សូមអរគុណសម្រាប់ការចូលមើលគេហទំព័រ Nature.com។ កំណែកម្មវិធីរុករកដែលអ្នកកំពុងប្រើមានការគាំទ្រ CSS មានកំណត់។ ដើម្បីទទួលបានបទពិសោធន៍ល្អបំផុត យើងសូមណែនាំឱ្យអ្នកប្រើកម្មវិធីរុករកដែលបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព (ឬបិទរបៀបឆបគ្នានៅក្នុង Internet Explorer)។ ទន្ទឹមនឹងនេះ ដើម្បីធានាបាននូវការគាំទ្រជាបន្តបន្ទាប់ យើងនឹងបង្ហាញគេហទំព័រដោយគ្មានរចនាប័ទ្ម និង JavaScript។
រង្វង់​ដែល​បង្ហាញ​ស្លាយ​បី​ក្នុង​ពេល​តែ​មួយ។ ប្រើ​ប៊ូតុង​មុន និង​បន្ទាប់ ដើម្បី​ផ្លាស់ទី​តាម​រយៈ​ស្លាយ​បី​ក្នុង​ពេល​តែ​មួយ ឬ​ប្រើ​ប៊ូតុង​គ្រាប់​រំកិល​នៅ​ខាង​ចុង ដើម្បី​ផ្លាស់ទី​តាម​រយៈ​ស្លាយ​បី​ក្នុង​ពេល​តែ​មួយ។
ចក្ខុវិស័យដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់តម្រូវឱ្យមានការយកគំរូរីទីណាដ៏ល្អិតល្អន់ និងការរួមបញ្ចូលដើម្បីបង្កើតលក្ខណៈសម្បត្តិវត្ថុឡើងវិញ។ វាជាការសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថា នៅពេលលាយគំរូក្នុងស្រុកពីវត្ថុផ្សេងៗគ្នា ភាពត្រឹមត្រូវត្រូវបានបាត់បង់។ ដូច្នេះ ការបែងចែក ដែលជាការដាក់ជាក្រុមនៃតំបន់នៃរូបភាពសម្រាប់ដំណើរការដាច់ដោយឡែក គឺមានសារៈសំខាន់ចំពោះការយល់ឃើញ។ នៅក្នុងការងារពីមុន រចនាសម្ព័ន្ធបន្ទះសៀគ្វីប៊ីស្តេបល ដែលអាចត្រូវបានចាត់ទុកថាជាផ្ទៃដែលមានចលនាមួយ ឬច្រើន ត្រូវបានប្រើដើម្បីសិក្សាពីដំណើរការនេះ។ នៅទីនេះ យើងរាយការណ៍ពីទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាព និងការវិនិច្ឆ័យការបែងចែកនៅក្នុងតំបន់កម្រិតមធ្យមនៃផ្លូវមើលឃើញរបស់ព្រីម៉េត។ ជាពិសេស យើងបានរកឃើញថា ណឺរ៉ូនបណ្ដោះអាសន្នមេឌីយ៉ានដែលតម្រង់ទិសជ្រើសរើសគឺងាយនឹងទទួលសញ្ញាវាយនភាពដែលប្រើដើម្បីបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយការយល់ឃើញនៃក្រឡាចត្រង្គប៊ីស្តេបល និងបានបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងយ៉ាងសំខាន់រវាងការសាកល្បង និងការយល់ឃើញប្រធានបទនៃការរំញោចជាប់លាប់។ ទំនាក់ទំនងនេះគឺធំជាងនៅក្នុងឯកតាដែលផ្តល់សញ្ញាចលនាសកលនៅក្នុងលំនាំដែលមានទិសដៅក្នុងស្រុកច្រើន។ ដូច្នេះ យើងសន្និដ្ឋានថា ដែនពេលវេលាកម្រិតមធ្យមមានសញ្ញាដែលប្រើដើម្បីបំបែកឈុតឆាកស្មុគស្មាញទៅជាវត្ថុ និងផ្ទៃសមាសធាតុ។
ចក្ខុវិស័យមិនត្រឹមតែពឹងផ្អែកទៅលើការសម្គាល់យ៉ាងច្បាស់លាស់នៃលក្ខណៈរូបភាពបឋមដូចជាការតំរង់ទិសគែម និងល្បឿនប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែសំខាន់ជាងនេះទៅទៀតគឺការរួមបញ្ចូលត្រឹមត្រូវនៃលក្ខណៈទាំងនេះដើម្បីគណនាលក្ខណៈសម្បត្តិបរិស្ថានដូចជារូបរាងវត្ថុ និងគន្លង1។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ហាកើតឡើងនៅពេលដែលរូបភាពរីទីណាគាំទ្រក្រុមលក្ខណៈពិសេសជាច្រើនដែលអាចជឿទុកចិត្តបានស្មើគ្នា 2, 3, 4 (រូបភាពទី 1a)។ ឧទាហរណ៍ នៅពេលដែលសញ្ញាល្បឿនពីរឈុតនៅជិតគ្នាខ្លាំង នេះអាចត្រូវបានបកស្រាយដោយសមហេតុផលថាជាវត្ថុផ្លាស់ទីមួយ ឬវត្ថុផ្លាស់ទីជាច្រើន (រូបភាពទី 1b)។ នេះបង្ហាញពីលក្ខណៈប្រធានបទនៃការបែងចែក ពោលគឺវាមិនមែនជាលក្ខណៈសម្បត្តិថេរនៃរូបភាពនោះទេ ប៉ុន្តែជាដំណើរការនៃការបកស្រាយ។ ទោះបីជាមានសារៈសំខាន់ជាក់ស្តែងសម្រាប់ការយល់ឃើញធម្មតាក៏ដោយ ការយល់ដឹងរបស់យើងអំពីមូលដ្ឋានសរសៃប្រសាទនៃការបែងចែកការយល់ឃើញនៅតែមិនពេញលេញ។
រូបភាពគំនូរជីវចលនៃបញ្ហាការបែងចែកការយល់ឃើញ។ ការយល់ឃើញរបស់អ្នកសង្កេតការណ៍អំពីជម្រៅនៅក្នុងគូប Necker (ខាងឆ្វេង) ឆ្លាស់គ្នារវាងការពន្យល់ដែលអាចធ្វើទៅបានពីរ (ខាងស្តាំ)។ នេះគឺដោយសារតែមិនមានសញ្ញានៅក្នុងរូបភាពដែលអនុញ្ញាតឱ្យខួរក្បាលកំណត់ទិសដៅ 3D របស់រូបភាពដោយឡែកពីគ្នា (ផ្តល់ដោយសញ្ញា occlusion monocular នៅខាងស្តាំ)។ ខ នៅពេលដែលសញ្ញាចលនាច្រើនត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងទីតាំងជិតគ្នា ប្រព័ន្ធចក្ខុវិស័យត្រូវតែកំណត់ថាតើគំរូក្នុងស្រុកមកពីវត្ថុមួយឬច្រើន។ ភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលមាននៅក្នុងសញ្ញាចលនាក្នុងស្រុក ពោលគឺលំដាប់នៃចលនាវត្ថុអាចបង្កើតចលនាក្នុងស្រុកដូចគ្នា ដែលបណ្តាលឱ្យមានការបកស្រាយសមហេតុផលស្មើគ្នាជាច្រើននៃការបញ្ចូលដែលមើលឃើញ ពោលគឺវាលវ៉ិចទ័រនៅទីនេះអាចកើតឡើងពីចលនាស៊ីសង្វាក់គ្នានៃផ្ទៃតែមួយ ឬចលនាថ្លានៃផ្ទៃដែលត្រួតស៊ីគ្នា។ គ (ខាងឆ្វេង) ឧទាហរណ៍នៃការរំញោចក្រឡាចត្រង្គដែលមានវាយនភាពរបស់យើង។ ក្រឡាចត្រង្គចតុកោណកែងដែលរសាត់កាត់កែងទៅនឹងទិសដៅរបស់វា ("ទិសដៅសមាសធាតុ" - ព្រួញពណ៌ស) ត្រួតស៊ីគ្នាដើម្បីបង្កើតជាលំនាំក្រឡាចត្រង្គ។ ក្រឡាចត្រង្គអាចត្រូវបានយល់ឃើញថាជាចលនាទិសដៅតែមួយ ទៀងទាត់ និងភ្ជាប់គ្នា (ព្រួញពណ៌ក្រហម) ឬចលនាថ្លានៃទិសដៅសមាសធាតុ។ ការយល់ឃើញនៃបន្ទះឈើត្រូវបានបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយដោយការបន្ថែមសញ្ញាវាយនភាពចំណុចចៃដន្យ។ (កណ្តាល) តំបន់ដែលបានបន្លិចជាពណ៌លឿងត្រូវបានពង្រីក និងបង្ហាញជាស៊េរីនៃស៊ុមសម្រាប់សញ្ញាស៊ីសង្វាក់គ្នា និងសញ្ញាថ្លារៀងៗខ្លួន។ ចលនានៃចំណុចក្នុងករណីនីមួយៗត្រូវបានតំណាងដោយព្រួញពណ៌បៃតង និងក្រហម។ (ស្តាំ) ក្រាហ្វនៃទីតាំង (x, y) នៃចំណុចជ្រើសរើសធៀបនឹងចំនួនស៊ុម។ ក្នុងករណីស៊ីសង្វាក់គ្នា វាយនភាពទាំងអស់រសាត់ក្នុងទិសដៅដូចគ្នា។ ក្នុងករណីមានតម្លាភាព វាយនភាពផ្លាស់ទីក្នុងទិសដៅនៃសមាសធាតុ។ ឃ រូបភាពគំនូរជីវចលនៃកិច្ចការបែងចែកចលនារបស់យើង។ ស្វាបានចាប់ផ្តើមការសាកល្បងនីមួយៗដោយជួសជុលចំណុចតូចមួយ។ បន្ទាប់ពីការពន្យាពេលខ្លី ប្រភេទជាក់លាក់នៃលំនាំក្រឡាចត្រង្គ (ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា/តម្លាភាព) និងទំហំសញ្ញាវាយនភាព (ឧទាហរណ៍ កម្រិតពណ៌) បានលេចឡើងនៅទីតាំងនៃ MT RF។ ក្នុងអំឡុងពេលនៃការធ្វើតេស្តនីមួយៗ ក្រឡាចត្រង្គអាចរសាត់ក្នុងទិសដៅមួយក្នុងចំណោមទិសដៅពីរដែលអាចធ្វើទៅបាននៃលំនាំ។ បន្ទាប់ពីការដកការរំញោច គោលដៅជ្រើសរើសបានលេចឡើងនៅខាងលើ និងខាងក្រោម MT RF។ ស្វាត្រូវតែបង្ហាញពីការយល់ឃើញរបស់ពួកគេអំពីក្រឡាចត្រង្គនៅក្នុង saccades ទៅគោលដៅជ្រើសរើសសមស្រប។
ដំណើរការនៃចលនាដែលមើលឃើញត្រូវបានកំណត់លក្ខណៈយ៉ាងល្អ ហើយដូច្នេះផ្តល់នូវគំរូដ៏ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការសិក្សាសៀគ្វីសរសៃប្រសាទនៃការបែងចែកការយល់ឃើញ។ ការសិក្សាកុំព្យូទ័រជាច្រើនបានកត់សម្គាល់ពីប្រយោជន៍នៃគំរូដំណើរការចលនាពីរដំណាក់កាល ដែលការប៉ាន់ស្មានដំបូងដែលមានគុណភាពបង្ហាញខ្ពស់ត្រូវបានបន្តដោយការរួមបញ្ចូលជ្រើសរើសនៃគំរូក្នុងស្រុកដើម្បីលុបសំឡេងរំខាន និងស្តារល្បឿនវត្ថុឡើងវិញ7,8។ វាជារឿងសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថា ប្រព័ន្ធចក្ខុវិស័យត្រូវតែប្រុងប្រយ័ត្នក្នុងការកំណត់ក្រុមនេះចំពោះតែគំរូក្នុងស្រុកទាំងនោះពីវត្ថុធម្មតាប៉ុណ្ណោះ។ ការសិក្សាផ្នែកចិត្តសាស្ត្របានពិពណ៌នាអំពីកត្តារូបវន្តដែលមានឥទ្ធិពលលើរបៀបដែលសញ្ញាចលនាក្នុងស្រុកត្រូវបានបែងចែក ប៉ុន្តែរូបរាងនៃគន្លងកាយវិភាគសាស្ត្រ និងលេខកូដសរសៃប្រសាទនៅតែជាសំណួរបើកចំហ។ របាយការណ៍ជាច្រើនបានបង្ហាញថា កោសិកាជ្រើសរើសទិសដៅនៅក្នុងតំបន់ខាងសាច់ឈាម (MT) នៃ Cortex សត្វព្រូនគឺជាបេក្ខជនសម្រាប់ស្រទាប់ខាងក្រោមសរសៃប្រសាទ។
អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺ នៅក្នុងការពិសោធន៍ពីមុនទាំងនេះ ការផ្លាស់ប្តូរសកម្មភាពសរសៃប្រសាទមានទំនាក់ទំនងជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូររូបវន្តនៅក្នុងការរំញោចដែលមើលឃើញ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ដូចដែលបានរៀបរាប់ខាងលើ ការបែងចែកជាផ្នែកគឺជាដំណើរការយល់ឃើញមួយ។ ដូច្នេះ ការសិក្សាអំពីស្រទាប់ខាងក្រោមសរសៃប្រសាទរបស់វាតម្រូវឱ្យមានការភ្ជាប់ការផ្លាស់ប្តូរសកម្មភាពសរសៃប្រសាទជាមួយនឹងការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងការយល់ឃើញនៃការរំញោចថេរ។ ដូច្នេះ យើងបានហ្វឹកហាត់ស្វាពីរក្បាលឱ្យរាយការណ៍ថាតើលំនាំក្រឡាចត្រង្គប៊ីស្តេលដែលយល់ឃើញដែលបង្កើតឡើងដោយក្រឡាចត្រង្គចតុកោណដែលអណ្តែតលើគ្នាគឺជាផ្ទៃតែមួយ ឬផ្ទៃឯករាជ្យពីរ។ ដើម្បីសិក្សាពីទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាពសរសៃប្រសាទ និងការវិនិច្ឆ័យការបែងចែក យើងបានកត់ត្រាសកម្មភាពតែមួយនៅក្នុង MT នៅពេលដែលស្វាបានអនុវត្តភារកិច្ចនេះ។
យើងបានរកឃើញទំនាក់ទំនងគួរឱ្យកត់សម្គាល់រវាងការសិក្សាអំពីសកម្មភាព MT និងការយល់ឃើញ។ ទំនាក់ទំនងនេះមានថាតើការរំញោចមានសញ្ញាបែងចែកយ៉ាងច្បាស់ឬអត់។ លើសពីនេះ កម្លាំងនៃឥទ្ធិពលនេះគឺទាក់ទងទៅនឹងភាពរសើបចំពោះសញ្ញាបែងចែក ក៏ដូចជាសន្ទស្សន៍គំរូ។ ក្រោយមកទៀតវាស់បរិមាណកម្រិតដែលអង្គភាពបញ្ចេញពន្លឺសកលជាជាងចលនាក្នុងស្រុកនៅក្នុងគំរូស្មុគស្មាញ។ ទោះបីជាការជ្រើសរើសសម្រាប់ទិសដៅម៉ូដត្រូវបានទទួលស្គាល់ជាយូរមកហើយថាជាលក្ខណៈពិសេសកំណត់នៃ MT ក៏ដោយ ហើយកោសិកាជ្រើសរើសម៉ូដបង្ហាញពីការលៃតម្រូវទៅនឹងការរំញោចស្មុគស្មាញស្របនឹងការយល់ឃើញរបស់មនុស្សចំពោះការរំញោចទាំងនោះ តាមចំណេះដឹងដ៏ល្អបំផុតរបស់យើង នេះគឺជាភស្តុតាងដំបូងសម្រាប់ទំនាក់ទំនងរវាងគំរូ។ សន្ទស្សន៍ និងការបែងចែកការយល់ឃើញ។
