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!

Statistical Learning of Frequent Distractor Locations in Visual Search Involves Regional Signal Suppression in Early Visual Cortex

视皮层 心理学 统计学习 视觉系统 神经科学 皮质(解剖学) 视觉记忆 视觉搜索 认知心理学 认知 计算机科学 人工智能
作者
Bei Zhang,Ralph Weidner,Fredrik Allenmark,Sabine Bertleff,Gereon R. Fink,Zhuanghua Shi,Hermann J. Müller
出处
期刊:Cerebral Cortex [Oxford University Press]
卷期号:32 (13): 2729-2744 被引量:36
标识
DOI:10.1093/cercor/bhab377
摘要

Abstract Observers can learn locations where salient distractors appear frequently to reduce potential interference—an effect attributed to better suppression of distractors at frequent locations. But how distractor suppression is implemented in the visual cortex and within the frontoparietal attention networks remains unclear. We used fMRI and a regional distractor-location learning paradigm with two types of distractors defined in either the same (orientation) or a different (color) dimension to the target to investigate this issue. fMRI results showed that BOLD signals in early visual cortex were significantly reduced for distractors (as well as targets) occurring at the frequent versus rare locations, mirroring behavioral patterns. This reduction was more robust with same-dimension distractors. Crucially, behavioral interference was correlated with distractor-evoked visual activity only for same- (but not different-) dimension distractors. Moreover, with different- (but not same-) dimension distractors, a color-processing area within the fusiform gyrus was activated more when a distractor was present in the rare region versus being absent and more with a distractor in the rare versus frequent locations. These results support statistical learning of frequent distractor locations involving regional suppression in early visual cortex and point to differential neural mechanisms of distractor handling with different- versus same-dimension distractors.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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。
实时播报
朝花惜拾完成签到 ,获得积分10
4秒前
木昆完成签到 ,获得积分10
14秒前
和谐的青筠完成签到,获得积分10
19秒前
26秒前
40秒前
唐晓秦发布了新的文献求助10
42秒前
蛙蛙完成签到,获得积分0
44秒前
干净的中心完成签到,获得积分10
51秒前
勤劳觅山完成签到,获得积分10
1分钟前
科研通AI6.2的应助被唐晓秦采纳,获得10
1分钟前
Demi_Ming完成签到,获得积分10
1分钟前
Quersera完成签到,获得积分20
1分钟前
陶醉的美女完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
复杂的寒梅完成签到,获得积分10
1分钟前
i97发布了新的文献求助10
1分钟前
默默无闻完成签到 ,获得积分10
1分钟前
顺利秋灵完成签到,获得积分10
1分钟前
agnes完成签到,获得积分10
2分钟前
搜集达人的应助被爱听歌笑寒采纳,获得10
2分钟前
拿铁小笼包完成签到,获得积分10
2分钟前
快乐的秋完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
2分钟前
科研通AI6.2的应助被yy采纳,获得10
2分钟前
panpan完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
我是老大的应助被科研通管家采纳,获得30
2分钟前
Orange的应助被科研通管家采纳,获得10
2分钟前
唐晓秦发布了新的文献求助10
2分钟前
深情大象完成签到,获得积分10
3分钟前
red完成签到,获得积分10
3分钟前
幸福的沛萍完成签到,获得积分10
3分钟前
3分钟前
鲁路修完成签到,获得积分10
3分钟前
向前完成签到,获得积分10
3分钟前
时尚的飞阳完成签到,获得积分10
3分钟前
甜美刺猬完成签到 ,获得积分10
4分钟前
高兴中心完成签到,获得积分10
4分钟前
小卢同学完成签到 ,获得积分10
4分钟前
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
自動車の空力技術 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Issues in Task-Based Language Teaching 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7782608
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9322145
关于积分的说明 20387220
捐赠科研通 7370953
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3320428
关于科研通互助平台的介绍 2468282
邀请新用户注册赠送积分活动 2336472