项目名称: 视知觉学习中的脑功能网络变化及其与学习效果的关系

项目编号: No.31500888

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 神经、认识与心理学

项目作者: 张明霞

作者单位: 中国科学院心理研究所

项目金额: 20万元

中文摘要: 对于正常个体而言,所获信息中约80%来自视觉输入。因此,学会快速、准确地获得视觉信息对我们日常生活和工作具有重要意义。现有研究证据表明,视知觉学习可能卷入了从包括视觉皮层到高级注意、决策皮层的多个脑区。然而,各脑区究竟怎样协同合作、整合信息并最终在视知觉学习中发挥作用、视知觉学习中的迁移现象是否与脑区之间的信息整合有关目前尚不清楚。在此背景下,本项目拟将利用最新脑网络分析技术,考察视知觉学习中的脑功能网络变化及其与学习效果的关系。通过操纵知觉学习的条件,本项目还将进一步考察视知觉学习中迁移对脑功能网络可塑性的影响。本项目的完成有助于揭示学习、迁移与脑可塑性的本质,为正常群体生活和工作中视知觉能力的提高以及某些特殊人群神经系统引起的视觉障碍的治疗提供科学的指导。

中文关键词: 视知觉学习;脑网络;视觉皮层;高级皮层;可塑性

英文摘要: For normal individuals, about eighty percent of our obtained information is from visual input. Thus, learning to fast and accurately get visual information has great significance to our daily life and work. Previous studies indicate visual perceptual learning(VPL) involves areas including visual cortex and advanced decision-making and attention regions. However, it is still unclear how these areas interact, cooperate and finally play the role in VPL and whether the interaction and cooperation among areas is related to the transfer in VPL.By using of the latest brain network analysis techniques, this project will investigate how functional network change during VPL and how these changes are related to learning effect. Through the comparison of the specificity and transfer groups, we will further test the influence of the transfer in VPL on functional network plasticity. This project will improve our understanding of learning, transfer and brain plasticity. In addition, it will provide the scientific evidence for how to improve visual perceptual skills in normal individuals and how to treat visual impairment caused by nervous system in some special populations.

英文关键词: visual perceptual learning;brain network;visual cortex;advanced cortices;brain plasticity

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【AAAI2022】基于对比时空前置学习的视频自监督表示
专知会员服务
18+阅读 · 2021年12月19日
混合增强视觉认知架构及其关键技术进展
专知会员服务
37+阅读 · 2021年11月20日
专知会员服务
80+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
27+阅读 · 2020年10月24日
【NeurIPS 2020】视觉注意力神经编码
专知会员服务
40+阅读 · 2020年10月4日
自动化所团队揭示多尺度动态编码,助力脉冲网络实现高效强化学习
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年12月13日
【干货】人类海马体精细亚区加工工作记忆的神经动力学机制
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月8日
【党史学习】胡锦涛重要论述(四)
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月23日
【党史学习】胡锦涛重要论述(二)
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月19日
【党史学习】江泽民重要论述(三)
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月11日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
NSR观点| 学习因果关系和基于因果性的学习
知社学术圈
17+阅读 · 2018年1月7日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
CSKG: The CommonSense Knowledge Graph
Arxiv
18+阅读 · 2020年12月21日
UNITER: Learning UNiversal Image-TExt Representations
Arxiv
23+阅读 · 2019年9月25日
小贴士
相关主题
相关资讯
自动化所团队揭示多尺度动态编码,助力脉冲网络实现高效强化学习
中国科学院自动化研究所
0+阅读 · 2021年12月13日
【干货】人类海马体精细亚区加工工作记忆的神经动力学机制
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年12月8日
【党史学习】胡锦涛重要论述(四)
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月23日
【党史学习】胡锦涛重要论述(二)
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月19日
【党史学习】江泽民重要论述(三)
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月11日
用深度学习揭示数据的因果关系
专知
28+阅读 · 2019年5月18日
NSR观点| 学习因果关系和基于因果性的学习
知社学术圈
17+阅读 · 2018年1月7日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员