យើងបានហ្វឹកហាត់ស្វាពីរក្បាលឱ្យបង្ហាញពីការយល់ឃើញរបស់ពួកវាអំពីការរសាត់នៃសារធាតុរំញោចក្រឡាចត្រង្គ (ចលនាស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬមានតម្លាភាព)។ អ្នកសង្កេតការណ៍របស់មនុស្សជាធម្មតាយល់ឃើញថាសារធាតុរំញោចទាំងនេះជាចលនាស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬមានតម្លាភាពដែលមានប្រេកង់ប្រហាក់ប្រហែលគ្នា។ ដើម្បីផ្តល់ចម្លើយត្រឹមត្រូវនៅក្នុងការសាកល្បងនេះ និងកំណត់មូលដ្ឋានសម្រាប់រង្វាន់ប្រតិបត្តិការ យើងបានបង្កើតសញ្ញាបែងចែកដោយវាយនភាពរ៉ាស្ទ័រនៃសមាសធាតុដែលបង្កើតជាបន្ទះឈើ (រូបភាពទី 1c, d)។ ក្រោមលក្ខខណ្ឌស៊ីសង្វាក់គ្នា វាយនភាពទាំងអស់ផ្លាស់ទីតាមទិសដៅនៃលំនាំ (រូបភាពទី 1c "ស៊ីសង្វាក់គ្នា")។ នៅក្នុងស្ថានភាពថ្លា វាយនភាពផ្លាស់ទីកាត់កែងទៅនឹងទិសដៅនៃក្រឡាចត្រង្គដែលវាត្រូវបានដាក់លើគ្នា (រូបភាពទី 1c "មានតម្លាភាព")។ យើងគ្រប់គ្រងការលំបាកនៃភារកិច្ចដោយការផ្លាស់ប្តូរភាពផ្ទុយគ្នានៃស្លាកវាយនភាពនេះ។ នៅក្នុងការសាកល្បងដែលបានណែនាំ ស្វាត្រូវបានផ្តល់រង្វាន់សម្រាប់ការឆ្លើយតបដែលត្រូវគ្នានឹងសញ្ញាវាយនភាព ហើយរង្វាន់ត្រូវបានផ្តល់ជូនដោយចៃដន្យ (ហាងឆេង 50/50) នៅក្នុងការសាកល្បងដែលមានលំនាំដោយគ្មានសញ្ញាវាយនភាព (លក្ខខណ្ឌភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពសូន្យ)។
ទិន្នន័យអាកប្បកិរិយាពីការពិសោធន៍តំណាងពីរត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 2a ហើយការឆ្លើយតបត្រូវបានគ្រោងជាសមាមាត្រនៃការវិនិច្ឆ័យនៃភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាទល់នឹងភាពផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាវាយនភាព (ភាពផ្ទុយគ្នានៃតម្លាភាពត្រូវបានសន្មតថាអវិជ្ជមានតាមនិយមន័យ) សម្រាប់លំនាំដែលផ្លាស់ប្តូរឡើងលើ ឬចុះក្រោមរៀងៗខ្លួន។ ជារួម ការយល់ឃើញរបស់ស្វាអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា/តម្លាភាព ត្រូវបានប៉ះពាល់យ៉ាងគួរឱ្យទុកចិត្តដោយទាំងសញ្ញា (ថ្លា ស៊ីសង្វាក់គ្នា) និងកម្លាំង (ភាពផ្ទុយគ្នា) នៃសញ្ញាវាយនភាព (ANOVA; ស្វា N: ទិសដៅ – F = 0.58, p = 0.45, សញ្ញា – F = 1248, p < 10−10, កម្រិតពណ៌ – F = 22.63, p < 10;−10 ស្វា S: ទិសដៅ – F = 0.41, p = 0.52, សញ្ញា – F = 2876.7, p < 10−10, កម្រិតពណ៌ – F = 36.5, p < 10−10)។ ជារួម ការយល់ឃើញរបស់ស្វាអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា/តម្លាភាពត្រូវបានប៉ះពាល់យ៉ាងគួរឱ្យទុកចិត្តដោយទាំងសញ្ញា (ថ្លា ស៊ីសង្វាក់គ្នា) និងកម្លាំង (ភាពផ្ទុយគ្នា) នៃសញ្ញាវាយនភាព (ANOVA; ស្វា N: ទិសដៅ – F = 0.58, p = 0.45, សញ្ញា – F = 1248, p < 10−10, កម្រិតពណ៌ – F = 22.63, p < 10; −10 ស្វា S: ទិសដៅ – F = 0.41, p = 0.52, សញ្ញា – F = 2876.7, p < 10−10, កម្រិតពណ៌ – F = 36.5, p < 10−10)។ В целом на восприятие обезьянами когерентности/прозрачности достоверно влияли как знак (прозрачность), និង сила (контрастность) текстурного признака (ANOVA; обезьяна N: направление — F = 0,58, p = 0,45, знак — F = 1200, F = 1248, p = 22,63, p < 10; −10 обезьяна S: направление – F = 0,41, p = 0,52, признак – F = 2876,7, ទំ < 10−10, контраст – F = 36,5, р < 10-10)។ ជាទូទៅ ការយល់ឃើញអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា/តម្លាភាពដោយស្វាត្រូវបានប៉ះពាល់យ៉ាងខ្លាំងដោយទាំងសញ្ញា (តម្លាភាព ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា) និងភាពខ្លាំង (ភាពផ្ទុយគ្នា) នៃលក្ខណៈពិសេសវាយនភាព (ANOVA; ស្វា N: ទិសដៅ — F = 0.58, p = 0.45, សញ្ញា — F = 1248, p < 10−10, កម្រិតពណ៌ – F = 22.63, p < 10; -10 ស្វា S: ទិសដៅ – F = 0.41, p = 0.52, សញ្ញា – F = 2876.7, p < 10−10, កម្រិតពណ៌ – F = 36.5, p < 10-10)។总体而言，猴子对连贯性/透明度的感知受到纹理提示 (ANOVA)的符号（透明、连贯）和强度（对比度）的可靠影响；猴子N：方向- F = 0.58，p = 0.45，符号- F = 1248, p < 10−10, 对比度– F = 22.63, p < 10;−10 猴子S: 方向– F = 0.45, p = 0.45, p = 0.45 符号– F = 2876.7, p < 10−10, 对比度– F = 36.5, p < 10–10).总体而言，猴子对连贯性/透明度的感知受到纹理提示 (ANOVA)的符号（透明、连贯）和强度（对比度）的可靠影响；猴子N：方向- F = 0.58，p = 0.45，符号- F = 1248, p < 10−10, 对比度– F = 22.63, p < 10;−10 36.5，p < 10-10).