) kaynaklanmaktadır. Modeli işlevi seçerek ölçekte veya, diğer bir deyişle, bağımsız değişken değerleri aralığını bağlıdır. Gumbel ve günlük-hızlı daha iyi ise doğrusal olarak, aralıklı değerler Logaritmik aralığı için uygun için toplu normal gibi lojistik, hızlı ve Weibull uygun çalışır. Alternatif modeller de, yardım görevde istihdam tanh gibi adlı biri yok. Önemlisi, doğru bir model seçerek olarak deney20tasarımında kabul faiz, parametreleri üzerinde bağlıdır. Bir model için veri uydurma sonra bu iki parametre türetmek mümkün olmalıdır: α ve β parametreleri. Genellikle bir 2IFC paradigma istihdam bir lojistik işlevi söz konusu olduğunda α öznel eşitlik noktasına projelendirme abscissas değeri ifade eder (yani, yarım, Lojistik). α değeri (yani, koşullar arasında geçiş steepness), yamaç β parametresi gösterir. Son olarak, genellikle dışarı bir psikometrik eğrisi elde bir fark limen21 (DL) parametresidir. 2IFC deneyinde DL βiçin ilgilidir ama kesinlikle, en az algılanan fark iki aralıklar arasındaki karşılık gelir. DL belirlemek için formül aşağıdaki denklemi (1) olduğunu.

Equation 1(1)

Burada, x standları için 0,75 ve 0,25 performansta projelendirme bağımsız değişken değerleri doğrudan sigmoidal viraja ölçülür. Şu ana kadar sadece psikometrik işlevleri hakkında bazı genel bilgiler örttün. Tahmin etme ve psikometrik işlevleriyle, bunlar ve diğer parametreleri22yorumlama daha fazla çalışma öneririz.

Başka teknik özelliği bir psikofizik deney uygularken dikkate alın için donanım ve yazılım için ilişkilidir. Ticari bilgisayar bellek ve hız kapasiteleri günümüzde genellikle yüksek kaliteli görsel ve işitsel görevler işlenmek en iyi durumda. Ayrıca, dinamik çözümleme gibi gürültü engelleme kulaklıklar, hoparlörler ve monitörler, tamamlayıcı malzeme duyusal yöntemleri faaliyet örnekleme hızı yerine getirmek gerekir (Örn., frekans, genlik, kontrast ve yenileme oranı). Ayrıca, PsychToolbox23 ve PsychoPy24 gibi yazılım programlarının uygulanması kolay ve yüksek verimli görevlerin olaylar ve ekipman eşitleme yönü vardır.

Yukarıda açıklanan Yardım görev 2IFC paradigma için yukarıda açıklanan konular birçoğu toplanır. İlginçtir, V, A, algı araştırıyor ve beynin işlemlerin çoğunu25,26,27gerçekleştiği AV aralıkları milisaniye aralığında. Paradoksal olarak, ayrıca zorlu bir sukut için vizyon, seçmelere karşılaştırıldığında, eğitim biraz kısıtlı örnekleme doğurur oranı28‘s. Bu anlamda, multimodal karşılaştırmalar ek teorik kapsamları12,29,30gerektirir. Bazen, onlar daha fazla bir ortak modülasyon spektrumu kapsayacak şekilde veya uyumlu yorumlara ulaşmak için terzilik.

Bu iletişim kuralı bir ayrımcılık görev (yani, bir 2IFC başvuru veya standart olarak da bilinir temel bir uyarıcı bir dizi bir JND veya başka bir deyişle, bir ayrımcılık eşik bulmak için karşılaştırma veya test uyaranlara karşı nerede tezat) odaklanır. Burada, görev zaman aralıkları, V, A, ayırımcılık için insanlar kapasitesini çalışmaya ayarlamak veya AV aperiodic desenleri bakliyat13. Oluşturma ve uyaranlara parametrize etme gibi analizler doğruluk ve tepki süreleri bilgi veriyoruz. Önemlisi, biz konularda zaman algı psikometri istatistiksel sonuç parametreleri ve konuları bir 2IFC psikofizik yöntemin içinde bazı deneysel ve analitik alternatifler yorumlamak tartışmak.

