Blog

Jul 12, 2023

Gesichtsvertrautheit wird durch fixierende Augenbewegungen und Fixierung deutlich

Scientific Reports Band 12, Artikelnummer: 20178 (2022) Diesen Artikel zitieren 741 Zugriffe 1 Zitate 1 Altmetric Metrics Details Event-Related Potentials (ERPs) und die okulomotorische Hemmung (OMI) in

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 20178 (2022) Diesen Artikel zitieren

741 Zugriffe

1 Zitate

1 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Es ist bekannt, dass ereignisbezogene Potenziale (ERPs) und die okulomotorische Hemmung (OMI) als Reaktion auf visuelle Transienten empfindlich auf Reizeigenschaften, Aufmerksamkeit und Erwartung reagieren. Wir haben kürzlich herausgefunden, dass das OMI auch empfindlich auf Gesichtsvertrautheit reagiert. Beim natürlichen Sehen wird die Stimulation des visuellen Kortex hauptsächlich durch Sakkaden erzeugt, und es wurde kürzlich vermutet, dass fixationsbezogene Potenziale (FRPs) ähnliche Komponenten wie die ERPs haben. Hier untersuchten wir, ob FRPs und Mikrosakkadenhemmung (OMI) beim freien Betrachten empfindlich auf die Gesichtsvertrautheit reagieren. Beobachter sahen sich frei eine Diashow mit sieben unbekannten und einem bekannten Gesichtsbild an, die zufällig für 4 Sekunden präsentiert wurden, mit mehreren Bildern pro Identität. Wir haben den mit der okzipitalen Fixierung verbundenen N1 im Verhältnis zur P1-Größe sowie den damit verbundenen durch die Fixierung ausgelösten OMI gemessen. Wir fanden heraus, dass der durchschnittliche N1-P1-Wert deutlich kleiner und der OMI für das bekannte Gesicht im Vergleich zu jedem der sieben unbekannten Gesichter kürzer war. Darüber hinaus wurde der P1 über Sakkaden hinweg für die bekannten Gesichter unterdrückt, nicht jedoch für die unbekannten Gesichter. Unsere Ergebnisse unterstreichen die Empfindlichkeit der okzipitalen FRPs gegenüber Reizeigenschaften wie Gesichtsvertrautheit und erweitern unser Verständnis des Integrationsprozesses über aufeinanderfolgende Sakkaden im natürlichen Sehen.

Traditionelle neurophysiologische Studien zur Objektwahrnehmung untersuchen das visuelle System typischerweise mit Blitzreizen, um die durch Sakkaden verursachten Transienten des natürlichen Sehens nachzuahmen und dabei ereignisbezogene Potenziale (ERPs) zu messen. In jüngerer Zeit wurden fixationsbezogene Potenziale (FRPs) verwendet, um das Sehvermögen in natürlicheren Umgebungen des freien Sehens zu untersuchen, was sowohl die Vorteile als auch die Grenzen dieser Methode demonstrierte1. Im Allgemeinen zeigen diese Studien Ergebnisse, die mit den ereignisbezogenen Messungen übereinstimmen; Allerdings wurde in keiner dieser Studien die Gesichtsvertrautheit untersucht. Im Gegensatz zu herkömmlichen ERPs, die kurz aufblitzende visuelle Transienten verwendeten, die im zentralen Gesichtsfeld des Betrachters präsentiert wurden, wird die Szene in natürlichen Umgebungen im Laufe der Zeit über Sakkaden nach einer peripheren Vorschau gescannt.

Immer mehr Belege aus neueren Free-Viewing-Studien deuten darauf hin, dass die Reaktion des Gehirns nach einer Sakkade, die als „Fixation-Related Potentials“ (FRP) bezeichnet wird, elektrophysiologische Komponenten aufweist, die den ERPs sehr ähnlich sind. Beispielsweise spiegelt die sakkadische okzipitale Lambda-Reaktion die gleiche Informationsverarbeitung wider wie das klassische VEP P12. Jüngste Studien, die die gesichtsselektive Aktivität an den lateralen temporookzipitalen Elektroden untersuchten, N1703, fanden eine ähnliche erhöhte Negativität für Gesichter unter freien Betrachtungsbedingungen4,5. Klassischere Ergebnisse wurden unter freien Sehbedingungen reproduziert, wie z. B. der zentralparietale P300, der durch die Zielerkennung bei einer visuellen Suche hervorgerufen wird6, und der N400-Priming-Effekt beim natürlichen Lesen7,8. Durch die Kombination von EEG- und Eye-Tracking-Messungen zur Untersuchung der Gesichtsvertrautheit konnten wir Augenbewegungen und elektrophysiologische Veränderungen im Laufe der Zeit untersuchen, die durch Gewöhnung und Vorwissen beeinflusst werden.

Mikrosakkaden (MS) sind Miniatursakkaden mit einer durchschnittlichen Größe von < 0,5 dva, die durch neuronale Aktivität im oberen Colliculus (SC) erzeugt werden9,10. Sie treten während der Fixierung mit einer Häufigkeit von ein bis zwei pro Sekunde auf. Es ist bekannt, dass sowohl Mikrosakkaden als auch Sakkaden durch die Reizpräsentation vorübergehend gehemmt werden (Okulomotorische Hemmung, OMI)11,12,13,14,15,16 mit einer späteren Freisetzungslatenz, die von den Reizeigenschaften, der Aufmerksamkeit und der Erwartung beeinflusst wird. Während bekannt ist, dass Reizausprägungen wie ein hoher Kontrast die Hemmung verkürzen17, wurde bei Abweichungen eine verlängerte Hemmung festgestellt18. Obwohl in den meisten Studien Blitzreize verwendet wurden, haben wir kürzlich ähnliche Hemmmuster beim freien Sehen als Reaktion auf die Ausprägung des Reizes festgestellt19.

Gesichter gelten als komplexe Reize, die ganzheitlich in hinteren Hirnregionen verarbeitet werden, einschließlich des okzipitalen Gesichtsbereichs (OFA), des fusiformen Gesichtsbereichs (FFA) und des hinteren oberen Schläfensulcus (STS), die ein Kernsystem zur Kodierung des visuellen Erscheinungsbilds bilden von Gesichtern20. Diese Aktivität wird durch Top-Down-Feedback aus persönlichem Wissen und emotionalen Reaktionen moduliert, um die Verarbeitung bekannter Gesichter zu verändern21. Die Vertrautheit von Gesichtern ist von großem Interesse bei der Erforschung verborgener Erinnerungen. Der Concealed Information Test (CIT) wird verwendet, um die Vertrautheit von Verdächtigen mit bestimmten Personen und Objekten zu testen22. Unsere aktuelle Studie ergab eine verlängerte OMI bei der Fixierung eines maskierten bekannten Gesichts23, was es uns ermöglichte, die Identität in einem Test zur verdeckten Information zuverlässig zu erkennen24. Als nächstes werden wir die derzeit bekannten Okulomotorik- und ERP-Kennzahlen der Vertrautheit genauer untersuchen.

Bei den meisten Experimenten, bei denen Augenmaße als Reaktion auf Gesichtsvertrautheit untersucht wurden, wurden Blitzreize verwendet. Rosenzweig & Bonneh23 haben die okulomotorische Hemmung von Mikrosakkaden und Blinzeln als Reaktion auf maskierte neue und allgemein erlernte23 oder kürzlich erlernte24 bekannte Gesichter gemessen und eine verlängerte OMI für die bekannten Gesichter beim passiven Betrachten festgestellt. Allerdings haben sich nur wenige Studien auf verschiedene Aspekte der Blickfixierung konzentriert; In einer Studie wurde behauptet, dass die ersten beiden Fixierungen entscheidend für die Offenlegung von Vertrautheit sind25, und andere Studien legten nahe, dass weniger Fixierungen und längere Fixierungsdauern der Schlüssel für Vertrautheit sind26,27. Im Gegensatz dazu berichtete eine andere Studie über mehr Fixierungen und längere Fixierungsdauern für bekannte Gesichter mit einem CIT-Paradigma28; Wenn sich die Teilnehmer jedoch Gesichter merken mussten, zogen zunächst bekannte Gesichter ihren Blick auf sich, lösten jedoch später weniger Fixierungen und kürzere Fixierungsdauern aus29. Insgesamt hing das Augenbewegungsverhalten in Bezug auf die Gesichtsvertrautheit von den Anweisungen des Forschers ab.

Frühere elektrophysiologische Vertrautheitsstudien haben die späte ereignisbezogene Reaktion (ERP) einschließlich der N25030,31 und der kontextuellen P300-Reaktion gemessen. Die gesichtsempfindliche N170-Komponente, die die strukturelle Kodierung von Gesichtern vor der Personenidentifizierung widerspiegelt32,33, wurde ebenfalls getestet; Es gab jedoch widersprüchliche Ergebnisse. In den meisten Studien konnte kein Vertrautheitseffekt festgestellt werden30,31,34,35, RN36; Dennoch fanden einige Studien einen Effekt, der entweder größere N170-Größen bei bekannten Gesichtern37,38,39,40,41 oder kleinere als bei unbekannten Gesichtern42,43 zeigte.

Bisher hat sich wenig oder gar keine Forschung auf frühere visuelle Reaktionen auf die Gesichtsvertrautheit konzentriert. Einige Studien untersuchten jedoch die okzipitalen P1- und N1-Komponenten unter Verwendung unbekannter Gesichter als Reize, was auf eine frühe grobe Verarbeitung von Gesichtern vor der Gesichtserkennung schließen lässt44,45. Hier untersuchten wir die durch die Fixierung ausgelösten frühen hinteren Komponenten, die die visuelle Verarbeitung von Merkmalen und Strukturen widerspiegeln, und das Timing von Mikrosakkaden während der Fixierung sowie von Sakkaden, während die Teilnehmer mehrere Sekunden lang frei große Bilder berühmter und unbekannter Gesichter betrachteten. Wir gingen davon aus, Unterschiede in der zeitlichen Modulation über aufeinanderfolgende Sakkaden des frühen Hinterhaupts sowie in den okulomotorischen Reaktionen durch Vorwissen im Kontext der Vertrautheit zu finden. Ziel dieser Studie war es daher zu untersuchen, ob FRP und OMI beim freien Betrachten empfindlich auf Gesichtsvertrautheit reagieren.

