Record #258516 - GSI Repository

DFG project G:(GEPRIS)408187675

Neuronale Mechanismen lebensnaher visueller Kategorisierungsentscheidungen

Coordinator	Professor Dr. Radoslaw Martin Cichy ; Professor Dr. Klaus Obermayer
Grant period	2019 - 2024
Funding body	Deutsche Forschungsgemeinschaft
	DFG
Identifier	G:(GEPRIS)408187675

Note: Es ist für Menschen überlebenswichtig korrekte perzeptuelle Entscheidungen zu treffen. Das Gehirn muss hierfür korrekte Repräsentationen der Welt bilden, die adaptives Verhalten steuern können. Das übergreifende Ziel des Vorhabens ist es die neuronalen Mechanismen zu klären, durch die das Gehirn perzeptuelle Entscheidungen über komplexe Alltagsreize trifft. Um dieses Ziel zu erreichen, werden wir methodologisch über univariate Standardmethoden hinausgehen und den multivariaten ‚Distanz-zur-Hyperebene’ Ansatz nutzen. Die grundlegende Idee ist Signaldetektionstheorie von einem eindimensionalen (univariaten) zu einem multivariaten Szenario zu erweitern, so dass Relationen zwischen multivariaten Hirnaktivierungsmustern und Klassifizierungsverhalten erfasst werden. Dies geschieht mit Hilfe von Techniken maschinellen Lernens, die eine Hyperebene im multivariaten Raum schätzen, die analog zum Konzept des Kriteriums im eindimensionalen Raum fungiert. Wie im univariaten Fall sagt im multivariaten Fall die Distanz zur Hyperebene Verhalten voraus: je größer die Distanz des zu einem bestimmten Reiz gehörenden Hirnaktivierungsmusters zur Hyperebene, desto größer ist die Evidenz und desto kürzer ist die Reaktionszeit (unter der gewohnten Annahme, dass Evaluation von Evidenz in diesem Fall schneller passiert).Innerhalb dieses Rahmens werden wir zwei Hauptziele verfolgen. Das erste Ziel ist die raum-zeitliche neuronale Dynamik die Klassifizierungsverhalten unterliegt zu klären. In Arbeitspaket 1 werden wir 1) menschliches Klassifizierungsverhalten (Reaktionszeiten) für komplexe Alltagsszenen messen, 2) fMRT und EEG Daten erheben und durch multivariate Methoden analysieren um die der visuellen Wahrnehmung zu Grunde liegende neuronale Dynamik mit hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung darzustellen, 3) mit Hilfe des ‚Distanz-zur-Hyperebene’ Ansatzes die Hirnmessungen mit Verhaltensdaten in Beziehung setzen.Das zweite Ziel (Arbeitspaket 2) ist die allgegenwärtige Ambiguität auflösen, ob perzeptueller Entscheidungen über Alltagsreize aufgrund gleichzeitig auftretender und Entscheidungen ermöglichender einfacher oder komplexer visueller Eigenschaften, wie sie in frühen (V1-V3) oder späten (IT) Stufen der visuellen Verarbeitungshierarchie repräsentiert sind, getroffen werden. Um die Rolle einfacher und komplexer visueller Eigenschaften unabhängig voneinander zu untersuchen, werden wir ein Stimulus Set erschaffen für das visuelle Eigenschaften voll kontrolliert sind. Dafür benutzen wir eine ‚high-throughput’ Screeningmethode in Kombination mit künstlichen neuronalen Netzwerken. Mit Hilfe dieses Stimulus Sets werden wir die Rolle von visuellen Eigenschaften auf das Verhalten, sowie die Frage ob Verhalten von der Tiefe visueller Verarbeitung abhängt, untersuchen.Zusammengefasst verheißen die Ergebnisse des Projekts eine neue, detaillierte und ökologisch valide Erklärung wie das Gehirn perzeptuelle Entscheidungen über komplexe Alltagsreize trifft.

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Record created 2023-01-19, last modified 2024-09-28

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