Интересное сегодня
Как регулярная физическая активность связана с творческими з...
Введение Физическая активность (ФА) связана с увеличением продолжительности жизни и улучшением качес...
Моделирование восприятия направления потока жидкости: расшир...
Расширение модели V1-MT для оценки восприятия направления потока жидкости Люди легко воспринимают на...
Терминальная анорексия: этические и клинические аспекты уход...
Введение Введение термина «терминальная нервная анорексия» (terminal anorexia nervosa) Гаудиани и со...
Как мировоззрение влияет на удовлетворённость отношениями
Наши примальные убеждения о мире Более 8,2 миллиарда людей называют Землю своим домом. Это контекст ...
Как социальная поддержка снижает риск ПТСР после катастроф, ...
Роль социальной поддержки в снижении ПТСР после катастроф После природных катастроф выжившие часто с...
Травма семей заложников: жизнь в ожидании
Введение Семьи заложников в Газе переживают жуткие испытания, связанные с неопределенной утратой. С ...
Введение
Даже при кратком взгляде на сцену человек быстро извлекает многоуровневую визуальную информацию, которая позволяет ему ориентироваться в пространстве. Но как именно мозг вычисляет данные, необходимые для планирования маршрута? Этот вопрос долгое время оставался предметом дискуссий.
Гипотеза исследования
Мы предположили, что представления навигационных аффордансов (возможностей для перемещения) формируются позже, чем базовые визуальные признаки: 2D-структуры, 3D-геометрию и семантику. Для проверки использовались:
- ЭЭГ (электроэнцефалография) — запись мозговой активности.
- Глубокие нейронные сети (DNN) — модели, обученные на задачах распознавания 2D, 3D и семантических признаков.
- Карты навигационных аффордансов (NAM) — поведенческие данные о планировании маршрутов.
Методы
Участники и стимулы
В эксперименте участвовали 16 здоровых добровольцев. Им показывали 50 изображений интерьеров с четкими путями для навигации. Задача — определить направление пути (влево, вправо или центр).
Анализ данных
Данные ЭЭГ сравнивали с моделями DNN и NAM с помощью анализа репрезентативного сходства (RSA). Это позволило оценить вклад каждого типа признаков в мозговую активность во времени.
Результаты
Обнаружена четкая временная иерархия:
- 2D-признаки — пик активности при 128 мс.
- 3D и семантика — 170–160 мс.
- Навигационные аффордансы — 296 мс.
Это подтверждает, что мозг сначала анализирует структуру сцены, а затем использует эти данные для планирования перемещений.
Обсуждение
Результаты согласуются с предыдущими работами о ранней обработке низкоуровневых признаков. Однако новизна исследования — в демонстрации временного запаздывания навигационных процессов. Это важно для понимания:
- Как мозг интегрирует разную информацию.
- Почему в сложных средах навигация требует больше времени.
Ограничения
Использование статичных изображений (вместо динамичных сцен) может снижать экологическую валидность. Дальнейшие исследования могут включить модели движения.