Für das Experiment wurden insgesamt 16 Beobachter rekrutiert: acht Frauen und acht Männer im Alter von 21–44 Jahren. Ein Teilnehmer wurde aufgrund der geringen Qualität der Daten (mehr als 50 % schlechte Daten) von der Datenanalyse ausgeschlossen. Alle Teilnehmer hatten ein normales oder korrigiertes Sehvermögen und waren sich des Zwecks der Studie nicht bewusst. Die Experimente wurden von der Ethikkommission des Bar-Ilan Internal Review Board (IRB) genehmigt. Alle Teilnehmer gaben eine schriftliche Einverständniserklärung ab und alle Experimente wurden gemäß den IRB-Richtlinien durchgeführt.

Die Studie kombiniert Eye-Tracking- und Elektrophysiologie-Aufzeichnungen in freier Betrachtung, synchronisiert durch einen Split-Trigger mit beiden Systemen. Für die EEG-Aufzeichnungen wurde ein kabelloses 8-Kanal-Headset mit Trockenelektroden (Cognionics) und für das Eyetracking das Eyelink 1000 plus (SR Research) verwendet, beide mit einer Abtastrate von 500 Hz. Das EEG-Signal verfügte über eine integrierte Referenz mithilfe von Kanälen an beiden Ohren. Die Stimuli wurden mit dem von YS Bonneh entwickelten hauseigenen integrativen Stimulus-Präsentations- und Analysetool (PSY) auf einem auf 100 Hz kalibrierten 24-Zoll-FHD-LCD-Monitor (Eizo Foris fg2421) in einer Entfernung von 0,6 m angezeigt. Das Experiment wurde bei schwachem Licht durchgeführt. Wir verwendeten ein 35-mm-Objektiv, das mithilfe einer Kinnstütze 0,52 m vom stabilisierten Kopf des Teilnehmers entfernt positioniert war. Alle Aufnahmen wurden binokular durchgeführt, wobei die Analysen anhand der Daten des linken Auges erfolgten. Vor jeder Sitzung wurde eine standardmäßige 9-Punkte-Kalibrierung durchgeführt.

Für die Sakkadenerkennung verwendeten wir einen von Engbert und Kliegl46 eingeführten Algorithmus, der auf der Augenbewegungsgeschwindigkeit basiert. Mikrosakkaden wurden als Bewegungen erkannt, die 8 SD der mittleren Geschwindigkeit im 2D-Geschwindigkeitsraum überstiegen, wie in23,47. Für die Mikrosakkaden waren ein Geschwindigkeitsbereich von 8°/s–150°/s, ein Amplitudenbereich von 0,08–1° und eine Mindestdauer von 9 ms zulässig. Wir haben den Bimodalitätskoeffizienten (BC) von Warren Sarle der Sakkadenamplitudendaten berechnet, der mit der Datenschiefe und der Kurtosis zusammenhängt, und zwar mithilfe einer Matlab-Funktion von Hristo Zhivomirov48. BC hat einen Bereich von 0–1, wobei Werte über ~ 0,555 (der Wert für die gleichmäßige Verteilung) auf bimodale oder multimodale Datenverteilungen hinweisen49. Eye-Tracking-Epochen wurden extrahiert, ausgelöst durch die Landezeit der Sakkade (> 1 dva), wie in unserer vorherigen Studie19, in einem Bereich von –0,2 s bis 0,8 s relativ zum Fixierungsbeginn mit einer gewissen Überlappung zwischen den Epochen. Dies wurde bei der Berechnung der Mikrosakkaden-Reaktionszeit (msRT) berücksichtigt. Die msRT wurde für jede Epoche relativ zum Beginn der Fixierung in einem vordefinierten Zeitfenster als Latenz der ersten Mikrosakkade in diesem Fenster berechnet. Die erste Fixierung pro Versuch wurde immer ignoriert, um den Blitzeffekt auf den OMI zu vermeiden. Die Mikrosakkaden-RTs (msRT) wurden über die Epochen jeder Bedingung innerhalb der Beobachter gemittelt und dann über die Beobachter hinweg gemittelt, wobei die Fehlerbalken über die Beobachter hinweg anhand von erniedrigten (innerhalb des Beobachters) Daten mit einem Korrekturfaktor (multipliziert mit √(n/(n −)) berechnet wurden 1))). Diese Methode zur Berechnung der Fehlerbalken ermöglicht eine bessere Darstellung der Effekte innerhalb der Teilnehmer (Cousineau & Moreys Methode50; siehe auch Bonneh et al.17). Das Intervall zwischen den Sakkaden, Fixierungsdauer genannt, wurde als Zeitintervall zwischen den aktuellen Fixierungsbeginn und der nächste Fixierungsbeginn, einschließlich nur MS-freier Fixierungen.

Die EEG-Daten wurden mit einem 0,1-Hz-Hochpass und 30-Hz-Tiefpass-Grenzwerten gefiltert. Wie bei den Eye-Tracking-Daten wurden FRP-Epochen erstellt, die durch die Landungszeit der Sakkade (> 1 dva) in einem Bereich von – 0,1 s bis 0,3 s relativ zum Fixierungsbeginn ausgelöst wurden, um überlappende Daten zwischen Epochen zu minimieren. Die erste Fixierung pro Versuch wurde immer ignoriert, um den Flash-Effekt zu vermeiden. Da unser EEG-System nur acht Kanäle hatte und nicht mit EOG-Elektroden ausgestattet ist, wurden ICA- und Dekonvolutionsmethoden zur Korrektur von Augenartefakten nicht verwendet. Stattdessen wurden überlappende Datenpunkte zwischen proximalen Sakkaden in beiden durch diese Sakkaden ausgelösten Epochen sowie in Epochen mit Blinks oder Mikrosakkaden, die weniger als 200 ms nach Beginn der Fixierung auftraten, ausgeschlossen. Wir haben uns auf die frühen Komponenten an den Okzipitalelektroden O1 und O2 konzentriert, die weniger anfällig für Augenartefakte sind. Anschließend haben wir die positiven und negativen Spitzen in einem vordefinierten Zeitbereich berechnet. Der P1-Peak wurde in einem Zeitbereich von 50–150 ms gemessen, und der N1-Peak wurde in einem 100–200 ms-Fenster ohne Basislinienkorrektur gemessen. Schließlich haben wir den grundlinienkorrigierten Peak-to-Peak-Wert N1 relativ zur P1-Größe (N1-P1) berechnet. Die Peak-Extraktion wurde optimiert, indem für jeden Beobachter ein individueller Zeitbereich festgelegt wurde, der etwa seiner durchschnittlichen Peak-Latenz innerhalb des vordefinierten Zeitbereichs aus allen Bedingungen zusammen entspricht. Dies wurde durchgeführt, um zu vermeiden, dass zur Überwindung der Latenzunterschiede zwischen Beobachtern ein langer Zeitbereich verwendet wird, der die Entdeckung falscher Peaks erhöhen würde. Bei Verwendung eines Spitzenwertschwellenwerts von mehr als ± 50 µV waren Artefakte mit extremen Werten nicht zulässig. Um sicherzustellen, dass wir eine ähnliche Anzahl von Epochen pro Teilnehmer verwendeten, verwendeten wir eine Schätzung von durchschnittlich 3 Sakkaden pro Sekunde, um in der endgültigen Analyse nur die ersten 12 Epochen pro Versuch (Versuchsdauer = 4 s) einzubeziehen.

Normalerweise wurden die statistische Analyse der Varianz (einfaktorielle ANOVA) und die Post-hoc-Tests mit Tukey-Mehrfachvergleichen mit Matlab durchgeführt. Wir haben zunächst überprüft, dass die Messwertverteilungen verschiedener Bedingungen aus Normalverteilungen mit gleicher Varianz stammen. Eine weitere verwendete statistische Methode ist das Linear Mix Model (LMM)51. Die Antworten wurden an ein einfaches Modell der maximalen Wahrscheinlichkeit angepasst, wobei die serielle Sakkadenzahl oder die Sakkadengröße als Prädiktorvariable verwendet wurde, und die Variabilität des Beobachters wurde als Zufallseffekt festgelegt. Darüber hinaus haben wir den linearen Korrelationskoeffizienten (r2) nach Pearson für die Gruppendurchschnitte jeder Parzelle berechnet.

Beobachter sahen sich frei eine Diashow mit sieben unbekannten und einem bekannten Gesichtsbild eines Weltführers an, die vier Sekunden lang zufällig präsentiert wurde, mit mehreren unterschiedlichen Bildern pro Person (siehe Abb. 1). Alle Bilder waren chromatisch mit einer Mindestauflösung von 600 × 800, stammten aus dem Internet und wurden mit einem Radius von 10 dva radial um den Kopf herum zugeschnitten. Die Verwendung von 5 verschiedenen Bildern pro Identität wurde durchgeführt, um die Auswirkungen niedriger Bildattribute und Gesichtsausdrücke eines bestimmten Bildes zu reduzieren. Darüber hinaus haben wir überprüft, dass sich die bekannten Gesichtsbilder in Bezug auf die Low-Level-Eigenschaften der Luminanz und des RMS-Kontrasts nicht nennenswert von den unbekannten Gesichtsbildern unterscheiden. Eine Aufgabe wurde nicht genutzt, und die Beobachter wurden lediglich angewiesen, die Bilder frei zu betrachten.

Reize und Vorgehensweise. Beobachter untersuchten frei große Gesichtsbilder, die jeweils vier Sekunden lang in zufälliger Reihenfolge präsentiert wurden. Insgesamt wurden acht verschiedene Identitäten aus sieben unbekannten und einem bekannten Weltführer mit fünf verschiedenen Bildern pro Identität ausgewählt. Hinweis: Die oben genannten Bilder stammen von den Autoren, die eine informierte Einwilligung zur Veröffentlichung der Bilder in einer Online-Open-Access-Publikation gegeben haben. Sie dienen hier nur zur Veranschaulichung und wurden im Experiment nicht verwendet.

Wir verwendeten statische Darstellungen von Gesichtern, die für einen Zeitraum von vier Sekunden präsentiert wurden, während der Beobachter sie frei und ohne Aufgabe betrachtete (siehe Abb. 1, „Stimuli und Verfahren“). Fixationsbezogene Potenziale (FRPs), ausgelöst durch die Sakkadenlandungszeit, wurden berechnet, mit einem primären Fokus auf frühe okzipitale Komponenten sowie die okulomotorische Hemmung (OMI), hier berechnet als Fixationsdauer (nur MS-freie Fixationen) oder Zeitpunkt der ersten Mikrosakkade nach dem Beginn der Fixierung, ausgenommen korrigierende Mikrosakkaden, die in der Nähe der vorherigen Sakkadenlandung auftreten (siehe „Methoden“).

