Biased competition in semantic representations across the human brain during category-based visual search
Kategori temelli görsel tarama esnasında beyindeki anlam temsillerinde oluşan taraflı rekabet etkileri
- Tez No: 446722
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Psikoloji, Electrical and Electronics Engineering, Psychology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
İnsanlar, görsel alanlarındaki binlerce farklı nesne ve eylem kategorisini algılayabilir ve dikkatlerini birden fazla hedef kategoriye yönlendirebilirler. Önceki çalışmalar, nesne ve eylem kategorilerinin korteks boyunca kesintisiz yerleşmiş anlam haritaları ile beyinde temsil edildiğini ve dikkatin belirli bir kategoriye atanmasının voksellerin seçicilik profillerinde hedef kategorinin temsillini arttıracak şekilde ciddi kaymalara neden olduğunu göstermiştir. Ancak, birden fazla kategoriye aynı anda bölünmüş dikkatin beyindeki anlam temsilleri üzerine etkileri henüz belirlenmemiştir. Yakın zamanlı bulgular, taraflı-rekabet modelinin öngörüleri ile uyumlu şekilde, aynı anda gösterilen iki nesnenin oluşturduğu beyin tepkilerinin iki nesnenin ayrı ayrı gösterilmesinin oluşturduğu tepkilerin ağırlıklı ortalaması olarak ifade edilebileceğini ve dikkatin ortalamadaki ağırlıkları hedef nesne lehine saptırdığını göstermiştir. Bu çalışmada, taraflı-rekabet hipotezinin anlam temsillerindeki dikkat kaynaklı değişimleri de açıklayıp açıklayamayacağı sorgulanmıştır. Bu amaçla katılımcıların beynindeki kan akışına dayanan fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRG) sinyalleri, içerisinde 831 farklı kategorinin geçtiği doğal filmleri kategori hedefli tarama görevi yaparak izledikleri esnada kaydedilmiştir. Üç farklı tarama görev belirlenmiştir: hedef kategori“insanlar”, hedef kategori“araçlar”, hedef kategori“insanlar ve araçlar”(bölünmüş-dikkat). İncelenen her bir voksel için çeşitli tarama görevlerine karşılık gelen farklı kategori modelleri geliştirilmiş ve voksel-temelli anlam seçicilik profilleri, model ağırlıklarına temel bileşenler analizi yapılarak elde edilmiştir. Tek hedef ve bölünmüş-dikkat görevlerine ait anlam seçicilik profilleri karşılaştırılmıştır. Bu incelemeler sonucunda yüksek görsel kortekste bölünmüş-dikkat durumunda ortaya çıkan anlam seçiciliğinin ciddi bir kısmının tekli dikkat durumundaki anlam seçiciliklerinin ağırlıklı ortalaması olarak ifade edilebileceği bulunmuştur. Ayrıca, kategori seçici bölgelerdeki anlam seçiciliklerinin tercih edilen nesne kategorisi lehine saptığı bulunmuştur. Sonuç olarak, elde edilen bulgular taraflı-rekabet hipotezinin doğal görsel tarama durumunda anlam temsillerindeki dikkat kaynaklı değişimlere açıklama getirebileceğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Humans can perceive thousands of distinct object and action categories in the visual scene and successfully divide their attention among multiple target categories. It has been shown that object and action categories are represented in a continuous semantic map across the cortical surface and attending to a specific category causes broad shifts in voxel-wise semantic tuning profiles to enhance the representation of the target category. However, the effects of divided attention to multiple categories on semantic representation remain unclear. In line with predictions of the biased-competition model, recent evidence suggests that brain response to two objects presented simultaneously can be described as a weighted average of the responses to individual objects presented in isolation, and that attention biases these weights in favor of the target object. We question whether this biased-competition hypothesis can also account for attentional modulation of semantic representations. To address this question, we recorded participants' BOLD responses while they performed category-based search in natural movies that contained 831 distinct objects and actions. Three different tasks were used: search for ``humans'', search for ``vehicles'', and search for ``both humans and vehicles'' (i.e. divided attention). Voxel-wise category models were fit separately under each task, and voxel-wise semantic tuning profiles were then obtained using a principal components analysis on the model weights. Semantic tuning profiles were compared across the single-target tasks and the divided-attention task. We find that in higher visual cortex a substantial portion of semantic tuning during divided attention can be expressed as a weighted average of the tuning profiles during attention to single targets. We also find that semantic tuning in category-selective regions is biased towards the preferred object category. Overall, these results suggest that the biased-competition theory accounts for attentional modulation of semantic representations during natural visual search.
Benzer Tezler
- İmalat sistemlerinin tasarlanması ve öncelik kurallarının belirlenmesinde yapay sinir ağlarının kullanılması
Başlık çevirisi yok
TARIK ÇAKAR
Doktora
Türkçe
1997
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN TORAMAN
- Akıllı uçuş haritaları yönetim sistemi tasarımı: I. faz kalkış haritalarının üretimi
Smart aeronautical chart management system design: Ist phase departure chart production
METE ERCAN PAKDİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK
- Dokunsal duyulara yönelik etiketli duygusal büyüklük ölçeği ve bulanık ölçek geliştirme
Developing labeled affective magnitude scale and fuzzy scale for tactile feeling
BURCU UZGUR DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİYAR AKAY
- Kelime gömme vektörlerinin graf dönüşümü yoluyla metin sınıflandırmada kullanımı
Use of word embedding vectors in text classification through graph conversion
ELİF DORUKBAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. İLKER TÜRKER
- Özellik tabanlı görüş madenciliğinde yapay zeka teknikleri kullanarak görüş hedefi çıkarımı ve kategori tespiti
Opinion target extraction and category detection using artificial intelligence techniques in aspect-based opinion mining
KÜRŞAT MUSTAFA KARAOĞLAN
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ FINDIK