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Gallagher, Maria, Torok, Agoston, Klaas, Johanna 和 Ferrè, Elisa Raffaella (2020) 人类行为中的重力先验：一种感知或语义现象
摘要 人类在感知方面表现出重力优势：我们能更精确地判断向下移动物体的速度，而不是向上移动物体的速度，这表明重力加速度是一种内在化的先验。然而，尚不清楚这种重力先验是完全基于感知线索，还是可以结合语义知识。先前的研究仅使用了已知服从重力的物体，可能混淆了语义和感知线索。在这里，我们通过要求参与者判断通常与重力（球）或逆重力（火箭）相干移动的物体的速度来解决这个问题。我们的结果显示，无论物体身份如何，下落刺激都具有感知优势，这表明重力先验是基于感知线索的。
未经训练的感知损失，用于MR图像中线状结构的图像降级
在获取磁共振（MR）图像中，较短的扫描时间会导致更高的图像噪声。因此，使用深度学习方法自动图像降解是高度兴趣的。在这项工作中，我们集中于包含线状结构（例如根或容器）的MR图像的图像。特别是，我们研究了这些数据集的特殊特征（连接性，稀疏性）是否受益于使用特殊损失功能进行网络培训。我们特此通过比较损失函数中未经训练的网络的特征图将感知损失转换为3D数据。我们测试了3D图像降级的未经训练感知损失（UPL）的表现，使MR图像散布脑血管（MR血管造影-MRA）和土壤中植物根的图像。在这项研究中，包括536个MR在土壤中的植物根和450个MRA图像的图像。植物根数据集分为380、80和76个图像，用于培训，验证和测试。MRA数据集分为300、50和100张图像，用于培训，验证和测试。我们研究了各种UPL特征的影响，例如重量初始化，网络深度，内核大小以及汇总结果对结果的影响。，我们使用评估METIC，例如结构相似性指数（SSIM），测试了四个里奇亚噪声水平（1％，5％，10％和20％）上UPL损失的性能。我们的结果与不同网络体系结构的常用L1损失进行了比较。我们观察到，我们的UPL优于常规损失函数，例如L1损失或基于结构相似性指数（SSIM）的损失。对于MRA图像，UPL导致SSIM值为0.93，而L1和SSIM损耗分别导致SSIM值分别为0.81和0.88。UPL网络的初始化并不重要（例如对于MR根图像，SSIM差异为0.01，在初始化过程中发生，而网络深度和合并操作会影响DeNo的性能稍大（5卷积层的SSIM为0.83，而核尺寸为0.86，而5卷积层的0.86 vs. 0.86对于根数据集对5卷积层和5卷积层和内核尺寸5）。我们还发现，与使用诸如VGG这样的大型网络（例如SSIM值为0.93和0.90）。总而言之，我们证明了两个数据集，所有噪声水平和三个网络体系结构的损失表现出色。结论，对于图像
对高速机器人控制的针刺刺激的感知和电生理反应的表征
保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。（未经同行评审证明）是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。此预印本版的版权持有人于2025年2月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.02.20.25322639 doi：medrxiv preprint
灵活感知推理的神经机制