Der Hauptvertrautheitseffekt wurde in der hinteren rechten Hemisphäre über die frühen okzipitalen Reaktionen festgestellt, die an der O2-Elektrode gemessen wurden (siehe Abb. 2a für eine Ansicht der EEG-Kanalpositionen). Die FRP-Wellenformen in Abb. 2a (linkes und rechtes Feld) wurden grundlinienkorrigiert auf den Mittelwert der Datenpunkte vor dem fixierungsinduzierenden Sakkadenspitzenpotential (–100 bis –75 ms). Anschließend berechneten wir die Spitzengröße (siehe „Methoden“) für die Lambda-Antwort (P1), die etwa bei etwa 90 ms ihren Höhepunkt erreichte, und die N1, die etwa etwa 140 ms nach Beginn der Fixierung ihren Höhepunkt erreichte (siehe Abb. 2b, c). Anschließend berechneten wir ein grundlinienkorrigiertes N1, indem wir die P1-Größe (Spitze-zu-Spitze) pro fixierungsbezogener Epoche subtrahierten (siehe „Methoden“), wodurch wir die kombinierte FRP-N1- und P1-Reaktion testen konnten. Wir stellten die Hypothese auf, dass der N1, der häufig mit einem Bottom-up-Vorhersagefehler (PE) verbunden ist, bei bekannten Gesichtern mit kleineren Größen aufgrund vorheriger visueller Kenntnisse weniger PE widerspiegeln würde, was die okulomotorische Dynamik und die visuelle Verarbeitung erleichtert.

Grundlegende FRP-Ergebnisse. (a) Kopfhaut-EEG-Kanal-Topographie und O1-, O2-FRP-Ergebnisse für alle unbekannten Gesichter (dünne Linien) und ein bekanntes Gesicht (die dicke blaue Linie), gemittelt über Beobachter (N = 15). Die vertikale gestrichelte Linie markiert den Beginn der Fixierung. (b) Ergebnisse für die O2-FRP-P1-Peak-Latenz (links), die Magnitude (Mitte) und P1, gemittelt über die Magnituden der Beobachter für jede der Identitäten (rechts), wobei über die herabgesetzten Daten berechnete Fehlerbalken eine deutlich kleinere Magnitude für zeigen die bekannten Identitäten (F(7112) = 3,11, p < 0,005, einfaktorielle ANOVA). (c) Ergebnisse für die O2-FRP-N1-Spitzenlatenz (links), die Magnitude (Mitte) und N1, gemittelt über die Magnituden der Beobachter für jede der Identitäten (rechts), wobei über die erniedrigten Daten berechnete Fehlerbalken eine nicht signifikant kleinere Magnitude zeigen für die bekannten Identitäten (p < 0,6).

Der grundlinienkorrigierte N1 (N1-P1) wurde relativ zur P1-Größe für jede Epoche berechnet, mit einem Mittelwert von 18,8 µVolt ± 9 SD. Die N1-P1-Magnituden wurden für alle Bedingungen (8 verschiedene Gesichtsidentitäten) berechnet, gemittelt über Beobachter (N = 15), wobei Fehlerbalken über die herabgesetzten Daten berechnet wurden. Wir haben untersucht, wie wichtig es ist, einen Schwellenwert zu definieren, der zwischen fixierungsinduzierenden Sakkaden und kleineren Mikrosakkaden unterscheidet. Wir haben den Vertrautheitseffekt getestet, indem wir alle Sakkadengrößen (> 0,08 dva) als Auslöser für FRP verwendet haben. Die Ergebnisse sind in Abb. 3a dargestellt. Für die bekannte Identität wurde im Vergleich zu jeder der unbekannten Identitäten eine deutlich kleinere N1-P1-Größe gefunden, p < 0,015 (F(7112) = 2,62, einfache ANOVA). Dieser Effekt war viel kleiner als der Effekt, der durch größere (> 1 dva) Sakkaden hervorgerufen wurde (p < 0,0005 (F(7112) = 4,04, einfaktorielle ANOVA, siehe Abb. 3b). Ein Mehrfachvergleichstest ergab drei von sieben signifikanten Ergebnissen verschiedene Gruppen aus der bekannten Identität, mit einer Darstellung der Konfidenzintervalle. Um den individuellen Beitrag zu den Ergebnissen zu berücksichtigen, wurde ein detailliertes Beobachter-Streudiagramm mit einer anderen Farbe für jeden Teilnehmer und einem Punkt für eine unbekannte Identität N1-P1-Größe verglichen mit dem bekannten zeigt an, dass die meisten Punkte über der Diagonale liegen, was eine größere Größe für das unbekannte bedeutet (siehe Abb. 3c).

Der um die Basislinie korrigierte N1-Vertrautheitseffekt. (a) N1-P1-Größe für jede der 8 Identitäten, gemittelt über Beobachter mit Fehlerbalken, die über die erniedrigten Daten unter Verwendung von Epochen berechnet wurden, die durch Sakkaden mit Größen im Bereich von 0,08 bis 20 dva ausgelöst wurden. Die Ergebnisse zeigen eine deutlich geringere Größenordnung für die vertraute Identität (p < 0,015, einfache ANOVA). Post-hoc-Mehrfachvergleichstests ergaben zwei Gruppen, die sich signifikant von der vertrauten Identität unterscheiden, mit 95 %-Konfidenzintervallen. (b) Das Gleiche wie (a), jedoch mit Sakkadengrößen im Bereich von 1 bis 20 dva. Die Ergebnisse zeigen eine geringere Größenordnung für die vertraute Identität (p < 0,0005, einfaktorielle ANOVA) mit drei Gruppen, die sich signifikant von der vertrauten Identität unterscheiden (Post-hoc-Tests). (c) Ein detailliertes Beobachter-Streudiagramm mit einer unterschiedlichen Farbe pro Teilnehmer und 7 Punkten, die die unbekannten Identitäten zeigen; Die N1-P1-Größe wurde mit der bekannten Identität verglichen und zeigte, dass die meisten Punkte über der Diagonale liegen, was auf eine größere Größe für die unbekannte Identität hinweist. Zur besseren Sichtbarkeit wurde die Punktgröße in überfüllten Bereichen reduziert. (d) Der FRP N1-P1-Vertrautheitseffekt (Vertrautes in Blau dargestellt und alle Unbekannten kombiniert in Rot) wurde getestet (gepaarter t-Test), indem der Schwellenwert für die minimale Sakkadengröße, die als Auslöser für das FRP herangezogen wurde, systematisch geändert wurde. Die p-Werte sind hellgrau dargestellt.

Schließlich untersuchten wir die Auswirkung einer systematischen Änderung des Schwellenwerts für die Mindestgröße der fixierungsinduzierenden Sakkaden auf den FRP N1-P1 von 0,2 auf 2 dva. Die Ergebnisse sind in Abb. 3d dargestellt. Wichtig ist, dass wir herausfanden, dass der N1-P1-Wert nicht spezifisch für den 1-dva-Schwellenwert für die induzierende Sakkadengröße war und sich allmählich änderte, wobei der stärkste Effekt (p-Wert) im Bereich von 0,7–1,4 dva gefunden wurde. Beachten Sie, dass eine Erhöhung des Schwellenwerts auch zu einer verringerten Anzahl von Epochen und einer geringeren statistischen Aussagekraft führt, wohingegen eine Verringerung des Schwellenwerts durch Korrektursakkaden induzierte Epochen hinzufügen kann, die für sich genommen keinen Vertrautheitseffekt erzeugen (z. B. 0,08–0,5 dva). Der 1-DVA-Schwellenwert scheint optimal zu sein, obwohl die Ergebnisse robust bleiben und in einem viel größeren Bereich liegen.

Wir haben getestet, ob die Anpassung der okzipitalen Aktivität über aufeinanderfolgende Sakkaden das FRP-Signal für beide Kategorien unterschiedlich beeinflusst. Wir fanden heraus, dass die durchschnittliche P1-Größe als Funktion der seriellen Sakkadenzahl über aufeinanderfolgende Sakkaden hinweg für die bekannte Identität über die O1- und O2-Elektroden abgeschwächt wurde (p = 0,04 bzw. p = 0,0042. Lineares gemischtes Modell), jedoch nicht für die unbekannte Identität mit allen Identitäten kombiniert (Abb. 4a und Abb. 4d). Anschließend berechneten wir die Steigungen der linearen Anpassung P1 (über O2) separat für jede der Identitäten und stellten fest, dass der Durchschnitt über die negative Steigung des Beobachters für die bekannte Identität am größten war (Abb. 4b). Es wurde ein gepaarter t-Test-Vergleich zwischen den bekannten Steigungswerten und den kombinierten unbekannten Werten durchgeführt, der einen nahezu signifikanten Unterschied zeigte (p = 0,06; siehe Abb. 4c), mit einer berechneten mittleren Effektgröße (ES = 0,72, Cohens d) und dem Fläche unter der ROC-Kurve (AUC = 0,66). Das grundlinienkorrigierte N1 zeigt erwartungsgemäß auch eine ähnliche Anpassung für die bekannte Identität (Abb. 4e), da es relativ zu P1 von Spitze zu Spitze berechnet wurde.

P1-Anpassungseffekt. (a) O2 FRP P1-Größe als Funktion der seriellen Sakkadenzahl, die einen Anpassungseffekt über die ersten sieben Sakkaden zeigt, für die bekannten (p = 0,0042, lineares gemischtes Modell), aber nicht für die unbekannten Identitäten zusammen. (b) Steigungen der linearen Anpassung der O2-FRP-P1-Größe über aufeinanderfolgende Sakkaden für jede der Identitäten. (c) Ein paarweiser t-Test-Vergleich zwischen den bekannten Identitäten und den kombinierten unbekannten P1-Steigungen, der einen nahezu signifikanten Unterschied zeigt (p = 0,062). (d) O1 FRP P1-Größe als Funktion der seriellen Sakkadenzahl, die einen Anpassungseffekt über die ersten sieben Sakkaden zeigt, für die bekannten (p = 0,04, lineares gemischtes Modell), aber nicht für die unbekannten Identitäten zusammen. (e) O2 FRP N1-P1-Größe als Funktion der seriellen Sakkadenzahl, die einen Anpassungseffekt über die ersten sieben Sakkaden zeigt, für die bekannten (p = 0,02, lineares gemischtes Modell), aber nicht für die unbekannten Identitäten zusammen. In (a), (d) und (e) wurden die Daten über Beobachter gemittelt und Fehlerbalken wurden anhand der erniedrigten Daten berechnet.

