| 研究概要 |
両眼視や運動視では, 重ね合わせた複数の面を同時に知覚できる透明視と呼ばれる現象が知られている. 近年, 脳の視覚情報処理メカニズムを探る上で, この透明視現象が注目を集めている. これは, 透明視現象が, 視覚情報が脳内でどのように表現(符号化)されるかという, 脳の情報処理において本質的な問題を提起するためである. 本研究は, 透明視における符号化能力の急激な低下(知覚コスト)に注目し, 視差及び運動情報の脳内表現様式をそのパフォーマンスの側面から検証することを目的としている. 本年度は, 大きく分けて以下の二点を実施した.
1. ポピュレーション符号化モデルの構築とモデルパフォーマンスの算出
生理学的なニューロン応答特性を取り入れた, 視差及び運動情報を表現する生物学的に妥当なポピュレーション符号化モデルを構築し, その符号化能力を計算論的に検証した. この結果, 透明視状況におけるモデルの符号化コストはパフォーマンス指標(検出閾及び精度)によらず定性的に同じ特性を持ち, 視差情報を加えることで消失することを明らかにした.
2. 知覚コストの視差及び運動方向依存性の検証
両眼視及び運動視における透明面知覚コストを検証する心理物理実験を行った. その結果, 運動透明視においては, パフォーマンス指標によって知覚コストの特性が異なることを明らかにした. これはモデル予測とは異なる特性である. 一方, 視差情報を加えると, モデルと同様に, 何れのパフォーマンス指標でも知覚コストは消失した. これらの結果は, 近傍のニューロンが活動するときの発火率相関がポピュレーション符号に影響を与えていることを示唆する.
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