В работе исследовали половые различия дискриминации наклонных ориентаций. Задачу определения близости наклонных ориентаций к горизонтальному, вертикальному и наклонному (45°) референтам выполняли 34 испытуемых (16 мужчин и 18 женщин) с нормальным зрением. Регистрировали точность, время реакции и вызванные потенциалы каудальных областей коры. Показано, что женщины совершают больше ошибок по сравнению с мужчинами, но не обнаруживают различий во времени реакции. Выявлены половые различия раннего анализа наклонных ориентаций. Только в группе мужчин амплитуда ранней негативности N1 ВП затылочной коры зависела от наклона линий: минимальные значения амплитуды характерны для ответа на наклонные линии, близкие к кардинальным осям, максимальные – на линии, близкие к 45°. Предполагается, что в основе половых различий ранней чувствительности затылочной коры к наклонным ориентациям лежат особенности переработки информации в дорзальном и вентральном зрительных путях, определяемые пре- и постнатальным влиянием стероидных гормонов (Handa, McGivern, 2014).
Идентификаторы и классификаторы
Ориентация линейного отрезка внешнего контура изображения или контура его значимых
фрагментов считается признаком первого порядка, на котором базируются операции раннего анализа формы зрительного объекта – сегментация, выделение и кодирование элементарных признаков.
Список литературы
1 Михайлова Е.С., Герасименко Н.Ю., Крылова М.А., Изъюров И.В., Славуцкая А.В. Механизмы ориентационной чувствительности зрительной системы человека. Сообщение II. Корковые механизмы ранних этапов переработки информации об ориентации линий. Физиология человека. 2015. Т. 41 (3). С. 5–18. https://doi.org/10.7868/S013116461503011X
2 Славуцкая А.В., Герасименко Н.Ю., Михайлова Е.С. Механизмы ориентационной чувствительности зрительной системы человека. Сообщение I. Поведенческие характеристики ориентационной чувствительности. Влияние характера задачи, экспериментальных условий и пола. Физиология человека. 2014. Т. 40 (6). С. 88–97. https://doi.org/10.7868/S0131164614050154
3 Сущин М.А. Байесовский разум: Новая перспектива в когнитивной науке. Вопросы философии. 2017. Т. 3. С. 74–87.
4 Alberts B.B.G.T., de Brouwer A.J., Selen L.P.J., Medendorp W.P. A Bayesian account of visual-vestibular interactionsin the rod-and-frame task. 2016. Eneuro. V. 3 (5). P. 1–14. https://doi.org/10.1523/ENEURO.0093-16.2016
5 Appelle S. Perception and discrimination as a function of stimulus orientation: The “oblique effect” in man and animals. Psychological Bulletin. 1972. V. 78 (4). P. 266– 278. https://doi.org/10.1037/h0033117
6 Barnett-Cowan M., Dyde R.T., Thompson C., Harris L.R. Multisensory determinants of orientation perception: task-specific sex differences. Europ. J. Neurosci. 2010. V. 31 (10). P. 1899–1907. https://doi.org/10.1111/j.1460-9568.2010.07199.x
7 Bloem I.M., Ling S. Attentional modulation interacts with orientation anisotropies in contrast perception. J. Vision. 2017. V. 17 (11). P. 1–14. https://doi.org/10.1167/17.11.6
8 Bocchi A., Palermo L., Boccia M., Palmiero M., D’Amico S., Piccardi L. Object recognition and location: Which component of object location memory for landmarks is affected by gender? Evidence from four to ten year-old children. Applied Neuropsychology: Child. 2018. P. 1–10. https://doi.org/10.1080/21622965.2018.1504218
9 Boone A.P., Maghen B., Hegarty M. Instructions matter: Individual differences in navigation strategy and ability. Memory and Cognition. 2019. V. 47 (7). P. 1401–1414. https://doi.org/10.3758/s13421-019-00941-5
10 Brun C.C., Leporé N., Luders E., Chou Y.Y., Madsen S.K., Toga A.W., Thompson P.M. Sex differences in brain structure in auditory and cingulate regions. NeuroReport. 2009. V. 20 (10). P. 930–935. https://doi.org/10.1097/WNR.0b013e32832c5e65
11 Butler T., Imperato-McGinley J., Pan H., Voyer D., Cordero J., Zhu Y.S., Stern E., Silbersweig D. Sex differences in mental rotation: Top-down versus bottom-up processing. NeuroImage. 2006. V. 32 (1). P. 445–456. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2006.03.030