ជាទូទៅ ការយល់ឃើញអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា/តម្លាភាពរបស់ស្វាត្រូវបានប៉ះពាល់យ៉ាងខ្លាំងដោយសញ្ញា (តម្លាភាព ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា) និងអាំងតង់ស៊ីតេ (ភាពផ្ទុយគ្នា) នៃសញ្ញាវាយនភាព (ANOVA);обезьяна N: ориентация – F = 0,58, p = 0,45, знак – F = 1248, p < 10−10, Контрастность — F = 22,63, p < 10; ស្វា N: ទិសដៅ – F = 0.58, p = 0.45, សញ្ញា – F = 1248, p < 10−10, កម្រិតពណ៌ – F = 22.63, p < 10; −10 Обезьяна S: Ориентация — F = 0,41, p = 0,52, Знак — F = 2876,7, p < 10−10, Контрастность — F = 36,5, p < 10-10)។ −១០ ស្វា S៖ ការតំរង់ទិស – F = ០,៤១, p = ០,៥២, សញ្ញា – F = ២៨៧៦,៧, p < ១០-១០, កម្រិតពណ៌ – F = ៣៦,៥, p < ១០-១០)។អនុគមន៍​បូក​បញ្ចូល​គ្នា​របស់ Gaussian ត្រូវ​បាន​ដាក់​បញ្ចូល​ទៅ​ក្នុង​ទិន្នន័យ​ពី​វគ្គ​នីមួយៗ ដើម្បី​កំណត់​លក្ខណៈ​ផ្លូវចិត្ត​រូបវន្ត​របស់​ស្វា។ នៅ​លើ​រូបភាព 2b បង្ហាញ​ពី​ការ​ចែកចាយ​នៃ​ការ​ព្រមព្រៀង​គ្នា​សម្រាប់​គំរូ​ទាំងនេះ​លើ​វគ្គ​ទាំងអស់​សម្រាប់​ស្វា​ទាំង​ពីរ។ ជារួម ស្វា​បាន​បញ្ចប់​ភារកិច្ច​បាន​យ៉ាង​ត្រឹមត្រូវ និង​ជាប់លាប់ ហើយ​យើង​បាន​បដិសេធ​វគ្គ​ស្វា​ពីរ​តិច​ជាង 13% ដោយសារ​តែ​មិន​សមស្រប​នឹង​គំរូ Gaussian បូក​បញ្ចូល។
ក. ឧទាហរណ៍នៃអាកប្បកិរិយារបស់ស្វានៅក្នុងវគ្គតំណាង (n ​​≥ 20 ការសាកល្បងក្នុងមួយលក្ខខណ្ឌរំញោច)។ នៅក្នុងបន្ទះខាងឆ្វេង (ស្តាំ) ទិន្នន័យពីវគ្គស្វា N(S) មួយត្រូវបានគ្រោងជាពិន្ទុជ្រើសរើសដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា (តម្រឹម) ទល់នឹងសញ្ញាផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាវាយនភាព (abscissa)។ នៅទីនេះវាត្រូវបានសន្មត់ថាវាយនភាពថ្លា (ស៊ីសង្វាក់គ្នា) មានតម្លៃអវិជ្ជមាន (វិជ្ជមាន)។ ការឆ្លើយតបត្រូវបានបង្កើតឡើងដាច់ដោយឡែកពីគ្នាតាមទិសដៅនៃចលនានៃលំនាំ (ឡើងលើ (90°) ឬចុះក្រោម (270°)) នៅក្នុងការធ្វើតេស្ត។ សម្រាប់សត្វទាំងពីរ ការអនុវត្ត ថាតើការឆ្លើយតបត្រូវបានចែកដោយកម្រិតពណ៌ 50/50 (PSE - ព្រួញរឹង) ឬបរិមាណនៃភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពដែលត្រូវការដើម្បីគាំទ្រកម្រិតជាក់លាក់នៃការអនុវត្ត (កម្រិត - ព្រួញបើកចំហ) គឺស្ថិតនៅក្នុងទិសដៅរសាត់ទាំងនេះ។ ខ. អ៊ីស្តូក្រាមដែលសមនៃតម្លៃ R2 នៃអនុគមន៍បូកសរុប Gaussian ។ ទិន្នន័យស្វា S(N) ត្រូវបានបង្ហាញនៅខាងឆ្វេង (ស្តាំ)។ គ (ខាងលើ) PSE ដែលវាស់វែងសម្រាប់ក្រឡាចត្រង្គដែលបានផ្លាស់ប្តូរចុះក្រោម (អូឌីម៉ង់) បើប្រៀបធៀបទៅនឹង PSE ដែលបានផ្លាស់ប្តូរឡើងលើក្រឡាចត្រង្គ (អាប់ស៊ីសសា) ដែលបានគ្រោង ជាមួយនឹងគែមតំណាងឱ្យការចែកចាយ PSE សម្រាប់លក្ខខណ្ឌនីមួយៗ និងព្រួញដែលបង្ហាញពីមធ្យមភាគសម្រាប់លក្ខខណ្ឌនីមួយៗ។ ទិន្នន័យសម្រាប់វគ្គស្វា N(S) ទាំងអស់ត្រូវបានផ្តល់ឱ្យនៅក្នុងជួរឈរខាងឆ្វេង (ស្តាំ)។ (ខាងក្រោម) អនុសញ្ញាដូចគ្នានឹងទិន្នន័យ PSE ប៉ុន្តែសម្រាប់កម្រិតលក្ខណៈពិសេសដែលបានបំពាក់។ មិនមានភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងកម្រិត PSE ឬនិន្នាការម៉ូដទេ (សូមមើលអត្ថបទ)។ ឃ PSE និងជម្រាល (អូឌីម៉ង់) ត្រូវបានគ្រោងអាស្រ័យលើទិសដៅរ៉ាស្ទ័រធម្មតានៃសមាសធាតុបំបែកមុំ ("មុំក្រឡាចត្រង្គអាំងតេក្រាល" - អាប់ស៊ីសសា)។ រង្វង់បើកចំហគឺជាមធ្យមភាគ បន្ទាត់រឹងគឺជាគំរូតំរែតំរង់ដែលសមបំផុត ហើយបន្ទាត់ចំនុចគឺជាចន្លោះជឿជាក់ 95% សម្រាប់គំរូតំរែតំរង់។ មានទំនាក់ទំនងសំខាន់រវាង PSE និងមុំរួមបញ្ចូលធម្មតា ប៉ុន្តែមិនមែនជម្រាល និងមុំរួមបញ្ចូលធម្មតាទេ ដែលបង្ហាញថាអនុគមន៍ចិត្តសាស្ត្រផ្លាស់ប្តូរនៅពេលដែលមុំបំបែកបន្ទះសមាសធាតុ ប៉ុន្តែមិនធ្វើឱ្យច្បាស់ ឬរាបស្មើទេ។ (ស្វា N, n = 32 វគ្គ; ស្វា S, n = 43 វគ្គ)។ នៅក្នុងបន្ទះទាំងអស់ របារកំហុសតំណាងឱ្យកំហុសស្តង់ដារនៃមធ្យមភាគ។ ហាហា។ ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា ពិន្ទុសមភាពប្រធានបទ PSE បទដ្ឋាន។ ស្តង់ដារនីយកម្ម។
