基于视觉加工弱视机制研究及感知觉学习效果缺损模型修正

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时间:2019-05-14

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1、基于视觉加工弱视机制研究及感知觉学习效果缺损模型修正专业:动物学硕士生:翁强导师g何国锋副教授摘要随着大脑视觉信息加工研究的深入,国内外顶尖视觉认知实验室总结出一系列的生物模型,以多角度多方位解释不同类型的缺失。国家医疗保健器具工程技术研究中心将相关的最新生物模型工程化,建立了视觉认知筛查和训练系统,包括多维空间感知模型的筛查系统和视觉认知模型的训练系统。本研究根据该系统,结合国内外相关视觉认知研究的最新进展,选用临床上表现相对敏感的视觉信息加工生物模型一一多维空间感知模型和视觉认知模型,以研究弱视患者视觉信息加工缺损的神经机理。国内外对空间感知通道的

2、研究主要有以下两方面:(1)视差信息使用的先后,视差信息加工是从粗糙到精细还是从精细到粗糙,学术界尚没有定论;(2)视差选择性模式的神经元定位,零阶、一阶、二阶刺激的大脑应答部位亦没有定论。多维空间感知模型主要是用来筛查视觉信息加工缺损患者,研究双眼视功能和视差信息的使用偏好,本研究方向:(1)零阶、一阶、二阶空间感知通道的加工是串行的还是并行的;(2)不同弱视类型的空间感知视差信息缺损状态比较。引入外部视觉噪声,测量视觉系统在受噪声干扰时对信号的检测能力是近年来在心理物理学研究中逐渐流行起来的实验方法。本研究首次将外部噪声引入到斜视术后的视觉认知恢复

3、训练中,研究经感知觉学习后斜视术后患者同视机三级功能的重建状态,探讨感知觉学习对大脑可塑性的影响。多维空间感知觉模型对视觉信息加工缺损的研究发现,零阶空间感知通道缺失最为严重,零阶随机点缺失39.6%,零阶线条缺失47.7%。零阶空间感知缺失组中,仍残留有一阶二阶空间感知的随机点占39.0%,线条占28.2%。表明弱视患者空间感知通道存在缺失,其中零阶缺失较一阶二阶严重。零阶空间感知觉存在缺失的患者仍部分残留有一阶或二阶空间感知觉,证明传统的零阶空间感知觉筛查系统存在缺陷。斜视性弱视双眼视差信息缺损研究发现,斜视性弱视组随机点动态视差的正确率大于随机点

4、静态视差的正确率;双眼视差参数信息正确率比较,包括静态零阶、动态零阶、静态一阶、动态一阶、静态二阶与动态二阶,均是正常组>屈光参差性弱视组>斜视性弱视组。结果表明斜视性弱视组的比屈光参差性弱视组的零阶、一阶、二阶视差立体视的缺损更加严重,静态视差立体视的缺损比动态视差立体视的缺损更加严重,斜视性弱视立体视的重建需要更长的时间。视觉认知模型对共同性外斜视患者术后大脑可塑性影响的研究发现,感知觉学习后治疗组有同视机I级功能和正常融合范围的人数比例均显著提高,立体视功能没有显著差异。表明感知觉学习对未成年共同性外斜视患者的双眼视觉重建有促进作用,尤其是对于患

5、者同时视功能和融合功能的建立效果更为显著,但对于患者立体视的建立效果不明显。证明感知觉学习对大脑皮层可塑性有某种程度上的影响。零阶、一阶和二阶多维空间感知在大脑中的加工通道是并行的,但彼此又有信息流的交叉。零阶视差选择性、一阶视差选择性、二阶视差选择性在大脑中的神经元反应部位是不同的。动态立体图比静态立体图更加能诱发被试者的立体知觉。关键词:视觉信息加工:弱视;多维空间感知:视觉认知:可塑性TheResearchofAmblyopiaMechanismontheBasisofVisualProcessingandtheAmendmentofPercep

6、tual—-LearningEffectDefectModelMajor:ZoologyName:WengQiangSupervisor:AssociateProf.HeGuo—fengAbstractWithdeeplystudyingofvisualbraininformationprocessing,thetoplaboratorysofcognitivevisionathomeandabroadsumedupaseriesofbiologicalmodelswhichCanexplainthedifferenttypesofdeficienci

7、esofvisualinformationprocessingindifferentways.NationalHealthCareApparatusEngineeringResearchCenterhadmadethelatestrelatedbiologicalmodelsengineering,establishingthecognitivevisionscreeningandtrainingsystems,includingthescreeningsystemformulti-dimensionalspatialperceptionmodelan

8、dthetrainingsystemforcognitivevisionmodel.Inthi

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