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我们的主要研究贡献在于用创新性实验范式,挑战了视知觉学习研究关于视网膜位置特异性与朝向特异性的的基本假设以及基于这些假设的各种知觉学习理论 (Current Biology, 2008; J Neuroscience, 2010)。知觉学习因其位置与朝向特异性类似于视觉初级皮层(V1)的网膜拓扑对应特性和朝向选择性,长期以来被认为反映了V1神经可塑性。但我们的研究证明知觉学习可以在不同网膜位置和朝向间完全迁移,位置与朝向特异性实际上是特定训练方式的结果,而和知觉学习并无关系。这些发现还表明知觉学习是一个超出视觉皮层的高级认知过程。基于这些重要研究发现,我们初步提出了一个基于规则的知觉学习理论 (Rule-based perceptual learning theory) 来解释知觉学习及其特异性与迁移的脑机制 (J Neuroscience, 2010)。目前我们进行的大量实验皆在于验证和发展这一理论,以及研究这一理论在临床视觉训练中的意义。
我们还发现对多个视觉刺激的知觉学习依赖于刺激的时间模式编码, 当刺激的时间模式固定时才能获得好的学习效应,而随机时间模式无法产生学习效果(Nature Neuroscience, 2005)。此外大脑学习多个刺激时,需要借助刺激的次序和节奏信息,或者刺激的概念或语义标签,来帮助大脑识别各感觉刺激(PLoS Biology, 2008)。据此提出的刺激标签模型 (Stimulus tagging model) 认为,大脑同时学习多个刺激时,需要在一定的时间窗口内通过刺激的固有次序和节奏, 或者在概念或语义水平上,对各刺激进行识别,从而帮助大脑将注意指向相应的神经过程,以在高级决策单元和各感觉刺激输入之间建立相应的功能连接来实现知觉学习。
我们还发现对多个视觉刺激的知觉学习依赖于刺激的时间模式编码, 当刺激的时间模式固定时才能获得好的学习效应,而随机时间模式无法产生学习效果(Nature Neuroscience, 2005)。此外大脑学习多个刺激时,需要借助刺激的次序和节奏信息,或者刺激的概念或语义标签,来帮助大脑识别各感觉刺激(PLoS Biology, 2008)。据此提出的刺激标签模型 (Stimulus tagging model) 认为,大脑同时学习多个刺激时,需要在一定的时间窗口内通过刺激的固有次序和节奏, 或者在概念或语义水平上,对各刺激进行识别,从而帮助大脑将注意指向相应的神经过程,以在高级决策单元和各感觉刺激输入之间建立相应的功能连接来实现知觉学习。
研究兴趣
论文共 126 篇作者统计合作学者相似作者
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openalex(2024)
Progress in neurobiology (2024): 102655-102655
Journal of Visionno. 9 (2023): 5165-5165
Journal of Visionno. 9 (2023): 5198-5198
Progress in neurobiology (2022): 102315-102315
Vision research (2021): 120-128
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作者统计
#Papers: 126
#Citation: 2924
H-Index: 27
G-Index: 53
Sociability: 5
Diversity: 0
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D-Core
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