ដូចដែលបានកត់សម្គាល់ខាងលើ ទាំងភាពផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាវាយនភាព និងទិសដៅនៃចលនានៃលំនាំមានភាពខុសប្លែកគ្នានៅទូទាំងការសាកល្បង ដោយមានការរំញោចរសាត់ឡើងលើ ឬចុះក្រោមនៅក្នុងការសាកល្បងដែលបានផ្តល់ឱ្យ។ នេះត្រូវបានធ្វើឡើងដើម្បីកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់សម្របខ្លួនផ្លូវចិត្ត11 និងណឺរ៉ូន28។ ការតំរង់ទិសលំនាំទល់នឹងភាពលំអៀង (ចំណុចសមភាពប្រធានបទ ឬ PSE) (ការធ្វើតេស្តផលបូកចំណាត់ថ្នាក់ Wilcoxon; ស្វា N: z = 0.25, p = 0.8; ស្វា S: z = 0.86, p = 0.39) ឬកម្រិតមុខងារសមស្រប (ផលបូកនៃចំណាត់ថ្នាក់ Wilcoxon; ស្វា N: z = 0.14, p = 0.89, ស្វា S: z = 0.49, p = 0.62) (រូបភាពទី 2c)។ លើសពីនេះ មិនមានភាពខុសគ្នាគួរឱ្យកត់សម្គាល់រវាងស្វានៅក្នុងកម្រិតនៃភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពដែលត្រូវការដើម្បីរក្សាកម្រិតកំណត់នៃការអនុវត្តនោះទេ (ស្វា N = 24.5% ± 3.9%, ស្វា S = 18.9% ± 1.9%; ផលបូកចំណាត់ថ្នាក់ Wilcoxon, z = 1.01, p = 0.31)។
នៅក្នុងវគ្គនីមួយៗ យើងបានផ្លាស់ប្តូរមុំអន្តរក្រឡាចត្រង្គដែលបំបែកទិសដៅនៃបន្ទះសៀគ្វីសមាសធាតុ។ ការសិក្សាផ្នែកចិត្តវិទ្យាបានបង្ហាញថា មនុស្សទំនងជាយល់ឃើញថាក្រឡាទី 10 មានការតភ្ជាប់គ្នានៅពេលដែលមុំនេះតូចជាង។ ប្រសិនបើស្វារាយការណ៍ពីការយល់ឃើញរបស់ពួកគេអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា/តម្លាភាពដោយភាពជឿជាក់ នោះដោយផ្អែកលើការរកឃើញទាំងនេះ គេរំពឹងថា PSE ដែលជាភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពដែលត្រូវគ្នានឹងការបំបែកឯកសណ្ឋានរវាងជម្រើសនៃភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា និងតម្លាភាព នឹងកើនឡើងនៅពេលមានអន្តរកម្ម។ នេះពិតជាករណីមែន (រូបភាពទី 2d; ដួលរលំឆ្លងកាត់ទិសដៅលំនាំ Kruskal–Wallis; ស្វា N: χ2 = 23.06, p < 10−3; ស្វា S: χ2 = 22.22, p < 10−3; ទំនាក់ទំនងរវាងមុំអន្តរក្រឡាចត្រង្គធម្មតា និង PSE – ស្វា N: r = 0.67, p < 10−9; ស្វា S: r = 0.76, p < 10−13)។ នេះពិតជាករណីមែន (រូបភាពទី 2d; ដួលរលំឆ្លងកាត់ទិសដៅលំនាំ Kruskal–Wallis; ស្វា N: χ2 = 23.06, p < 10−3; ស្វា S: χ2 = 22.22, p < 10−3; ទំនាក់ទំនងរវាងមុំអន្តរការីធម្មតា និង PSE – ស្វា N: r = 0.67, p < 10−9; ស្វា S: r = 0.76, p < 10−13)។ Это действительно имело место (рис ។ 2d; коллапс поперек направления паттерна, Крускал-Уоллис; обе, 20 яз; 10–3; обезьяна S: r = 0,76, p < 10-13) ។ រឿងនេះពិតជាបានកើតឡើងមែន (រូបភាពទី 2d; ការដួលរលំឆ្លងកាត់ទិសដៅនៃលំនាំ Kruskal-Wallis; ស្វា N: χ2 = 23.06, p < 10–3; ស្វា S: χ2 = 22.22, p < 10–3; ទំនាក់ទំនងរវាងមុំឡាទីសធម្មតា និង PSE – ស្វា N: r = 0.67, p < 10–9, ស្វា S: r = 0.76, p < 10–13)។情况确实如此（图2d；跨模式方向折叠，Kruskal-Wallis；猴子N：χ2 = 23.06，p < 10-3；猴子 2 ស។ 10-3；标准化间光栅角和PSE – 猴子N：r = 0.67,p <10-9；猴子S：r = 0.76,p <10-13)។情况确实如此（图图 2D；方向折叠，kruskal-wallis； n：：2 = 23.06，p <10-3；.2:2-3；猴.2:3 ；间光栅角和 pse-猴子猴子猴子猴子猴子猴子N：r = 0.67，p < 10-9； 猴子 。 ១០-១៣) ។ Это действительно имело место (рис. 2d; кратность по оси моды, Крускал-Уоллис; обезьяна N: χ62, pяз 23, S: χ2 = 22,22, p < 10-3; нормализованный межрешеточный угол) ។ នេះពិតជាករណីមែន (រូបភាពទី 2d; បត់តាមអ័ក្សម៉ូដ Kruskal-Wallis; ស្វា N: χ2 = 23.06, p < 10-3; ស្វា S: χ2 = 22.22, p < 10-3; ជ្រុងអន្តរក្រឡាចត្រង្គធម្មតា)។ PSE-обезьяна N: r = 0,67, p < 10–9, обезьяна S: r = 0,76, p < 10–13) ។ ស្វា PSE N: r = 0.67, p < 10–9, ស្វា S: r = 0.76, p < 10–13)។ផ្ទុយទៅវិញ ការផ្លាស់ប្តូរមុំអន្តរឡាទីសមិនមានឥទ្ធិពលគួរឱ្យកត់សម្គាល់លើជម្រាលនៃអនុគមន៍ចិត្តសាស្ត្រមាត្រទេ (រូបភាពទី 2d; ផ្នត់ទិសឆ្លងកាត់ម៉ូឌុល Kruskal-Wallis; ស្វា N: χ2 = 8.09, p = 0.23; ស្វា S χ2 = 3.18, p = 0.67, ទំនាក់ទំនងរវាងមុំអន្តរឡាទីសធម្មតា និងជម្រាល - ស្វា N: r = -0.4, p = 0.2, ស្វា S: r = 0.03, p = 0.76)។ ដូច្នេះ ស្របតាមទិន្នន័យផ្លូវចិត្តរបស់មនុស្សម្នាក់ ឥទ្ធិពលជាមធ្យមនៃការផ្លាស់ប្តូរមុំរវាងក្រឡាចត្រង្គគឺជាការផ្លាស់ប្តូរចំណុចផ្លាស់ទីលំនៅ មិនមែនជាការកើនឡើង ឬថយចុះនៃភាពរសើបចំពោះសញ្ញាបែងចែកនោះទេ។