Eine aktuelle Studie von Rosenzweig & Bonneh23 zeigte eine verlängerte OMI für bekannte Gesichter, die kurz vorgeführt und maskiert wurden. Wir wollten herausfinden, ob die Mikrosakkadenlatenz nach einer Sakkade auch dann zunimmt, wenn ein berühmtes Gesicht im Vergleich zu einem unbekannten mehrere Sekunden lang frei betrachtet wird.

Die Ergebnisse für den OMI sind in Abb. 5 dargestellt. Die Fixierungsdauer sowie die Sakkadengrößenhistogramme für alle Beobachter und Bedingungen zusammen sind in Abb. 5a, b dargestellt. Die mittlere Fixierungsdauer betrug 350 ms ± 175 SD. Die Sakkadengrößenverteilung spiegelt eine bimodale Verteilung von Sakkaden und Mikrosakkaden wider (siehe Abb. 5b, rechtes Feld), wobei eine Berechnung des Bimodalitätskoeffizienten eine Signifikanz von BC = 0,6 ergibt, was auf Bimodalität schließen lässt (siehe „Methoden“). Die mittlere Mikrosakkadengröße betrug 0,42 dva ± 0,24 SD. Wir haben die msRT (Mikrosakkaden-Reaktionszeit, siehe „Methoden“) als erstes Auftreten einer Mikrosakkade (< 0,6 dva) von 150 bis 600 ms nach Beginn der Fixierung berechnet und dabei die korrigierenden Mikrosakkaden ignoriert, die unmittelbar nach der Sakkade auftreten können. Abbildung 5c ​​zeigt die durchschnittliche msRT aller Beobachter für jede der Identitäten und zeigt einen verringerten OMI für die vertraute Identität, was im Gegensatz zu den Ergebnissen steht, die mit geflashten Gesichtern erzielt wurden23. Die Signifikanz wurde mithilfe einer einfaktoriellen ANOVA bewertet, F(7112) = 2,84 und p < 0,0093. Die Post-hoc-Tests mit der Tukey-Methode zeigten, dass sich die vertraute Identität nur von einer anderen unbekannten Gruppe signifikant unterschied. Der Beobachter wurde im Streudiagramm (Abb. 5d) farblich mit einem Punkt pro Identität im Vergleich zur bekannten Identität gekennzeichnet. Interessanterweise zeigte sich, dass die meisten Beobachter längere msRTs für die unbekannte Identität hatten (die Punkte über der Symmetrielinie).

Der Vertrautheitseffekt der okulomotorischen Hemmung (OMI). (a) Ein Fixierungsdauer-Histogramm mit einer mittleren Dauer von 350,5 ms ± 175,3 SD. (b) Ein Sakkadengrößenhistogramm (links) mit einer mittleren Größe von 2,96 dva ± 3 SD und einem Bimodalitätskoeffizienten von 0,6, was darauf hindeutet, dass die Sakkadengröße bimodale Verteilungen aufweist. Die Vergrößerung des Bereichs zwischen 0 und 2,5 dva zeigt einen zweiten Peak (rechts). (c) Die OMI-Ergebnisse (msRT 150–600 ms) für jede der 8 verschiedenen Gesichtsidentitäten, gemittelt über Beobachter (N = 15), zeigen eine deutlich kürzere msRT für das Vertraute (p < 0,0093, einfaktorielle ANOVA, 95 % Konfidenz). -Intervalle). (d) Ein detailliertes Streudiagramm mit einer anderen Farbe pro Teilnehmer und einem Punkt für die msRT einer unbekannten Identität im Vergleich zur bekannten. Beachten Sie, dass die meisten Punkte über der Diagonale liegen, was auf einen längeren OMI für die unbekannte Identität hinweist. Zur besseren Sichtbarkeit wurde die Punktgröße in überfüllten Bereichen reduziert. (e) Ein Streudiagramm mit einem Punkt für eine unbekannte Identität; Jeder der Beobachter zeigte eine positive Korrelation (R = 0,31, p = 0,001, Pearson-Korrelation) zwischen der msRT und der N1-P1-Größe nach Herabwürdigung innerhalb des Beobachters (siehe „Ergebnisse“). (f,g) Die Fixierungsdauer nach großen Sakkaden (> 0,08 dva in (f) und > 1 dva in (g)) für jede der 8 Identitäten, gemittelt über Beobachter unter Verwendung eines Dauerbereichs von 200–600 ms und MS- freie Fixierungen nur in (g). Wie bei msRT ist die Fixierungsdauer bei der bekannten Methode kürzer, die Ergebnisse waren jedoch unbedeutend. (h) Das Gleiche wie in (e), jedoch hinsichtlich der Fixierungsdauer. Die Ergebnisse zeigen einen nichtsignifikanten Zusammenhang (R = 0,17, p = 0,078).

Wir fanden heraus, dass die Unterscheidung zwischen kleinen und größeren Sakkaden ebenfalls entscheidend für den OMI-Effekt war. Bei der Untersuchung der Intervalle zwischen allen Sakkaden (der Fixierungsdauer) mit Größen von 0,08 bzw. 1 dva (Abb. 5f, g) hatte das Vertraute eine kürzere Dauer; Es gab jedoch keinen signifikanten Vertrautheitseffekt auf die Fixierungsdauer. Abschließend untersuchten wir die mögliche Korrelation zwischen den FRP- und OMI-Maßen (Abb. 5e, h). Um irrelevante Faktoren zu kontrollieren, die die N1-P1- und OMI-Werte beeinflussen, wurden die Daten innerhalb von Beobachtern und innerhalb von Sakkadengrößen-Bins (1 dva) herabgesetzt. Dann wurde der Gesamtdurchschnitt aller Beobachter und Sakkadengrößen hinzugefügt. Für diese Analyse haben wir auch Fixierungen ausgeschlossen, die durch Sakkadengrößen > 8 dva ausgelöst wurden. Die msRT/Fixierungsdauer und die N1-P1, gruppiert nach unbekannter Identität und jedem der Beobachter, zeigen eine positive Korrelation (R = 0,31, p = 0,001 und R = 0,17, p = 0,078, Pearson-Korrelation).

Frühere FRP-Studien berichteten, dass die Amplitude der Lambda-Reaktion (P1) mit größeren Sakkaden zunimmt1,52,53. Dies deutet darauf hin, dass unsere Feststellung einer verringerten N1-P1-Peak-to-Peak-Größe für die bekannte Identität auf kleinere Sakkaden zurückzuführen sein könnte, die die P1-Amplitude verringern. Wir haben daher den Einfluss der Sakkadengröße auf den FRP untersucht. Abbildung 6 zeigt die Auswirkung der Induktion der Sakkadengröße auf den FRP und die Beziehung zwischen der Sakkadengröße und der Vertrautheit. Die Sakkadengröße (> 1 dva) unterschied sich nicht zwischen bekannten und unbekannten Identitäten, wenn sie über Beobachter gemittelt wurde (Abb. 6a) oder für jeden Beobachter in einem Streudiagramm aufgetragen wurde (Abb. 6b). Eine signifikante positive Beziehung (r2 = 0,41, Pearson-Korrelation) der P1-Größe und der Sakkadengröße (p = 0,0016, LMM) ist in Abb. 6c dargestellt, was mit früheren Studien übereinstimmt. Abbildung 6d zeigt, dass die N1-P1-Größe auch positiv mit der Sakkadengröße korreliert (r2 = 0,36, Pearson-Korrelation; p = 0,012, LMM), da sie relativ zur P1-Größe (Spitze-zu-Spitze) berechnet wurde. Schließlich zeigen die korrigierenden Mikrosakkadenlatenzen eine negative Korrelation mit der Sakkadengröße (r2 = 0,85, Pearson-Korrelation; p = 0,00001, LMM); Daher führten größere Sakkaden aufgrund der geringeren peripheren Vorschauschärfe zu schnelleren Reaktionszeiten der Mikrosakkaden (siehe Abb. 6e).

Effekt der Sakkadengröße. (a) Mittlere Sakkadengröße pro Identität, die keinen Unterschied zwischen den bekannten und unbekannten Identitäten zeigt. (b) Ein detailliertes Beobachter-Streudiagramm, das die durchschnittliche Sakkadengröße für die bekannten Identitäten mit jeder der unbekannten Identitäten für jeden Beobachter (eine andere Farbe) vergleicht. Wie gezeigt, unterschied sich die Sakkadengröße bei der Vertrautheit nicht, was durch die ausgewogene Verteilung der Punkte entlang der diagonalen Linie angezeigt wird. (c) P1-Größen als Funktion der Induktion der Sakkadengröße, gemittelt über Beobachter, die eine signifikante positive Beziehung zeigen (p = 0,0016, LMM, siehe „Methoden“). (d) Die Größe von FRP N1-P1 korrelierte auch positiv mit der Sakkadengröße (r2 = 0,36, Pearson-Korrelation; p = 0,012, LMM). (e) Die Mikrosakkadenlatenz (msRT) zeigt eine negative Korrelation mit der Sakkadengröße (r2 = 0,85, Pearson-Korrelation; p = 0,00001, LMM).

Wir untersuchten, wie sich die Vertrautheit beim passiven freien Betrachten auf die frühen okzipitalen Reaktionen auswirkt, die vor der Gesichtserkennung auftreten, und welche Auswirkungen sie auf die Latenz von Mikrosakkaden hat, die bekanntermaßen durch Aufmerksamkeit46,54,55 und Erwartungen18,56,57 beeinflusst wird. Unsere Ergebnisse zeigten eine geringere fixierungsbedingte N1-P1-Größe und eine kürzere Mikrosakkadenhemmung (OMI) für die bekannten Gesichter, was auf einen geringeren Vorhersagefehler beim freien Betrachten bekannter Gesichter schließen lässt. Interessanterweise trat der N1-P1-FRP-Effekt der Vertrautheit laut einigen Studien zur Gesichtsverarbeitung nur in der rechten Hemisphäre auf, die stärker spezialisiert ist58,59.