在一个上下文中似乎很明显的话，如果该上下文发生变化，则可以具有完全不同的含义。11尽管已经广泛研究了与上下文相关的推论，但一个基本问题仍然存在：12大脑如何同时推断感觉输入的含义和基本的13个上下文本身，尤其是当上下文在变化时？在这里，我们研究了灵活的感知分解14个 - 能够迅速适应而无需反复试验的上下文转移的能力。我们在动态环境中引入了15个新颖的变更检测任务，需要跟踪潜在状态和16个上下文。我们发现，小鼠表现出对潜在上下文的第一审判行为适应，而不是推理而不是奖励反馈。通过在可观察到的马尔可夫决策过程中得出贝叶斯最佳政策，我们表明，快速适应从内部信念状态的顺序19个更新中出现。此外，我们还表明，通过20枚强化学习训练的人工神经网络实现了近距离的性能，从而在其复发性动态中实现了类似贝叶斯推理的21种机制。这些网络开发了灵活的内部代表 - 22个tations，可以实时调整推理模型。我们的发现建立了灵活的23感知推断，作为认知灵活性的核心原理，为在不确定环境中的适应性行为提供了计算和24个机械性见解。25
视觉知觉学习在虚幻的远距离空间中有效，但在近距离空间中无效
摘要 在近体空间 (PPS) 中，与远离身体的物体相比，靠近身体的物体的视觉形状辨别速度更快。当感知深度基于 2D 图像提示时，PPS 中的视觉处理也会增强。从相对低级（检测、大小、方向）到高级视觉特征（面部处理），都观察到了这种优势。虽然多感官联想也显示出近端优势，但 PPS 是否影响视觉感知学习仍不清楚。在这里，我们研究了感知学习效果是否会根据视觉刺激与观察者的距离（近或远）而变化，这是通过利用庞佐错觉幻觉诱导的。参与者执行了视觉搜索任务，他们报告了干扰项中是否存在特定目标物体方向（例如，指向下方的三角形）。在近距离（近组）或远距离（远组）练习视觉搜索任务（每天 30 分钟，持续 5 天）之前和之后评估表现。结果表明，在近距离空间进行训练的参与者没有进步。相比之下，在远空间进行训练的参与者在远空间和近空间的视觉搜索任务中都表现出了进步。我们认为，远空间训练后的这种进步是由于在远空间中更多地部署了注意力，这可以使学习更有效，并可以跨空间推广。
使用感知反馈
皮质神经假体视觉中的挑战是确定视觉皮层的最佳，安全刺激模式，以唤起盲人个体中所需的感知（特别是光感知），称为磷光素。当前，临床研究通过要求描述刺激方案的描述来洞悉感知磷光的感知特征。然而，多电极刺激设置的巨大参数空间使得很难得出关于导致良好感知磷光的刺激模式的最佳结论。需要在电刺激的参数空间中进行系统搜索，以实现良好的感知。贝叶斯优化（BO）是有效查找最佳参数的框架。使用患者对感知的评分作为反馈，可以建立基于迭代产生的刺激方案的患者反应模型，以最大程度地提高感知质量。通过迭代呈现刺激方案测试了用内部96通道微电极阵列植入的患者，该患者通过BO生成的刺激方案，用于第二个实验，该刺激方案是通过BO生成的。虽然标准BO方法并不能很好地扩展到超过十几个输入的问题，但我们建议使用基于信任区域的BO优化一组40个电极电流。生成的协议确定了哪些电极是从集合中同时刺激的，以及从0-50 µA范围的电流，最大总电流约束为500 µA。患者根据李克特量表上对感知质量的喜好提供了每种刺激的反馈，其中7个分数表示最高质量和0没有感知。在BO实验中，与RG实验相比，患者感知质量评级逐渐收敛于更高的值。同样，根据观察到的患者对较高的磷光磷酸的偏好，BO选择了逐渐更高的总电流值。最后，在先前的研究中，观察到的电极在产生磷光感知方面更有效，也可以通过BO逐渐选择较高的电流值的分配。这项研究证明了BO基于患者的反馈而融合到最佳刺激方案的力量，从而更有效地搜索了临床研究的刺激参数。
用于感知白平衡的分割四元数
本研究的主要目的是描述一种通过分裂四元数实现的新型白平衡算法。该算法的独特之处在于，它与最近开发的色彩感知数学模型 [9, 7] 相一致。该模型提供了一种替代 CIE（国际照明委员会）的色彩描述方法，即通过比色空间中的三个坐标（例如 RGB、HSV、CIELab 等）描述色彩。它还强调了这样一个事实：感知色彩应被描述为（感知）测量过程的结果。测量方程是所提算法的基石，它使用量子信息工具并表达所谓的 L¨uders 运算的结果。对这种关于色彩感知的新范式的完整数学描述超出了本文的范围。为了保持自洽，本模型的基本概念将在第 2 部分回顾，对更多细节感兴趣的读者可以参阅以下论文 [9, 7, 4, 6, 8, 5]。我们认为值得一提的是，本模型能够：内在地调和三色视觉与赫林对立 [4, 6]；形式化牛顿色盘 [4]；单独提出希尔伯特-克莱因双曲度量作为自然的感知色距 [5]；解决将无限感知色锥限制为感知色凸有限体积立体这一长期存在的问题 [4, 9]；预测色对立的不确定性关系 [8]，并给出感知色感知属性的连贯数学定义 [7]。正如我们将在第 2 节中更详细地强调的那样，颜色测量方程发生在代数 H (2 , R ) 中，该代数由 2 × 2 对称矩阵组成，具有实数项。为了获得有意义的