ជាចុងក្រោយ រង្វាន់ត្រូវបានកំណត់ដោយចៃដន្យជាមួយនឹងប្រូបាប៊ីលីតេ 0.5 នៅក្នុងការសាកល្បងដែលមានកម្រិតពណ៌វាយនភាពសូន្យ។ ប្រសិនបើស្វាទាំងអស់បានដឹងពីភាពចៃដន្យតែមួយគត់នេះ ហើយអាចបែងចែករវាងកម្រិតពណ៌វាយនភាពសូន្យ និងការរំញោចសញ្ញាសម្គាល់ ពួកវាអាចបង្កើតយុទ្ធសាស្ត្រផ្សេងៗគ្នាសម្រាប់ការសាកល្បងទាំងពីរប្រភេទ។ ការសង្កេតពីរបានបង្ហាញយ៉ាងច្បាស់ថា នេះមិនមែនជាករណីនោះទេ។ ទីមួយ ការផ្លាស់ប្តូរមុំក្រឡាចត្រង្គមានឥទ្ធិពលស្រដៀងគ្នាខាងគុណភាពលើពិន្ទុកម្រិតពណ៌វាយនភាពសូន្យ និងសូន្យ (រូបភាពទី 2d និងរូបភាពបន្ថែមទី 1)។ ទីពីរ សម្រាប់ស្វាទាំងពីរ ការជ្រើសរើសការសាកល្បងប៊ីស្តេលទំនងជាមិនមែនជាការធ្វើម្តងទៀតនៃការជ្រើសរើសរង្វាន់ថ្មីៗបំផុត (មុន) នោះទេ (ការធ្វើតេស្តប៊ីណូមៀល ស្វា N: 0.52, z = 0.74, p = 0.22; ស្វា S: 0.51, r = 0.9, p = 0.18)។
សរុបមក ឥរិយាបថរបស់ស្វានៅក្នុងកិច្ចការបែងចែករបស់យើងគឺស្ថិតនៅក្រោមការគ្រប់គ្រងការរំញោចល្អ។ ការពឹងផ្អែកនៃការវិនិច្ឆ័យនៃការយល់ឃើញលើសញ្ញា និងទំហំនៃសញ្ញាវាយនភាព ក៏ដូចជាការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុង PSE ជាមួយនឹងមុំក្រឡាចត្រង្គ បង្ហាញថាស្វាបានរាយការណ៍ពីការយល់ឃើញជាប្រធានបទរបស់ពួកគេអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា/តម្លាភាពនៃម៉ូទ័រ។ ជាចុងក្រោយ ការឆ្លើយតបរបស់ស្វានៅក្នុងការសាកល្បងកម្រិតពណ៌វាយនភាពសូន្យមិនត្រូវបានប៉ះពាល់ដោយប្រវត្តិរង្វាន់នៃការសាកល្បងពីមុនទេ ហើយត្រូវបានប៉ះពាល់យ៉ាងខ្លាំងដោយការផ្លាស់ប្តូរមុំអន្តររ៉ាស្ទ័រ។ នេះបង្ហាញថាស្វាបន្តរាយការណ៍ពីការយល់ឃើញជាប្រធានបទរបស់ពួកគេអំពីការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធផ្ទៃក្រឡាចត្រង្គក្រោមលក្ខខណ្ឌសំខាន់នេះ។
ដូចដែលបានរៀបរាប់ខាងលើ ការផ្លាស់ប្តូរនៃភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពពីអវិជ្ជមានទៅវិជ្ជមានគឺស្មើនឹងការផ្លាស់ប្តូរការយល់ឃើញនៃការរំញោចពីថ្លាទៅជាស៊ីសង្វាក់គ្នា។ ជាទូទៅ សម្រាប់កោសិកាដែលបានផ្តល់ឱ្យ ការឆ្លើយតប MT មានទំនោរកើនឡើង ឬថយចុះ នៅពេលដែលភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពផ្លាស់ប្តូរពីអវិជ្ជមានទៅវិជ្ជមាន ហើយទិសដៅនៃឥទ្ធិពលនេះជាធម្មតាអាស្រ័យលើទិសដៅនៃចលនានៃលំនាំ/សមាសធាតុ។ ឧទាហរណ៍ ខ្សែកោងលៃតម្រូវទិសដៅនៃកោសិកា MT តំណាងពីរត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 3 រួមជាមួយនឹងការឆ្លើយតបរបស់កោសិកាទាំងនេះទៅនឹងក្រឡាចត្រង្គដែលមានសញ្ញាវាយនភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬថ្លាដែលមានភាពផ្ទុយគ្នាទាប ឬខ្ពស់។ យើងបានព្យាយាមតាមវិធីណាមួយដើម្បីវាស់វែងការឆ្លើយតបក្រឡាចត្រង្គទាំងនេះឱ្យកាន់តែប្រសើរឡើង ដែលអាចទាក់ទងនឹងដំណើរការផ្លូវចិត្តសរីរវិទ្យារបស់ស្វារបស់យើង។
គំនូសតាងប៉ូលនៃខ្សែកោងលៃតម្រូវទិសដៅនៃកោសិកាស្វា MT តំណាង S ជាការឆ្លើយតបទៅនឹងអារេស៊ីនុសតែមួយ។ មុំបង្ហាញពីទិសដៅនៃចលនារបស់ក្រឡាចត្រង្គ ទំហំបង្ហាញពីភាពបញ្ចេញពន្លឺ ហើយទិសដៅកោសិកាដែលពេញចិត្តត្រួតស៊ីគ្នាប្រហែល 90° (ឡើងលើ) ជាមួយនឹងទិសដៅនៃសមាសធាតុមួយក្នុងចំណោមសមាសធាតុក្នុងទិសដៅនៃលំនាំក្រឡាចត្រង្គ។ ខ អ៊ីស្តូក្រាមពេលវេលារំញោចប្រចាំសប្តាហ៍ (PSTH) នៃក្រឡាចត្រង្គឆ្លើយតប ផ្លាស់ប្តូរទិសដៅគំរូដោយ 90° (បង្ហាញជាគ្រោងការណ៍នៅខាងឆ្វេង) សម្រាប់ក្រឡាដែលបង្ហាញក្នុង ក។ ការឆ្លើយតបត្រូវបានតម្រៀបតាមប្រភេទតម្រុយវាយនភាព (ស្អិត/ថ្លា - បន្ទះកណ្តាល/ស្តាំរៀងៗខ្លួន) និងកម្រិតពណ៌ Michelson (កម្រិតពណ៌ PSTH)។ មានតែការប៉ុនប៉ងត្រឹមត្រូវប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានបង្ហាញសម្រាប់ប្រភេទនីមួយៗនៃសញ្ញាវាយនភាពកម្រិតពណ៌ទាប និងកម្រិតពណ៌ខ្ពស់។ កោសិកាឆ្លើយតបបានល្អជាងចំពោះលំនាំក្រឡាចត្រង្គដែលរសាត់ឡើងលើជាមួយនឹងសញ្ញាវាយនភាពថ្លា ហើយការឆ្លើយតបទៅនឹងលំនាំទាំងនេះបានកើនឡើងជាមួយនឹងកម្រិតពណ៌វាយនភាពកើនឡើង។ គ, ឃ គឺជាអនុសញ្ញាដូចគ្នានឹងក និងខ ប៉ុន្តែសម្រាប់កោសិកា MT ក្រៅពីស្វា S ទិសដៅដែលពេញចិត្តរបស់ពួកគេស្ទើរតែត្រួតស៊ីគ្នានឹងក្រឡាចត្រង្គដែលរសាត់ចុះក្រោម។ ឯកតានេះចូលចិត្តក្រឡាចត្រង្គដែលអណ្តែតចុះក្រោមជាមួយនឹងសញ្ញាវាយនភាពដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា ហើយការឆ្លើយតបទៅនឹងលំនាំទាំងនេះកើនឡើងជាមួយនឹងភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពកើនឡើង។ នៅក្នុងបន្ទះទាំងអស់ តំបន់ដែលមានស្រមោលតំណាងឱ្យកំហុសស្តង់ដារនៃមធ្យមភាគ។ កាំ។ បន្លា។ វិនាទី។ វិនាទី។