12 Campbell F.W., Kulikowski J.J. Orientational selectivity of the human visual system. J. Physiol. 1966. V. 187 (2). P. 437–445. //doi.org/10.1113/jphysiol.1966.sp008101
13 Caparelli-Dáquer E.M., Oliveira-Souza R., Moreira Filho P.F. Judgment of line orientation depends on gen der, education, and type of error. Brain and Cognition. 2009. V. 69 (1). P. 116–120. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2008.06.001
14 Clemens B., Junger J., Pauly K., Neulen J., Neuschaefer- Rube C., Frölich D., Mingoia G., Derntl B., Habel U. Male-to-female gender dysphoria: Gender-specific differences in resting-state networks. Brain and Behavior. 2017. V. 7 (5). e00691–e00691. https://doi.org/10.1002/brb3.691
15 Collaer M.L., Nelson J.D. Large visuospatial sex difference in line judgment: Possible role of attentional factors. Brain and Cognition. 2002. V. 49 (1). P. 1–12. https://doi.org/10.1006/brcg.2001.1321
16 Cuturi L.F., Gori M. Biases in the visual and haptic subjective vertical reveal the role of proprioceptive/vestibular priors in child development. Frontiers in Neurology. 2019. V. 10. P. 1–10. https://doi.org/10.3389/fneur.2018.01151
17 Dakin C.J., Rosenberg A. Gravity estimation and verticality perception. Handbook of Clinical Neurology. 2019. V. 159. P. 43–59. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63916-5.00003-3
Выпуск
Другие статьи выпуска
В работе предложен алгоритм нахождения протяженных границ на изображении. Рассматривается случай, когда граница может быть приближена ломаной с ограничением на угол излома. Задачи поиска таких границ возникают при детектировании линий дорожной разметки, построении карты дорог по космическим снимкам Земли, поиске дислокаций в кристаллах на отдельных проекциях рентгеновской топотомографии. Для поиска звеньев ломаной изображение обрабатывается скользящим окном, в каждом новом положении которого ищется прямолинейный сегмент при помощи быстрого преобразования Хафа. Далее найденные сегменты в зависимости от взаимного расположения объединяются в группы, покрывающие искомые границы, и аппроксимируются ломаными. Предложенный алгоритм был использован в задаче детектирования линий дорожной разметки для определения беспилотным транспортным средством (БПТС) своего положения на заданной векторной карте дорог. Алгоритм был протестирован на реальных данных, собранных c фронтальной камеры БПТС при проезде на полигоне “Калибр” (г. Москва). Точность детектора линий дорожной разметки составила 43%, полнота – 73%. Точность локализации БПТС с его использованием составила 0.2 м в евклидовой метрике на маршруте, что в 8 раз меньше, чем локализация без использования информации о дорожной разметке. Также алгоритм был протестирован на отдельных изображениях ДЗЗ и топотомограммах.
Сегментация медицинских изображений – одна из важнейших задач лучевой диагностики и терапии. Современные подходы к решению этой задачи основаны на глубоком обучении и показывают высокое качество при обучении на стандартизированных и специально собранных данных. Однако при работе с реальными клиническими изображениями ситуация кардинально меняется из-за принципиально более сложного устройства данных. В задаче сегментации опухолей головного мозга для планирования лучевой терапии размеры и интенсивности изображений существенно варьируются в зависимости от настроек аппарата магнитно-резонансной томографии; отмечается неоднозначность трактовки разными экспертами выявляемых на томограммах изменений; наконец, контуры мишени не всегда соответствуют изображению магнитно-резонансной томографии вследствие использования дополнительных модальностей при планировании облучения. В силу указанных причин сформированные выборки содержат большое количество шумных аннотаций. Мы предлагаем устойчивый алгоритм обучения, основанный на модификации традиционной архитектуры сверточной нейронной сети при помощи модуля для обучения весов, используемых в результирующей функции потерь (взвешенной перекрестной энтропии). Наша модель успешно борется с наличием шума в разметке и значительно уменьшает эффект высокой гетерогенности данных, повышая качество сегментации на 38%.