基底神经节对感知决策中隐性和显性价值信号的学习有不同的贡献
对信心的元认知评估提供了决策准确性的估计，可以在没有明确反馈的情况下指导学习。我们使用同时进行的 EEG-fMRI，直接比较人类如何从这种隐性反馈和显性反馈中学习。参与者执行了一项运动方向辨别任务，其中刺激难度增加以保持表现，并混合了显性反馈和无反馈试验。我们使用 EEG 解码分离了决策后信心的单次试验估计值，并发现这些神经特征在反馈时与可分离的显性反馈特征一起重新出现。我们沿着纹状体的背腹梯度识别了这些隐性反馈与显性反馈的特征，这一发现是通过 EEG-fMRI 融合才实现的。这两个信号似乎整合成外部苍白球中的聚合表征，可以通过丘脑和岛叶皮质广播更新以改善皮质决策处理，而不管反馈来源如何。
人类大脑动力学将可供性处理的早期感知阶段与晚期运动相关阶段分离
可供性，即环境为特定生物或代理提供的行动可能性（Gibson，1979），在指导代理行为方面发挥着至关重要的作用。在可供性感知领域，关于它是否是一个自动化过程一直存在争议。一些研究人员认为，可供性感知是一个自动化过程，因为它快速且毫不费力（Bonner & Epstein，2017；Goslin 等人，2012；Harel 等人，2022；Tucker & Ellis，1998），而另一些人则认为它不是自动化的，而是高度情境化的，并且可能受到偏见和期望的影响（Girardi 等人，2010；Kalénine 等人，2016；Mustile 等人，2021；Pellicano 等人，2010；Tipper 等人，2006；Wokke 等人，2016）。然而，综合视角提出，可供性自动化应理解为一个随时间变化的动态过程，其中可供性感知可能最初自动发生，但后来受到更高级认知过程的调节（Borghi & Riggio，2015；Djebbara 等人，2022；Gastelum，2020；Kourtis 等人，2018）。因此，可供性感知是否是一个自动化过程的问题可能取决于所考虑的具体环境和时间尺度。本研究使用脑电图 (EEG) 的大脑动态特征为可供性感知是一个随时间变化的过程的假设提供证据。可供性自动化问题与关于可供性处理的自上而下/自下而上的争论有关（Pezzulo & Cisek，2016），其中一些发现与自动自下而上的观点大致一致，表明可以毫不费力地处理可供性。 Tucker 和 Ellis (1998) 使用刺激-反应兼容性 (SRC) 范式，要求参与者尽快判断计算机显示器上显示的物体是直立的还是倒置的。在他们的实验中，物体以两种水平方向（与右手抓握或左手抓握兼容）和两种垂直方向（直立或反向）呈现。作者发现，当物体的手柄与反应手位于显示器的同一侧时，参与者对直立或倒置物体的反应比手柄在另一侧时更快，尽管物体的手柄与反应手无关
一种用于胎儿和新生儿感知和感觉运动发展
体现的方法认为，与环境的相互作用在大脑发育中起着至关重要的作用，并且运动产生的感觉效应的存在是基本的。胎儿的运动最初是随机的。然后，运动的重复执行在IT与其感觉效应之间建立了联系，从而选择了产生预期感觉的运动。在胎儿寿命中，大脑从临时胎儿回路发展到永久性皮质回路，该回路完成了出生后的发育。因此，此过程必须涉及胎儿与宫内环境以及新生儿与新的空中环境的相互作用，该环境提供了新的感觉刺激。本综述的目的是通过从功能性的角度描述胎儿和新生儿的运动能力之间的关系以及与子宫中对象的相互作用的增强相互作用的日益复杂性，从而为能够阐明脑发育过程的神经科学研究提供建议。