ដើម្បីស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងរវាងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធផ្ទៃក្រឡាចត្រង្គ (ស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬថ្លា) ដូចដែលបានបង្ហាញដោយសញ្ញាវាយនភាពរបស់យើង និងសកម្មភាព MT ដំបូងយើងបានតំរែតំរង់ទំនាក់ទំនងរវាងកោសិកាសម្រាប់ចលនាស៊ីសង្វាក់គ្នា (ជម្រាលវិជ្ជមាន) ឬចលនាថ្លា (ជម្រាលអវិជ្ជមាន) ដោយតំរែតំរង់។ ដែលត្រូវបានផ្តល់ឱ្យដើម្បីចាត់ថ្នាក់កោសិកាតាមអត្រាឆ្លើយតបសញ្ញាបើប្រៀបធៀបទៅនឹងកម្រិតពណ៌ (ដោយឡែកពីគ្នាសម្រាប់ទិសដៅរបៀបនីមួយៗ)។ ឧទាហរណ៍នៃខ្សែកោងលៃតម្រូវក្រឡាចត្រង្គទាំងនេះពីក្រឡាឧទាហរណ៍ដូចគ្នានៅក្នុងរូបភាពទី 3 ត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 4a។ បន្ទាប់ពីការចាត់ថ្នាក់ យើងបានប្រើការវិភាគការអនុវត្តអ្នកទទួល (ROC) ដើម្បីវាស់បរិមាណភាពរសើបរបស់កោសិកានីមួយៗចំពោះការកែប្រែសញ្ញាវាយនភាព (សូមមើលវិធីសាស្រ្ត)។ មុខងារណឺរ៉ូម៉ែត្រដែលទទួលបានតាមវិធីនេះអាចត្រូវបានប្រៀបធៀបដោយផ្ទាល់ជាមួយនឹងលក្ខណៈផ្លូវចិត្តរូបវន្តរបស់ស្វានៅក្នុងវគ្គដូចគ្នា ដើម្បីប្រៀបធៀបដោយផ្ទាល់នូវភាពរសើបផ្លូវចិត្តរូបវន្តរបស់ណឺរ៉ូនទៅនឹងវាយនភាពក្រឡាចត្រង្គ។ យើងបានធ្វើការវិភាគរកឃើញសញ្ញាពីរសម្រាប់ឯកតាទាំងអស់នៅក្នុងគំរូ ដោយគណនាលក្ខណៈពិសេសណឺរ៉ូម៉ែត្រដាច់ដោយឡែកសម្រាប់ទិសដៅនីមួយៗនៃលំនាំ (ម្តងទៀត ឡើងលើ ឬចុះក្រោម)។ វាជាការសំខាន់ក្នុងការកត់សម្គាល់ថា សម្រាប់ការវិភាគនេះ យើងគ្រាន់តែរួមបញ្ចូលការសាកល្បងដែល (i) ការរំញោចមានសញ្ញាវាយនភាព និង (ii) ស្វាបានឆ្លើយតបស្របតាមសញ្ញានោះ (ឧ. ការសាកល្បង "ត្រឹមត្រូវ")។
អត្រាភ្លើងត្រូវបានគ្រោងទល់នឹងកម្រិតពណ៌នៃសញ្ញាវាយនភាពរៀងៗខ្លួន សម្រាប់ក្រឡាចត្រង្គដែលផ្លាស់ប្តូរឡើងលើ (ឆ្វេង) ឬចុះក្រោម (ស្តាំ) បន្ទាត់រឹងតំណាងឱ្យតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរដែលសមបំផុត ហើយទិន្នន័យនៅជួរខាងលើ (បាត) ត្រូវបានយកចេញពីអ្វីដែលបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 3a ក្រឡា, ខ (រូបភាពទី 3c, ឃ)។ លក្ខណៈពិសេសនៃជម្រាលតំរែតំរង់ត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់សញ្ញាវាយនភាពដែលពេញចិត្ត (ស៊ីសង្វាក់គ្នា/ថ្លា) ទៅការរួមបញ្ចូលគ្នានៃទិសដៅក្រឡា/បន្ទះឈើនីមួយៗ (n ≥ 20 ការសាកល្បងក្នុងមួយលក្ខខណ្ឌរំញោច)។ របារកំហុសតំណាងឱ្យគម្លាតស្តង់ដារនៃមធ្យមភាគ។ អនុគមន៍ណឺរ៉ូម៉ែត្រិចនៃឯកតាដែលបង្ហាញក្នុង ba ត្រូវបានពិពណ៌នារួមគ្នាជាមួយនឹងអនុគមន៍ចិត្តសាស្ត្រដែលប្រមូលបានក្នុងអំឡុងពេលវគ្គដូចគ្នា។ ឥឡូវនេះ សម្រាប់លក្ខណៈពិសេសនីមួយៗ យើងគ្រោងជម្រើសគន្លឹះឧបករណ៍ដែលពេញចិត្ត (តម្រឹម) (សូមមើលអត្ថបទ) ជាភាគរយនៃភាពផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាវាយនភាព (អាប់ស៊ីសសា)។ ភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពត្រូវបានផ្លាស់ប្តូរ ដូច្នេះគន្លឹះឧបករណ៍ដែលពេញចិត្តគឺវិជ្ជមាន និងគន្លឹះឧបករណ៍ទទេគឺអវិជ្ជមាន។ ទិន្នន័យពីក្រឡាចត្រង្គរសាត់ឡើងលើ (ចុះក្រោម) ត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងបន្ទះខាងឆ្វេង (ស្តាំ) នៅក្នុងជួរខាងលើ (ខាងក្រោម) - ទិន្នន័យពីក្រឡាដែលបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 3a,b (រូបភាពទី 3c,d)។ សមាមាត្រនៃកម្រិតណឺរ៉ូម៉ែត្រិច និងចិត្តសាស្ត្រម៉ែត្រិច (N/P) ត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងបន្ទះនីមួយៗ។ កាំ។ បន្លា។ វិនាទី។ វិនាទី។ ថត។ ទិសដៅ។ ខេត្តដែលពេញចិត្ត។ psi។ ចិត្តសាស្ត្រ។ សរសៃប្រសាទ។
ខ្សែកោងលៃតម្រូវបន្ទះឈើ និងអនុគមន៍ណឺរ៉ូម៉ែត្រិចនៃកោសិកា MT តំណាងពីរ និងអនុគមន៍ចិត្តសាស្ត្រម៉ែត្រិចដែលពាក់ព័ន្ធរបស់វា ដែលប្រមូលផ្តុំគ្នាជាមួយនឹងការឆ្លើយតបទាំងនេះ ត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងបន្ទះខាងលើ និងខាងក្រោមនៃរូបភាពទី 4a,b រៀងៗខ្លួន។ កោសិកាទាំងនេះបង្ហាញពីការកើនឡើង ឬថយចុះស្ទើរតែឯកោ នៅពេលដែលវាយនភាពប្រែប្រួលពីថ្លាទៅជាស៊ីសង្វាក់គ្នា។ លើសពីនេះ ទិសដៅ និងកម្លាំងនៃចំណងនេះអាស្រ័យលើទិសដៅនៃចលនាបន្ទះឈើ។ ជាចុងក្រោយ អនុគមន៍ណឺរ៉ូម៉ែត្រិចដែលគណនាចេញពីការឆ្លើយតបរបស់កោសិកាទាំងនេះបានខិតជិត (ប៉ុន្តែនៅតែមិនត្រូវគ្នានឹង) លក្ខណៈសម្បត្តិចិត្តសាស្ត្រនៃចលនាក្រឡាចត្រង្គឯកទិស។ ទាំងអនុគមន៍ណឺរ៉ូម៉ែត្រិច និងចិត្តសាស្ត្រម៉ែត្រិចត្រូវបានសង្ខេបជាមួយនឹងកម្រិត ពោលគឺត្រូវគ្នាទៅនឹងប្រហែល 84% នៃភាពផ្ទុយគ្នាដែលបានជ្រើសរើសយ៉ាងត្រឹមត្រូវ (ដែលត្រូវគ្នានឹងមធ្យម + 1 sd នៃអនុគមន៍ហ្គូសៀនបូកសរុបដែលបានសម)។ នៅទូទាំងគំរូទាំងមូល សមាមាត្រ N/P