亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Neural mechanisms for integrating time and visual velocity cues in a prediction motion task: An fNIRS study

运动(物理) 任务(项目管理) 心理学 顶叶 时间知觉 功能近红外光谱 生物运动 对比度(视觉) 沟通 人工智能 计算机视觉 认知心理学 计算机科学 神经科学 认知 管理 经济 前额叶皮质
作者
Kuiyuan Qin,Yu Liu,Saifang Liu,Ying Li,Yuan Li,Xuqun You
出处
期刊:Psychophysiology [Wiley]
卷期号:61 (1)
标识
DOI:10.1111/psyp.14425
摘要

Human beings use accurate estimates of the time-to-collision of moving objects effortlessly in everyday life. In the laboratory, researchers typically apply prediction motion (PM) tasks to investigate motion processing. In the PM tasks, time structure refers to the ratio of travel time between the visible segment (first segment) and occluded segment (second segment). The condition of T = 1.0, which indicates that the time spent moving is the same across the two segments, is called equal time structure. The present study investigated the neural mechanisms of time and visual velocity information in prediction motion using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS). Experiment 1 showed that when visual velocity was not available, participants performed better in equal time structure conditions than in unequal time structure conditions. Moreover, the left inferior parietal lobe (IPL) showed higher activation under equal time structure conditions. Experiment 2 showed that participants also performed better in equal time structure conditions when visual velocity was available. Both the left IPL and superior parietal lobe (SPL) exhibited stronger activation under equal time structure conditions in Experiment 2. A comparison between the two experiments showed that participants integrated time structure and visual velocity to estimate arrival time of the moving object. The fNIRS data indicated that the left SPL could be involved in information integration when judging arrival time.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
建议保存本图,每天支付宝扫一扫(相册选取)领红包
实时播报
研友_Zlepz8发布了新的文献求助200
2秒前
Oo完成签到,获得积分10
3秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
科研通AI6应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
香蕉觅云应助简单的莫言采纳,获得10
8秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得50
8秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
orixero应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
吴彦祖应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
tuanheqi应助科研通管家采纳,获得150
9秒前
浮游应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
12秒前
13秒前
Brain完成签到 ,获得积分10
14秒前
乐乐应助jjyy采纳,获得10
18秒前
19秒前
233发布了新的文献求助30
19秒前
22秒前
26秒前
27秒前
万能图书馆应助jjyy采纳,获得10
27秒前
发SCI的小张完成签到,获得积分10
29秒前
loser完成签到 ,获得积分10
32秒前
陆康完成签到 ,获得积分10
32秒前
lh完成签到 ,获得积分10
35秒前
jjyy发布了新的文献求助10
35秒前
追风少年发布了新的文献求助10
35秒前
可爱的函函应助kano采纳,获得10
35秒前
zhangpp发布了新的文献求助10
39秒前
40秒前
40秒前
zeice完成签到 ,获得积分10
46秒前
酷波er应助秋作采纳,获得10
48秒前
香菜大王完成签到 ,获得积分10
51秒前
51秒前
TwentyNine完成签到,获得积分10
53秒前
54秒前
zhangpp完成签到,获得积分10
57秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Mentoring for Wellbeing in Schools 1200
List of 1,091 Public Pension Profiles by Region 1061
Binary Alloy Phase Diagrams, 2nd Edition 600
Atlas of Liver Pathology: A Pattern-Based Approach 500
A Technologist’s Guide to Performing Sleep Studies 500
EEG in Childhood Epilepsy: Initial Presentation & Long-Term Follow-Up 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5498185
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4595509
关于积分的说明 14449204
捐赠科研通 4528187
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2481411
邀请新用户注册赠送积分活动 1465554
关于科研通互助平台的介绍 1438297