Wir untersuchten auch die möglichen Auswirkungen der Anpassung und der Sakkadengröße auf den FRP und stellten fest, dass sich die Sakkadengröße zwischen den Bedingungen nicht unterschied und somit den FRP für verschiedene Kategorien in gleicher Weise beeinflusste, die P1-Größe jedoch konsistent für die bekannten Gesichter und Macht angepasst wurde haben wesentlich zum FRP-Vertrautheitseffekt beigetragen. Als nächstes werden wir die drei Hauptfaktoren diskutieren, die die FRP-Ergebnisse beeinflussen könnten: (1) Vorhersagefehler, PE, (2) Anpassung und (3) Sakkadengröße.

Wir schlagen hier vor, dass langfristige Vertrautheit eine Art Vorbereitung für das betrachtete Bild über Sakkaden hinweg darstellt, was sich in einem kürzeren OMI (siehe Abb. 5) und kleineren okzipitalen P1- und N1-Amplituden (siehe Abb. 3) zeigt. Diese Effekte könnten auf den Effekt von Vorwissen oder einer langfristigen (über mehrere Sekunden) Vorbereitung durch die Belichtung mit verschiedenen Fotos mit derselben Identität zurückgeführt werden. Es ist bekannt, dass seltene visuelle oder akustische Ereignisse eine längere OMI auslösen. Beispielsweise wurde über eine verlängerte Hemmung der Mikrosakkaden für Sonderlinge in einer Sequenz, einen seltenen blauen Fleck unter häufigen roten Flecken18 und für Hörfehler57,60,61 berichtet. Weitere vorläufige Hinweise auf eine verlängerte Hemmung wurden für kontrastreiche Patches zwischen kontrastarmen Patches62 und für zeitliche Oddballs über unvorhergesehene Intervalle11,12 gefunden. Die ERP-Mismatch-Negativität (MMN) ist ein bekannter elektrophysiologischer Marker für Oddball-Reaktionen. Es spiegelt einen automatischen Mechanismus zur Erkennung von Veränderungen im Hörbereich wider. Dies äußert sich in einer größeren N1-Negativität, die bei etwa 170 ms an den Schläfenelektroden ihren Höhepunkt erreicht. Einige Studien legen nahe, dass ein Korrelat dieses Vorhersagefehlergenerators auch im visuellen Bereich für visuelle Nichtübereinstimmungen existiert, das als vMMN66 bezeichnet wird. Seltene Farbmuster67, Gitter mit niedriger Ortsfrequenz68 und abweichende Ausrichtungen von Gesicht und Haus69 führten zu einem hinteren vMMN. Sogar Gesichtsausdrücke und Emotionen wurden in einem seltsamen Paradigma verwendet und lösten einen vMMN-Höhepunkt bei 100–200 ms70,71,72 aus.

Alle oben genannten sind Beispiele für größere PE, gemessen durch längere OMI und größere N1-Amplituden. Priming durch Wiederholung hingegen hat einen Effekt, der dem von PE entgegengesetzt ist und sich in abgeschwächten Reaktionen ähnlich der Anpassung und Verhaltenserleichterung äußert. Frühere N170-ERP-Studien zur Gesichtsvertrautheit berichteten über Priming-Effekte über kleinere N170-Amplituden. Beispielsweise wurden in einer Studie, in der Mondgesichter und Priming durch dasselbe Foto oder ein anderes Foto, aber mit derselben Identität verwendet wurden, abgeschwächte N170-Amplituden für die vertraute Identität festgestellt, was auf einen Top-Down-Feedback-Effekt hindeutet, während ein stärkerer Priming-Effekt festgestellt wurde mit dem gleichen Foto42. Kurzfristige, innerhalb einer Sekunde auftretende Priming-Effekte, angezeigt durch kleinere N170-Amplituden, wurden bei einer Gesichtsgedächtnis-Erinnerungsaufgabe für wiederholte Reize unter Verwendung invertierter und kontrastumgekehrter unbekannter Gesichter berichtet44. Eine andere Studie fand identitätsspezifische Priming-Effekte über abgeschwächtes P1 und N170 unter Verwendung veränderter Gesichter und argumentierte, dass diese auf visuelle Ähnlichkeiten auf geringem Niveau zurückzuführen sein könnten73. Eine sehr aktuelle Studie von Buonocore, Dimigen et al. fanden eine Verringerung des fixierungsbedingten N170 nach einer extrafovealen Gesichtsvorschau und behaupteten, dass dies auf eine Vorhersage zurückzuführen sei5.

In unserer kürzlich erschienenen Arbeit wurde der fixationsbedingte OMI für schwache Reize beim freien Betrachten gemessen19. Wir fanden einen ähnlichen Effekt für OMI über Sakkaden hinweg in Form einer Verkürzung des OMI durch Wiederholungspriming. Obwohl dieser Erleichterungseffekt für Gitter mit derselben räumlichen Frequenz festgestellt wurde, glauben wir, dass eine Verstärkung der Augenbewegung aufgrund von Vertrautheit oder weil verschiedene Bilder dieselbe Identität haben, auftreten kann. Schließlich schlagen wir vor, dass die N1- und OMI-Priming-Effekte, die wir für den bekannten Namen gefunden haben, nicht unabhängig von der Anpassung auftraten.

Unsere Ergebnisse zeigten, dass das okzipitale P1 für die vertraute Identität über Sakkaden hinweg abgeschwächt war (Abb. 4). Mindestens die Hälfte der Teilnehmer zeigte eine größere P1-Anpassung an die vertraute als an die unbekannte Identität. Diese Abschwächung könnte als einfache Verringerung der Aufmerksamkeit für die vertraute Identität interpretiert werden, da P1 die Aktivität von Merkmalen auf niedriger Ebene widerspiegelt; Dies könnte auch die kürzere sakkadische Hemmung erklären, da die beobachteten Reize eine längere OMI induzieren. Es könnte jedoch auch mit Vorhersage und Vorbereitung zusammenhängen. Anpassung und Grundierung sind schwer zu trennen; Sie können in den aktuellen Umgebungen nebeneinander existieren und die Unterscheidung zwischen beiden erfordert weitere Forschung. Der Abschwächungsprozess über aufeinanderfolgende Sakkaden erinnert an das Phänomen der Wiederholungsunterdrückung, das mittels fMRT und EEG für die Gesichtskategorie und -identität festgestellt wurde. In den gesichtsselektiven Regionen des medialen Temporallappens (MTL74) wurde eine bildinvariante Anpassung für bekannte Gesichter, jedoch nicht für unbekannte Gesichter, gefunden. Eine fMRT-Studie ergab einen Wiederholungsunterdrückungseffekt nur für berühmte Gesichter, während das Gegenteil für unbekannte Gesichter festgestellt wurde (R.75). Weitere ERP-Studien ergaben eine N170-Anpassung an die Gesichtskategorie76 sowie an die Gesichtsidentität77. Eine spätere identitätsspezifische Anpassung an die ERP wurde auch über oberen okzipito-temporalen Stellen bei etwa 200–280 ms78 gefunden.

In der Literatur ist eine Asymmetrie des ventralen visuellen Kortex bei der Gesichtsverarbeitung bekannt. Dies zeigt sich an Läsionen der linken/rechten Hemisphäre, die die Wort- oder Gesichtsverarbeitung beeinträchtigen58,59. Darüber hinaus zeigt N170 auch eine Lateralisierung und ist in der rechten Hemisphäre bei Gesichtern stärker ausgeprägt als bei Wörtern3,79. In der aktuellen Studie trat eine Anpassung des P1-FRP an die bekannte Identität sowohl an den O1- als auch an den O2-Elektroden auf, die an den hinteren Stellen der beiden Hemisphären angebracht waren (siehe Abb. 4a, d). Der N1-P1-FRP-Effekt wurde jedoch nur durch O2 gefunden (siehe Abb. 3). Dies kann darauf hindeuten, dass Anpassung nicht der Hauptfaktor für den N1-P1-FRP-Effekt ist.

In unserer Studie haben wir herausgefunden, dass die okzipitale P1-Größe als Funktion der Amplitude der Sakkade vor der Fixierung zunahm (siehe Abb. 6), wie bereits berichtet1,52,53. Dies deutet darauf hin, dass der Effekt der verringerten N1-P1-Größe für die bekannte Identität auf Unterschiede in den Sakkadenamplituden für verschiedene Identitäten zurückzuführen sein könnte, da der negative N1-P1-Spitzenwert durch den vorhergehenden P1-Spitzenwert von Spitze zu Spitze grundlinienkorrigiert wurde ( siehe „Methoden“). Aus diesem Grund haben wir die Sakkadengröße für jede Identität gemessen und keinen signifikanten Unterschied zwischen verschiedenen Identitäten festgestellt (Abb. 6a, b). Die Ergebnisse zeigten auch, dass das Timing der Mikrosakkade nach der Sakkade einen negativen Zusammenhang mit der Sakkadengröße hatte, was bedeutet, dass nach einer großen Sakkade die Korrektursakkade unmittelbarer erfolgte. Bei unseren OMI-Messungen haben wir die korrigierenden Sakkaden ignoriert, indem wir nur Mikrosakkaden-Timings über 150 ms nach Beginn der Fixierung einbezogen haben.