Protocol

Deneyler Enstitüsü, hücresel fizyolojisi, UNAM (No Biyoetik Komitesi tarafından kabul edildi CECB_08) ve dünya Tıp Birliği etik kodu kuralları altında taşıdı. 1. deneysel Set-up Bir aperiodic aralığı ayrımcılık (yardım) görevi gerçekleştirmek için malzeme ve uyaranlara set-up Bu deney en az 8 GB RAM, 2.5 GHz işlemci ve 60 Hz yenileme hızı monitörü oluşturmak ve çalıştırmak için bir bilgisayarda gerçekleştirin. …

Representative Results

Bu iletişim kuralı bir psikofizik deney insanlarda gerçekleştirmek için bir yöntem mevcuttur. AP trenler, V, A, aralıklarla ayrımcılık önceki araştırma tekniği yinelenmiş ve AV atışlar, 2IFC yöntemi kullanılarak gerçekleştirildi. Uyaranlara milisaniye (yani, 100 ms adımda 1.100 MS 500 MS) aralığında farklı aralıklarla altı 50-ms bakliyat tren P ve AP dağıtımları sonuçlandı. Şekil 2A bazı aralıklarla ve onların he…

Discussion

Psikofizik içinde bir görev yelpazesi algısal olayları5,6özel çıkarlarına göre değişir. Örneğin, bu iletişim kuralını 2IFC yöntemi13uygulanan aperiodically dizilmiş atışlar, görsel, işitsel ve görsel-işitsel uyaranlara zaman aralığı algı üzerinde daha önce raporlanmış bir paradigma yeniden oluşuyordu. Burada, psikofizik görevlerinin bir çoğunu olduğu gibi yeterli donanım ve yazılım oluşturmak, çoğ…

Declarações

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Bu eser Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), CB-256767 tarafından desteklenmiştir. Yazarlar Isaac Morán yaptığı teknik yardım için ve onun değerli yardım Instituto de Fisiología Celular (IFC) bilgisayar birimi Ana Escalante teşekkür ederiz.

Materials

Lapt top Dell Precision Dell M6800 CTO Procesador Intel Core i7-4710MQ, 2.5GHz RAM 16 GB, 64-bit OS; 17.3" screen 1920 x 1080; 60 Hz refreshing rate
Noise-blocking headphones Bose QC25 Headphones QuietComfort 25, noise-blocking
Decibel meter Extech Instruments SL 130G Sound Level meter (dB), range 30 to 130 dB, this meter meets ANSI and IEC Type 2 sound level meter standards
Name Company Catalog Number Comments
Software
Labview National Instruments Labview 2014 Labview SP1 130, 64-bits, version 14
Matlab Mathworks Inc Matlab 2016a The Mathworks Inc., Natick, MA, USA
GUI To create Visual and Acoustic stimuli. Created by Fabiola Duarte Mathworks Inc Matlab 2016a The Mathworks Inc., Natick, MA, USA