В работе предлагается ввести новое пространство цветовых координат proLab, связанное с CIE XYZ трехмерным проективным преобразованием. В статье показывается, что по психофизической равномерности, оцениваемой при помощи метрики STRESS по отношению к формуле цветовых различий CIEDE2000, предлагаемое пространство значительно опережает широко используемую систему координат CIELAB, хотя и уступает современной CAM16-UCS. Угловые метрики ошибок определения цветности, обычно используемые в линейных цветовых пространствах, могут использоваться и в proLab, поскольку проективное преобразование сохраняет линейность многообразий. При этом, в отличие от линейных пространств, угловые ошибки, различные по цветовому тону, в proLab нормированы в соответствии с порогами цветоразличения человека. В работе также показывается, что гетероскедастичность дробового шума в proLab оказывается меньшей, чем в CAM16-UCS и стандартных цветовых пространствах. Это делает proLab удобной координатной системой для линейного цветового анализа – решения задач линейной регрессии в цветовом пространстве.
Методами локальной фиксации потенциала и органотипической культуры нервной ткани исследовано действие на медленные натриевые каналы ряда агентов, активность которых связана с функционированием ГАМК- и NO-ергических систем. Установлено, что ГАМК не влияет на активность каналов NaV1.8 в отличие от лекарственного препарата РГПУ-260, являющегося композицией L-аргинина и мефебута (метиловый эфир бета-фенил-гамма-аминомасляной кислоты). Синтетический препарат РГПУ-260, как и его компонент мефебут, согласно нашим данным, способны снижать функциональную активность каналов NaV1.8, что делает перспективным их применение в качестве анальгетических лекарственных субстанций периферического механизма действия. Обнаружено, что нитропруссид натрия также снижает функциональную активность исследуемых каналов, но этот эффект наблюдается при относительно высоких концентрациях, а его совместное применение с РГПУ-260 не приводит к усилению действия на медленные натриевые каналы. Анализ полученных данных позволяет предположить, что каналы NaV1.8, находящиеся в асинаптической мембране первичного сенсорного нейрона, не контролируются ГАМК- и NO-ергическими системами мозга.
В обзоре обобщены экспериментальные исследования инерциальной массы в органе равновесия беспозвоночных и позвоночных животных (кишечнополостные, моллюски, рыбы, амфибии, птицы, крысы), подвергнутых воздействию невесомости на автоматических и пилотируемых космических кораблях и орбитальных станциях, клиностатированию и в среде повышенной весомости на центрифуге. Инерциальная масса, предназначенная для реагирования на земную силу тяжести и линейные ускорения, представлена достаточно крупными единичными статолитами либо многочисленными и небольшого размера статокониями. Эти образования представляют собой биоминералы эндогенного происхождения, растущие слоями-приростами вокруг своих ядер. Инерциальной массе свойственна высокая пластичность. В невесомости и при клиностатировании она увеличивается, а при перегрузках на центрифуге, напротив, уменьшается. Из этих данных следует вывод о том, что гравитация – значимый фактор абиотической среды, ответственный за формирование инерциальной массы в органе равновесия животных организмов.
Издательство
- Издательство
- РАН
- Регион
- Россия, Москва
- Почтовый адрес
- 119071, г. Москва, вн.тер.г. Муниципальный Округ Якиманка, пр-кт Ленинский, д. 14
- Юр. адрес
- 119071, г. Москва, вн.тер.г. Муниципальный Округ Якиманка, пр-кт Ленинский, д. 14
- ФИО
- Красников Геннадий Яковлевич (Президент )
- Сайт
- https://www.ras.ru/