Aktuelle Studien belegen, dass Sakkaden und Mikrosakkaden eine gemeinsame neurophysiologische Grundlage haben10 und ähnliche Funktionen erfüllen80. Dies wirft die Frage auf, ob die Unterscheidung, die wir zwischen Sakkaden mit Größen > 1 dva als Auslöser für fixierungsbezogene Reaktionen treffen, tatsächlich wichtig ist und ob der von uns verwendete Schwellenwert für die Erzeugung des Vertrautheitseffekts entscheidend ist. Wir haben zunächst festgestellt, dass das Hauptthema sowohl in der aktuellen Studie als auch in unserer vorherigen Studie19 darin besteht, dass jede Sakkade einen vorübergehenden Reiz für das visuelle System erzeugt, wie beispielsweise die blinkenden Reize in den ERP- und OMI-Studien. Mikrosakkaden erzeugen ebenfalls eine vorübergehende visuelle Stimulation, ihre Größe ist jedoch geringer (siehe Abb. 6d, e, unter der Annahme, dass die okzipitale FRP-Größe unter 1 dva kleiner wird, nicht gezeigt). Die Verwendung eines 1-dva-Schwellenwerts in der aktuellen Studie wurde ursprünglich von einer gängigen Definition von Mikrosakkaden (z. B. 81, 82, 83) abgeleitet, die der Größe der Foveola entsprechen, obwohl andere Studien kleinere Schwellenwerte verwenden, z. B. 0,5 dva84,85. Wenn man alle Sakkaden als fixierungsinduzierend betrachtet, war der FRP-Vertrautheitseffekt insgesamt immer noch signifikant, aber verschlechtert (vergleiche Abb. 3a, b), wohingegen der OMI-Effekt unbedeutend wurde (Abb. 5f, g). Siehe FRP- und OMI-Vertrautheitseffekte in den Ergebnissen.

Frühere Vertrautheitsstudien, die Eye-Tracking-Messungen nutzten, ergaben weniger Fixierungen mit längerer Fixierungsdauer, wenn ein bekanntes Gesicht betrachtet wurde28 und weniger interessante Bereiche im Gesicht, wenn die Teilnehmer angewiesen wurden, ihr Wissen über Vertrautheit zu verbergen26. Bei einer Gedächtnisaufgabe wurden bekannte Gesichter weniger erforscht, vielleicht weil man sie sich leichter merken kann29. In unserer aktuellen Studie mit verschiedenen Augenmessungen wurde ein längerer OMI für das Vertraute für Mikrosakkaden und für Blinzeln gefunden, wenn Gesichtsreize kurz präsentiert und maskiert wurden23. Auch hier haben wir wie in unserer aktuellen Studie Bilder mit einer von acht bekannten Identitäten verwendet, jedoch mit einer längeren Präsentationsdauer. Wir haben uns um die ungleiche Auswahl bekannter und unbekannter Gesichter gekümmert, indem wir die Ergebnisse für das bekannte Gesicht separat mit jedem der gleich ausgewählten unbekannten Gesichter verglichen haben, wobei die Wahrscheinlichkeit, einen Unterschied zu finden, bei 1/8 (12,5 %) lag. Wir gingen davon aus, dass wir ähnliche Ergebnisse bei längerer OMI für das Vertraute beim freien Betrachten finden würden, unter der Annahme, dass Vertrautheit Assoziationen, episodische Erinnerungen und Emotionen hervorrufen und so die nächste Sakkade/Mikrosakkade verzögern würde. Wir fanden jedoch das Gegenteil von der erwarteten, kürzeren sakkadischen Hemmung für die vertrauten Identitäten, was, wie bereits diskutiert, mit einer Scan-Verstärkung aufgrund von Priming/Anpassung und Feedback aus anderen Bereichen, die mit Vorwissen verbunden sind, zusammenhängen könnte.

Wenn Beobachter einige Sekunden pro Gesicht eine Reihe bekannter und unbekannter Gesichter frei betrachteten, zeigten die fixationsbezogenen Potentiale (FRPs) eine verringerte N1-P1-Größe für die bekannten Gesichter an der rechten Hinterhauptelektrode und einen kürzeren OMI für die vertrauten Gesichter. im Vergleich zu unbekannten Identitäten, was beides auf einen geringeren Vorhersagefehler hinweist. Die P1-Größe für die vertraute Identität wurde über aufeinanderfolgende Sakkaden hinweg unterdrückt, was auf eine Vorbereitung oder Anpassung schließen lässt. In der aktuellen Studie kam es auf beiden Hemisphären zu einer Anpassung der P1-Größe an die bekannte Identität; Der verringerte N1-P1-Größeneffekt war jedoch nur über die rechte Okzipitalelektrode O2 zu beobachten; Dies deutet darauf hin, dass prädiktive strukturelle Gesichtsmerkmale, die von N1 reflektiert werden, und nicht die Anpassung von Merkmalen auf niedriger Ebene, die von P1 reflektiert werden, der Hauptfaktor für diesen Effekt ist. Insgesamt zeigen die Ergebnisse die Empfindlichkeit des okzipitalen FRP und des OMI beim freien Betrachten im Verhältnis zur Gesichtsvertrautheit; Dies könnte als neuartiges physiologisches Maß zur Untersuchung verborgener Erinnerungen verwendet werden.

Die während der aktuellen Studie generierten experimentellen Datensätze sind auf begründete Anfrage beim entsprechenden Autor erhältlich.

Nikolaev, AR, Meghanathan, RN & van Leeuwen, C. Kombination von EEG- und Augenbewegungsaufzeichnung beim freien Betrachten: Fallstricke und Möglichkeiten. Gehirn Cogn. 107, 55–83. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2016.06.004 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Kazai, K. & Yagi, A. Vergleich zwischen der Lambda-Reaktion augenfixierungsbezogener Potenziale und der P100-Komponente visuell evozierter Musterumkehrpotenziale. Cogn. Beeinflussen. Verhalten. Neurosci. 3(1), 46–56. https://doi.org/10.3758/CABN.3.1.46 (2003).

Artikel PubMed Google Scholar

Bentin, S., Allison, T., Puce, A., Perez, E. & McCarthy, G. Elektrophysiologische Studien der Gesichtswahrnehmung beim Menschen. J. Cogn. Neurosci. 8(6), 551–565. https://doi.org/10.1162/jocn.1996.8.6.551 (1996).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Auerbach-Asch, CR, Bein, O. & Deouell, PLY Gesichtsselektive neuronale Aktivität: Vergleich zwischen fester und freier Betrachtung. Gehirntopogr. https://doi.org/10.1007/s10548-020-00764-7 (2019).

Artikel Google Scholar

Buonocore, A., Dimigen, O. & Melcher, D. Die post-sakkadische Gesichtsverarbeitung wird durch die prä-sakkadische Vorschau moduliert: Hinweise auf fixierungsbezogene Potenziale. J. Neurosci. 40(11), 2305–2313. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0861-19.2020 (2020).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hiebel, H. et al. Die Zielwahrscheinlichkeit moduliert fixierungsbezogene Potenziale bei der visuellen Suche. Biol. Psychol. 138 (Mai), 199–210. https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2018.09.007 (2018).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Dimigen, O., Sommer, W., Hohlfeld, A., Jacobs, AM & Kliegl, R. Koregistrierung von Augenbewegungen und EEG beim natürlichen Lesen: Analysen und Überprüfung. J. Exp. Psychol. Gen. 140(4), 552–572. https://doi.org/10.1037/a0023885 (2011).

Artikel PubMed Google Scholar

Niefind, F. & Dimigen, O. Trennung des parafovealen Vorschauvorteils und der Parafovea-auf-Fovea-Effekte beim Lesen: Eine kombinierte Eye-Tracking- und EEG-Studie. Psychophysiologie https://doi.org/10.1111/psyp.12765 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Hafed, ZM, Goffart, L. & Krauzlis, RJ Ein neuronaler Mechanismus für die Erzeugung von Mikrosakkaden im oberen Colliculus von Primaten. Wissenschaft 323(5916), 940–943. https://doi.org/10.1126/science.1166112 (2009).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Hafed, ZM & Krauzlis, RJ Ähnlichkeit der Beteiligung des Colliculus superior an der Mikrosakkade und der Sakkadenerzeugung. J. Neurophysiol. 107(7), 1904–1916. https://doi.org/10.1152/jn.01125.2011 (2012).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Bonneh, YS, Adini, Y. & Polat, U. Kontrastempfindlichkeit durch spontane Augenzwinkern: Hinweise auf einen gemeinsamen Mechanismus der okulomotorischen Hemmung. J. Vis. 16(7), 1 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Bonneh, YS, Polat, U. & Adini, Y. Der Aufbau zeitlicher Vorfreude, der durch Mikrosakkaden und Augenzwinkern sichtbar wird. J. Vis. 16(12), 935. https://doi.org/10.1167/16.12.935 (2016).

Artikel Google Scholar

Reingold, EM & Stampe, DM Sakkadische Hemmung bei komplexen Sehaufgaben. Curr. Oculomot. Res. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-3054-8_35 (1999).

Artikel Google Scholar

Reingold, EM & Stampe, DM Sakkadenhemmung bei freiwilligen und reflexiven Sakkaden. J. Cogn. Neurosci. 14(3), 371–388. https://doi.org/10.1162/089892902317361903 (2002).

Artikel PubMed Google Scholar

White, AL & Rolfs, M. Okulomotorische Hemmungskovarien bei bewusster Erkennung. J. Neurophysiol. 116(3), 1507–1521. https://doi.org/10.1152/jn.00268.2016 (2016).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Ziv, I. & Bonneh, YS Okulomotorische Hemmung bei gleichmäßiger Verfolgung und ihre Abhängigkeit von der Kontrastempfindlichkeit. J. Vis. 21(2), 1–20. https://doi.org/10.1167/jov.21.2.12 (2021).

Artikel Google Scholar

Bonneh, YS, Adini, Y. & Polat, U. Kontrastempfindlichkeit durch Mikrosakkaden. J. Vis. 15(9), 11. https://doi.org/10.1167/15.9.11 (2015).

Artikel PubMed Google Scholar

Valsecchi, M., Betta, E. & Turatto, M. Visuelle Sonderlinge induzieren eine verlängerte mikrosakkadische Hemmung. Exp. Gehirnres. 177(2), 196–208. https://doi.org/10.1007/s00221-006-0665-6 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Kadosh, O. & Bonneh, YS Fixierung – bedingte sakkadische Hemmung beim freien Betrachten als Reaktion auf die Reizausprägung. Wissenschaft. Rep. https://doi.org/10.1038/s41598-022-10605-1 (2022).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Haxby, JV, Hoffman, EA & Gobbini, MI Das verteilte menschliche neuronale System zur Gesichtswahrnehmung. Trends Cogn. Wissenschaft. 4(6), 223–233 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Gobbini, MI & Haxby, JV Neuronale Systeme zur Erkennung bekannter Gesichter. Neuropsychologia 45(1), 32–41. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2006.04.015 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Rosenfeld, JP P300 bei der Aufdeckung verborgener Informationen und Täuschung: Eine Rezension. Psychophysiologie 57(7), 1–12. https://doi.org/10.1111/psyp.13362 (2020).