Referências

  1. Fechner, G. T. Elements of Psychophysical Theory. Elements of Psychophysics. , (1860).
  2. Dehaene, S. The neural basis of the Weber-Fechner law: A logarithmic mental number line. Trends in Cognitive Sciences. 7 (4), 145-147 (2003).
  3. Romo, R., et al. From sensation to action. Behavioural Brain Research. 135 (1-2), 105-118 (2002).
  4. Johnson, K. O., Hsiao, S. S., Yoshioka, T. Neural coding and the basic law of psychophysics. Neuroscientist. 8 (2), 111-121 (2002).
  5. . Psychophysics: The Fundamentals Available from: https://books.google.com/books?id=fLYWFcuamPwC&printsec=frontcover#v=onepage&q&f=false (1997)
  6. Kingdom, F. A. A., Prins, N. . Psychophysics: A Pratical Introduction. , (2016).
  7. García-Pérez, M. A. Does time ever fly or slow down? The difficult interpretation of psychophysical data on time perception. Frontiers in Human Neuroscience. 8, 415 (2014).
  8. Romo, R., Brody, C. D., Hernández, A., Lemus, L. Neuronal correlates of parametric working memory in the prefrontal cortex. Nature. 399 (6735), 470-473 (1999).
  9. Britten, K. H., Shadlen, M. N., Newsome, W. T., Movshon, J. A. The analysis of visual motion: a comparison of neuronal and psychophysical performance. The Journal of Neuroscience. 12 (12), 4745-4765 (1992).
  10. Lemus, L., et al. Neural correlates of a postponed decision report. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 104 (43), 17174-17179 (2007).
  11. Getty, D. J. Counting processes in human timing. Perception & Psychophysics. 20 (3), 191-197 (1976).
  12. Grondin, S., McAuley, J. D. Duration discrimination in crossmodal sequences. Perception. 38 (10), 1542-1559 (2009).
  13. Duarte, F., Lemus, L. The Time Is Up: Compression of Visual Time Interval Estimations of Bimodal Aperiodic Patterns. Frontiers in Integrative Neuroscience. 11, 17 (2017).
  14. Bausenhart, K. M., Dyjas, O., Vorberg, D., Ulrich, R. Estimating discrimination performance in two-alternative forced choice tasks: Routines for MATLAB and R. Behavior Research Methods. 44 (4), 1157-1174 (2012).
  15. LaMotte, R. H., Mountcastle, V. B. Capacities of humans and monkeys to discriminate vibratory stimuli of different frequency and amplitude: a correlation between neural events and psychological measurements. Journal of Neurophysiology. 38 (3), 539-559 (1975).
  16. Grondin, S. Violation of the scalar property for time perception between 1 and 2 seconds: Evidence from interval discrimination, reproduction, and categorization. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 38 (4), 880-890 (2012).
  17. García-Pérez, M. A. Adaptive psychophysical methods for nonmonotonic psychometric functions. Attention, Perception, and Psychophysics. 76 (2), 621-641 (2014).
  18. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Sampling plans for fitting the psychometric function. Spanish Journal of Psychology. 8 (2), 256-289 (2005).
  19. Ulrich, R., Miller, J. Threshold estimation in two-alternative forced-choice (2AFC) tasks: The Spearman-Kärber method. Perception and Psychophysics. 66 (3), 517-533 (2004).
  20. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. Improving the estimation of psychometric functions in 2AFC discrimination tasks. Frontiers in Psychology. 2, 96 (2011).
  21. Ulrich, R., Vorberg, D. Estimating the difference limen in 2AFC tasks: Pitfalls and improved estimators. Attention, Perception, and Psychophysics. 71 (6), 1219-1227 (2009).
  22. Green, D. M., Swets, J. A. . Signal detection theory and psychophysics. , (1966).
  23. Brainard, D. H. The Psychophysics Toolbox. Spatial Vision. 10 (4), 443-446 (1997).
  24. Peirce, J. W. PsychoPy-Psychophysics software in Python. Journal of Neuroscience Methods. 162 (1-2), 8-13 (2007).
  25. Ivry, R. B., Hazeltine, R. E. Perception and production of temporal intervals across a range of durations: Evidence for a common timing mechanism. Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance. 21 (1), 3-18 (1995).
  26. Karmarkar, U. R., Buonomano, D. V. Timing in the Absence of Clocks: Encoding Time in Neural Network States. Neuron. 53 (3), 427-438 (2007).
  27. Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
  28. Levinson, J. Z. . Flicker fusion phenomena. 160 (3823), 21-28 (1968).
  29. Grahn, J. A., Henry, M. J., McAuley, J. D. FMRI investigation of cross-modal interactions in beat perception: Audition primes vision, but not vice versa. NeuroImage. 54 (2), 1231-1243 (2011).
  30. Lemus, L., Hernández, A., Luna, R., Zainos, A., Romo, R. Do sensory cortices process more than one sensory modality during perceptual judgments?. Neuron. 67 (2), 335-348 (2010).
  31. . Fabiola Duarte GUI Fabiola Duarte Available from: https://www.ifc.unam.mx (2018)
  32. Chandrasekaran, C., Trubanova, A., Stillittano, S., Caplier, A., Ghazanfar, A. A. The Natural Statistics of Audiovisual Speech. PLoS Computational Biology. 5 (7), e1000436 (2009).
  33. Linares, D., López-Moliner, J. quickpsy: An R Package to Fit Psychometric Functions for Multiple Groups. The R Journal. 8 (1), 122-131 (2016).
  34. García-Pérez, M. A., Núñez-Antón, V. Nonparametric tests for equality of psychometric functions. Behavior Research Methods. , (2017).
  35. García-Pérez, M. A., Alcalá-Quintana, R. The indecision model of psychophysical performance in dual-presentation tasks: Parameter estimation and comparative analysis of response formats. Frontiers in Psychology. 8, 1142 (2017).
  36. Merchant, H., Harrington, D. L., Meck, W. H. Neural Basis of the Perception and Estimation of Time. Annual Review of Neuroscience. 36 (1), 313-336 (2013).
  37. Chandrasekaran, C., Lemus, L., Ghazanfar, A. A. Dynamic faces speed up the onset of auditory cortical spiking responses during vocal detection. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 110 (48), E4668-E4677 (2013).

Play Video

Citar este artigo
Duarte, F., Figueroa, T., Lemus, L. A Two-interval Forced-choice Task for Multisensory Comparisons. J. Vis. Exp. (141), e58408, doi:10.3791/58408 (2018).

View Video