Artikel Google Scholar

Rosenzweig, G. & Bonneh, YS Vertrautheit, offenbart durch unwillkürliche Augenbewegungen am Rande des Bewusstseins. Wissenschaft. Rep. 9(1), 1–12. https://doi.org/10.1038/s41598-019-39889-6 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Rosenzweig, G. & Bonneh, YS Verborgene Informationen, die durch unwillkürliche Augenbewegungen am Rande des Bewusstseins in einem Schein-Terror-Experiment enthüllt wurden. Wissenschaft. Rep. 10(1), 1–15. https://doi.org/10.1038/s41598-020-71487-9 (2020).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Schwedes, C. & Wentura, D. Die Relevanz der ersten beiden Augenfixierungen für Erkennungsgedächtnisprozesse. Erinnerung https://doi.org/10.1080/09658211.2019.1567789 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Millen, A. & Hancock, P. Das Auge durchschaut Sie! Eye-Tracking entlarvt trotz Gegenmaßnahmen die verdeckte Gesichtserkennung. Cogn. Res. https://doi.org/10.1186/s41235-019-0169-0 (2019).

Artikel Google Scholar

Peth, J., Kim, J. & Gamer, M. Fixierungen und Augenzwinkern ermöglichen das Aufspüren verborgener kriminalbezogener Erinnerungen. Int. J. Psychophysiol. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2013.03.003 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Nahari, T., Lancry-Dayan, OC, Ben-Shakhar, G. & Pertzov, Y. Verborgene Vertrautheit mithilfe von Augenbewegungen erkennen: Die Rolle von Aufgabenanforderungen. Cogn. Res. https://doi.org/10.1186/s41235-019-0162-7 (2019).

Artikel Google Scholar

Lancry-Dayan, OC, Nahari, T., Ben-Shakhar, G. & Pertzov, Y. Kennen Sie ihn? Blicken Sie bei einem Test mit verborgenen Informationen auf bekannte Gesichter. J. Appl. Res. Mem. Cogn. 7(2), 291–302. https://doi.org/10.1016/J.JARMAC.2018.01.011 (2018).

Artikel Google Scholar

Bentin, S. & Deouell, LY Strukturkodierung und Identifizierung bei der Gesichtsverarbeitung: ERP-Beweise für separate Mechanismen. Cogn. Neuropsychol. 17(1–3), 35–55. https://doi.org/10.1080/026432900380472 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Gosling, A. & Eimer, M. Eine ereignisbezogene Gehirnpotenzialstudie zur expliziten Gesichtserkennung. Neuropsychologia 49(9), 2736–2745. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2011.05.025 (2011).

Artikel PubMed Google Scholar

Huang, W. et al. Wiederholung des frühesten elektrophysiologischen Korrelats der Erkennung bekannter Gesichter. Int. J. Psychophysiol. 120 (Januar), 42–53. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2017.07.001 (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Sagiv, N. & Bentin, S. Strukturelle Kodierung menschlicher und schematischer Gesichter: Ganzheitliche und teilbasierte Prozesse. J. Cogn. Neurosci. 13(7), 937–951. https://doi.org/10.1162/089892901753165854 (2001).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Anaki, D., Zion-Golumbic, E. & Bentin, S. Elektrophysiologische neuronale Mechanismen zur Erkennung, Konfigurationsanalyse und Erkennung von Gesichtern. Neuroimage 37(4), 1407–1416. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2007.05.054 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Eimer, M. Ereignisbezogene Gehirnpotentiale unterscheiden Verarbeitungsstadien, die an der Gesichtswahrnehmung und -erkennung beteiligt sind. Klin. Neurophysiol. 111(4), 694–705. https://doi.org/10.1016/S1388-2457(99)00285-0 (2000).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Henson, RN et al. Elektrophysiologische und hämodynamische Korrelate der Gesichtswahrnehmung, -erkennung und -vorbereitung. Großhirn. Cortex 13(7), 793–805. https://doi.org/10.1093/cercor/13.7.793 (2003).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Barragan-Jason, G., Cauchoix, M. & Barbeau, EJ Die neuronale Geschwindigkeit der Erkennung bekannter Gesichter. Neuropsychologia 75, 390–401. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2015.06.017 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Caharel, S., Courtay, N., Bernard, C., Lalonde, R. & Rebaï, M. Vertrautheit und emotionaler Ausdruck beeinflussen ein frühes Stadium der Gesichtsverarbeitung: Eine elektrophysiologische Studie. Gehirn Cogn. 59(1), 96–100. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2005.05.005 (2005).

Artikel PubMed Google Scholar

Caharel, S., Fiori, N., Bernard, C., Lalonde, R. & Rebaï, M. Die Auswirkungen von Inversion und Augenverschiebungen bekannter und unbekannter Gesichter auf ERPs im Früh- und Spätstadium. Int. J. Psychophysiol. 62(1), 141–151. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2006.03.002 (2006).

Artikel PubMed Google Scholar

Caharel, S. et al. ERPs im Zusammenhang mit Vertrautheit und Vertrautheitsgrad bei der Gesichtserkennung. Int. J. Neurosci. 112(12), 1499–1512. https://doi.org/10.1080/00207450290158368 (2002).

Artikel PubMed Google Scholar

Keyes, H., Brady, N., Reilly, RB & Foxe, JJ Mein Gesicht oder deins? Ereignisbezogene potenzielle Korrelate der Selbstgesichtsverarbeitung. Gehirn Cogn. 72(2), 244–254. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2009.09.006 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Jemel, B., Pisani, M., Calabria, M., Crommelinck, M. & Bruyer, R. Ist der N170 für Gesichter kognitiv durchdringbar? Beweise aus der Wiederholungsgrundierung von Mooney-Gesichtern bekannter und unbekannter Personen. Cogn. Gehirnres. 17(2), 431–446. https://doi.org/10.1016/S0926-6410(03)00145-9 (2003).

Artikel Google Scholar

Marzi, T. & Viggiano, MP Zusammenspiel von Vertrautheit und Orientierung bei der Gesichtsverarbeitung: Eine ERP-Studie. Int. J. Psychophysiol. 65(3), 182–192. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2007.04.003 (2007).

Artikel PubMed Google Scholar

Itier, RJ & Taylor, MJ Inversion und Kontrastpolaritätsumkehr beeinflussen sowohl Kodierungs- als auch Erkennungsprozesse unbekannter Gesichter: Eine Wiederholungsstudie mit ERPs. Neuroimage 15(2), 353–372. https://doi.org/10.1006/nimg.2001.0982 (2002).

Artikel PubMed Google Scholar

Nakashima, T. et al. Frühe ERP-Komponenten extrahieren Gesichtsmerkmale differenziell: Hinweise auf räumliche Frequenz- und Kontrastdetektoren. Neurosci. Res. 62(4), 225–235. https://doi.org/10.1016/j.neures.2008.08.009 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Engbert, R. & Kliegl, R. Mikrosakkaden decken die Ausrichtung verdeckter Aufmerksamkeit auf. Vis. Res. 43(9), 1035–1045. https://doi.org/10.1016/S0042-6989(03)00084-1 (2003).

Artikel PubMed Google Scholar

Yablonski, M., Polat, U., Bonneh, YS & Ben-Shachar, M. Mikrosakkaden reagieren empfindlich auf die Wortstruktur: Ein neuartiger Ansatz zur Untersuchung der Sprachverarbeitung. Wissenschaft. Rep. 7(1), 3999. https://doi.org/10.1038/s41598-017-04391-4 (2017).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Christo Schiwomirow. Berechnung des Bimodalitätskoeffizienten mit Matlab. Zentraler MATLAB-Dateiaustausch. https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/84933-bimodality-coefficient-calculation-with-matlab (Zugriff am 7. November 2021).

Pfister, R., Schwarz, KA, Janczyk, M., Dale, R. & Freeman, JB Gute Dinge erreichen paarweise ihren Höhepunkt: Eine Anmerkung zum Bimodalitätskoeffizienten. Vorderseite. Psychol. 4(1), 83–97. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2013.00700 (2013).

Artikel Google Scholar

Morey, RD Konfidenzintervalle aus normalisierten Daten: Eine Korrektur nach Cousineau (2005). Tutor. Quant. Methoden Psychol. 4(2), 61–64. https://doi.org/10.20982/tqmp.04.2.p061 (2008).

Artikel Google Scholar

Hohenstein, S., Matuschek, H. & Kliegl, R. Verknüpfte lineare gemischte Modelle: Eine gemeinsame Analyse von Fixierungsorten und Fixierungsdauern beim natürlichen Lesen. Psychon. Stier. Rev. 24(3), 637–651. https://doi.org/10.3758/s13423-016-1138-y (2017).

Artikel PubMed Google Scholar

Dimigen, O., Valsecchi, M., Sommer, W. & Kliegl, R. Menschliche Mikrosakkaden-bezogene visuelle Gehirnreaktionen. J. Neurosci. 29(39), 12321–12331. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0911-09.2009 (2009).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Ries, AJ, Slayback, D. & Touryan, J. Die fixierungsbedingte Lambda-Reaktion: Auswirkungen der Sakkadengröße, der Ortsfrequenz und der Entfernung von Augenartefakten. Int. J. Psychophysiol. 134 (August), 1–8. https://doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2018.09.004 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Corbetta, M. et al. Ein gemeinsames Netzwerk funktioneller Bereiche für Aufmerksamkeit und Augenbewegungen. Neuron 21(4), 761–773. https://doi.org/10.1016/S0896-6273(00)80593-0 (1998).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Hafed, ZM & Clark, JJ Mikrosakkaden als offenes Maß für verdeckte Aufmerksamkeitsverschiebungen. Vis. Res. 42(22), 2533–2545. https://doi.org/10.1016/S0042-6989(02)00263-8 (2002).

Artikel PubMed Google Scholar

Abeles, D., Amit, R., Tal-Perry, N., Carrasco, M. & Yuval-Greenberg, S. Die okulomotorische Hemmung geht zeitlich erwarteten Hörzielen voraus. Nat. Komm. 11(1), 1–12. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17158-9 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Widmann, A., Engbert, R. & Schroger, E. Mikrosakkadenreaktionen weisen auf eine schnelle Kategorisierung von Geräuschen hin: Ein neuartiger Ansatz zur Untersuchung der auditiven Wahrnehmung. J. Neurosci. 34(33), 11152–11158. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1568-14.2014 (2014).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Behrmann, M. & Plaut, DC Bilaterale hemisphärische Verarbeitung von Wörtern und Gesichtern: Hinweise auf Wortbeeinträchtigungen bei Prosopagnosie und Gesichtsbeeinträchtigungen bei reiner Alexie. Großhirn. Cortex 24(4), 1102–1118. https://doi.org/10.1093/cercor/bhs390 (2014).

Artikel PubMed Google Scholar

Yovel, G., Tambini, A. & Brandman, T. Die Asymmetrie des fusiformen Gesichtsbereichs ist ein stabiles individuelles Merkmal, das der Überlegenheit von Gesichtern im linken Gesichtsfeld zugrunde liegt. Neuropsychologia 46(13), 3061–3068. https://doi.org/10.1016/j.neuropsychologia.2008.06.017 (2008).

Artikel PubMed Google Scholar

Kadosh, O. & Bonneh, YS Unfreiwillige okulomotorische Hemmungsmarker für Ausprägung und Abweichung als Reaktion auf Hörsequenzen. J. Vis. 22(5), 8. https://doi.org/10.1167/jov.22.5.8 (2022).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Valsecchi, M. & Turatto, M. Mikrosakkadische Antworten in einer bimodalen Oddball-Aufgabe. Psychol. Res. 73(1), 23–33. https://doi.org/10.1007/s00426-008-0142-x (2009).

Artikel PubMed Google Scholar

Bonneh, YS et al. Die Mikrosakkadenlatenz deckt die Vorhersagbarkeit von Reizen auf: Schnellere und längere Hemmung für unvorhergesehene Reize. J. Vis. 13(9), 1342–1342. https://doi.org/10.1167/13.9.1342 (2013).

Artikel Google Scholar

Duncan-Johnson, CC & Donchin, E. Zur Quantifizierung der Überraschung: Die Variation ereignisbezogener Potenziale mit subjektiver Wahrscheinlichkeit. Psychophysiologie 14(5), 456–467. https://doi.org/10.1111/j.1469-8986.1977.tb01312.x (1977).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Jääskeläinen, IP et al. Der hintere auditorische Kortex des Menschen leitet neuartige Geräusche ins Bewusstsein. Proz. Natl. Acad. Wissenschaft. USA 101(17), 6809–6814. https://doi.org/10.1073/pnas.0303760101 (2004).

Artikel ADS PubMed PubMed Central Google Scholar

Näätänen, R., Gaillard, AWK & Mäntysalo, S. Frühe selektive Aufmerksamkeitswirkung auf evozierte Potenziale neu interpretiert. Acta Physiol. 42(4), 313–329. https://doi.org/10.1016/0001-6918(78)90006-9 (1978).

Artikel Google Scholar

Stefanics, G., Stefanics, G., Kremláček, J. & Czigler, I. Visuelle Mismatch-Negativität: Eine prädiktive Codierungsansicht. Vorderseite. Summen. Neurosci. 8. (September), 1–19. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00666 (2014).

Artikel Google Scholar

Czigler, I., Balázs, L. & Pató, LG Visuelle Veränderungserkennung: Ereignisbezogene Potenziale hängen vom Reizort beim Menschen ab. Neurosci. Lette. 364(3), 149–153. https://doi.org/10.1016/j.neulet.2004.04.048 (2004).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cleary, KM, Donkers, FCL, Evans, AM & Belger, A. Untersuchung entwicklungsbedingter Veränderungen in der sensorischen Verarbeitung: Visuelle Fehlanpassungsreaktion bei gesunden Kindern. Vorderseite. Summen. Neurosci. 7 (Dezember), 1–13. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00922 (2013).

Artikel Google Scholar

Zhang, Y. et al. Wahrnehmungskompetenz beeinflusst die präattentive Verarbeitung visueller einfacher Merkmale: Eine Studie zur visuellen Mismatch-Negativität. NeuroReport 29(5), 341–346. https://doi.org/10.1097/WNR.0000000000000947 (2018).

Artikel PubMed Google Scholar

Astikainen, P., Cong, F., Ristaniemi, T. & Hietanen, JK Ereignisbedingte Potenziale für unbeaufsichtigte Veränderungen im Gesichtsausdruck: Erkennung von Regelmäßigkeitsverletzungen oder Kodierung von Emotionen?. Vorderseite. Summen. Neurosci. 7. (September), 1.–10. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00557 (2013).

Artikel Google Scholar

Gayle, LC, Gal, DE & Kieffaber, PD Messung der affektiven Reaktivität bei Personen mit Autismus-Spektrum-Persönlichkeitsmerkmalen mithilfe des visuellen Mismatch-Negativitätsereignis-bezogenen Gehirnpotenzials. Vorderseite. Summen. Neurosci. 6 (Dezember), 1–7. https://doi.org/10.3389/fnhum.2012.00334 (2012).

Artikel Google Scholar

Kreegipuu, K. et al. vMMN für schematische Gesichter: Automatische Erkennung von Veränderungen im emotionalen Ausdruck. Vorderseite. Summen. Neurosci. 7 (Oktober), 1–11. https://doi.org/10.3389/fnhum.2013.00714 (2013).

Artikel Google Scholar

Walther, C., Schweinberger, SR, Kaiser, D. & Kovács, G. Neuronale Korrelate von Priming und Adaptation bei der Wahrnehmung bekannter Gesichter. Cortex 49(7), 1963–1977. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2012.08.012 (2013).

Artikel PubMed Google Scholar

Weibert, K. et al. Eine bildinvariante neuronale Reaktion auf bekannte Gesichter im menschlichen medialen Temporallappen. Kortex 84, 34–42. https://doi.org/10.1016/j.cortex.2016.08.014 (2016).

Artikel PubMed Google Scholar

Henson, R., Shallice, T. & Dolan, R. Neuroimaging-Beweise für dissoziierbare Formen des Wiederholungsprimings. Wissenschaft 287(5456), 1269–1272. https://doi.org/10.1126/science.287.5456.1269 (2000).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Kloth, N., Schweinberger, SR & Kovács, G. Neuronale Korrelate der generischen versus geschlechtsspezifischen Gesichtsanpassung. J. Cogn. Neurosci. 22(10), 2345–2356. https://doi.org/10.1162/jocn.2009.21329 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Amihai, I., Deouell, LY & Bentin, S. Neuronale Anpassung hängt mit Gesichtswiederholung unabhängig von der Identität zusammen: Eine Neubewertung des N170-Effekts. Exp. Gehirnres. 209(2), 193–204. https://doi.org/10.1007/s00221-011-2546-x (2011).

Artikel PubMed PubMed Central Google Scholar

Hills, PJ, Elward, RL & Lewis, MB Cross-modale Nachwirkungen der Gesichtsidentität und ihre Beziehung zum Priming. J. Exp. Psychol. Summen. Wahrnehmung. Ausführen. 36(4), 876–891. https://doi.org/10.1037/a0018731 (2010).

Artikel PubMed Google Scholar

Maurer, U., Rossion, B. & McCandliss, BD Kategoriespezifität in der frühen Wahrnehmung: N170-Reaktionen auf Gesicht und Wort unterscheiden sich sowohl in den Lateralisierungs- als auch in den Gewöhnungseigenschaften. Vorderseite. Summen. Neurosci. 2 (Dezember), 1–7. https://doi.org/10.3389/neuro.09.018.2008 (2008).

Artikel Google Scholar

Ko, HK, Poletti, M. & Rucci, M. Mikrosakkaden verlagern den Blick präzise bei einer Aufgabe mit hoher Sehschärfe. Nat. Neurosci. 13(12), 1549–1554. https://doi.org/10.1038/nn.2663 (2010).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Badde, S., Myers, CF, Yuval-Greenberg, S. & Carrasco, M. Das okulomotorische Einfrieren spiegelt die taktile zeitliche Erwartung wider und unterstützt die taktile Wahrnehmung. Nat. Komm. 11(1), 1–9. https://doi.org/10.1038/s41467-020-17160-1 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Martinez-Conde, S., Otero-Millan, J. & Macknik, SL Der Einfluss von Mikrosakkaden auf das Sehvermögen: Auf dem Weg zu einer einheitlichen Theorie der Sakkadenfunktion. Nat. Rev. Neurosci. 14(2), 83–96. https://doi.org/10.1038/nrn3405 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Rolfs, M. Mikrosakkaden: Kleine Schritte auf einem langen Weg. Vis. Res. 49(20), 2415–2441. https://doi.org/10.1016/j.visres.2009.08.010 (2009).

Artikel PubMed Google Scholar

Bellet, ME, Bellet, J., Nienborg, H., Hafed, ZM & Berens, P. Sakkadenerkennungsleistung auf menschlicher Ebene unter Verwendung tiefer neuronaler Netze. J. Neurophysiol. 121(2), 646–661. https://doi.org/10.1152/jn.00601.2018 (2019).

Artikel PubMed Google Scholar

Shelchkova, N., Tang, C. & Poletti, M. Aufgabengesteuerte visuelle Erkundung auf der fovealen Skala. Proz. Natl. Acad. Wissenschaft. USA 116(12), 5811–5818. https://doi.org/10.1073/pnas.1812222116 (2019).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Referenzen herunterladen

Fakultät für Optometrie und Sehwissenschaft, Fakultät für Biowissenschaften, Bar-Ilan-Universität, Ramat-Gan, Israel

Oren Kadosh und Yoram Bonneh

Das multidisziplinäre Gehirnforschungszentrum Leslie und Susan Gonda, Bar-Ilan-Universität, Ramat-Gan, Israel

Yoram Bonneh

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

OK und YSB haben die Experimente entworfen. OK hat die Daten gesammelt. OK und YSB entwickelten die Software für die Durchführung der Experimente und die Datenanalyse. OK analysierte die Daten und schrieb das Manuskript, YSB überprüfte es.

Korrespondenz mit Yoram Bonneh.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht durch gesetzliche Vorschriften zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Kadosh, O., Bonneh, Y. Gesichtsvertrautheit durch fixierende Augenbewegungen und fixierungsbezogene Potenziale beim freien Betrachten. Sci Rep 12, 20178 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-24603-w

Zitat herunterladen

Eingegangen: 29. Mai 2022

Angenommen: 17. November 2022

Veröffentlicht: 23. November 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-24603-w

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.