ដែលជាសមាមាត្រនៃកម្រិតណឺរ៉ូម៉ែត្រិចទៅនឹងសមាមាត្រចិត្តសាស្ត្រ មានជាមធ្យម 12.4 ± 1.2 នៅក្នុងស្វា N និង 15.9 ± 1.8 នៅក្នុងស្វា S ហើយសម្រាប់ឡាទីសដើម្បីផ្លាស់ទីក្នុងទិសដៅយ៉ាងហោចណាស់មួយ មានតែនៅ ~16% (18) ឯកតា %) ពីស្វា N (ស្វា S) (រូបភាពទី 5a)។ ពីឧទាហរណ៍កោសិកាដែលបង្ហាញក្នុងរូបភាព។ ដូចដែលបានឃើញក្នុងរូបភាពទី 3 និងទី 4 ភាពរសើបនៃណឺរ៉ូនអាចរងផលប៉ះពាល់ដោយទំនាក់ទំនងរវាងទិសដៅដែលពេញចិត្តនៃកោសិកា និងទិសដៅនៃចលនាឡាទីសដែលប្រើក្នុងការពិសោធន៍។ ជាពិសេស ខ្សែកោងកែតម្រូវទិសដៅក្នុងរូបភាពទី 3a,c បង្ហាញពីទំនាក់ទំនងរវាងការកំណត់ទិសដៅណឺរ៉ូននៃអារេស៊ីនុសតែមួយ និងភាពរសើបរបស់វាចំពោះចលនាថ្លា/ស៊ីគ្នានៅក្នុងអារេដែលមានវាយនភាពរបស់យើង។ នេះជាករណីសម្រាប់ស្វាទាំងពីរ (ANOVA; ទិសដៅដែលពេញចិត្តទាក់ទងត្រូវបានដាក់ក្នុងធុងជាមួយនឹងគុណភាពបង្ហាញ 10°; ស្វា N: F = 2.12, p < 0.01; ស្វា S: F = 2.01, p < 0.01)។ នេះជាករណីសម្រាប់ស្វាទាំងពីរ (ANOVA; ទិសដៅដែលពេញចិត្តទាក់ទងត្រូវបានដាក់ក្នុងធុងជាមួយនឹងគុណភាពបង្ហាញ 10°; ស្វា N: F = 2.12, p < 0.01; ស្វា S: F = 2.01, p < 0.01)។ Это имело место для обеих обезьян (ANOVA; относительные предпочтительные направления объединены в группем обезьяна N: F = 2,12, p <0,01; обезьяна S: F = 2,01, p <0,01) ។ នេះជាករណីសម្រាប់ស្វាទាំងពីរ (ANOVA; ទិសដៅដែលពេញចិត្តទាក់ទងត្រូវបានដាក់ជាក្រុមនៅគុណភាពបង្ហាញ 10°; ស្វា N: F=2.12, p<0.01; ស្វា S: F=2.01, p<0.01)។两只猴子都是这种情况（方差分析；以10°分辨率合并的相对首选方向；猴合并的相对首选方向；猴子។ 0.01；猴子S：F = 2.01,p <0.01)។两只猴子都是这种（方差分析以以 10°分辨率合并的相对方向； p.2 相对方向； p. <0.01 ；： : f = 2.01, p <0.01….……..))))))))))))))))))))) Это имело место для обеих обезьян (ANOVA; относительная предпочтительная ориентация объиединена при0 объидинена при0; обезьяна N: F = 2,12, p <0,01; обезьяна S: F = 2,01, p <0,01) ។ នេះជាករណីសម្រាប់ស្វាទាំងពីរ (ANOVA; ទិសដៅដែលពេញចិត្តទាក់ទងគ្នាប្រមូលផ្តុំនៅគុណភាពបង្ហាញ 10°; ស្វា N: F=2.12, p<0.01; ស្វា S: F=2.01, p<0.01)។ដោយសារកម្រិតនៃភាពប្រែប្រួលដ៏ច្រើននៃភាពរសើបនៃណឺរ៉ូន (រូបភាពទី 5a) ដើម្បីមើលឃើញពីការពឹងផ្អែកនៃភាពរសើបនៃណឺរ៉ូនលើទិសដៅដែលពេញចិត្តទាក់ទង ដំបូងយើងបានធ្វើឱ្យទិសដៅដែលពេញចិត្តរបស់កោសិកានីមួយៗមានលក្ខណៈធម្មតាទៅជាទិសដៅ "ល្អបំផុត" សម្រាប់ចលនានៃលំនាំក្រឡាចត្រង្គ (ឧ. ទិសដៅ)។ ដែលក្នុងនោះក្រឡាចត្រង្គបង្កើតជាមុំតូចបំផុតរវាងទិសដៅកោសិកាដែលពេញចិត្ត និងទិសដៅនៃលំនាំក្រឡាចត្រង្គ)។ យើងបានរកឃើញថាកម្រិតដែលទាក់ទងនៃណឺរ៉ូន (កម្រិតសម្រាប់ទិសដៅក្រឡាចត្រង្គ "អាក្រក់បំផុត"/កម្រិតសម្រាប់ទិសដៅក្រឡាចត្រង្គ "ល្អបំផុត") បានប្រែប្រួលជាមួយនឹងទិសដៅដែលពេញចិត្តដែលបានធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈធម្មតានេះ ដោយកំពូលនៅក្នុងសមាមាត្រកម្រិតនេះកើតឡើងជុំវិញលំនាំ ឬទិសដៅសមាសធាតុ (រូបភាពទី 5b)។ ឥទ្ធិពលនេះមិនអាចពន្យល់បានដោយភាពលំអៀងនៅក្នុងការចែកចាយទិសដៅដែលពេញចិត្តនៅក្នុងឯកតានៅក្នុងគំរូនីមួយៗឆ្ពោះទៅរកលំនាំក្រឡាចត្រង្គមួយ ឬទិសដៅសមាសធាតុ (រូបភាពទី 5c; ការធ្វើតេស្ត Rayleigh; ស្វា N: z = 8.33, p < 10−3, មធ្យមភាគរង្វង់ = 190.13 ដឺក្រេ ± 9.83 ដឺក្រេ; ស្វា S: z = 0.79, p = 0.45) ហើយវាមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៅទូទាំងមុំអន្តរក្រឡាចត្រង្គ (រូបភាពបន្ថែមទី 2)។ ឥទ្ធិពលនេះមិនអាចពន្យល់បានដោយភាពលំអៀងនៅក្នុងការចែកចាយទិសដៅដែលពេញចិត្តនៅក្នុងឯកតានៅក្នុងគំរូនីមួយៗឆ្ពោះទៅរកលំនាំក្រឡាចត្រង្គមួយ ឬទិសដៅសមាសធាតុ (រូបភាពទី 5c; ការធ្វើតេស្ត Rayleigh; ស្វា N: z = 8.33, p < 10−3, មធ្យមភាគរង្វង់ = 190.13 ដឺក្រេ ± 9.83 ដឺក្រេ; ស្វា S: z = 0.79, p = 0.45) ហើយវាមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៅទូទាំងមុំអន្តរក្រឡាចត្រង្គ (រូបភាពបន្ថែមទី 2)។ Этот эффект нельзя было объяснить смещением распределения предпочтительных направлений в единицах в каж вой одного из клетчатых направлений или направлений компонентов (рис. 5в; критерий Рэлея; обезьяна N:z = 8,33) ។ ឥទ្ធិពលនេះមិនអាចពន្យល់បានដោយការផ្លាស់ប្តូរនៃការចែកចាយទិសដៅដែលពេញចិត្តជាឯកតានៅក្នុងគំរូនីមួយៗឆ្ពោះទៅរកទិសដៅក្រឡាចត្រង្គមួយ ឬទិសដៅសមាសធាតុ (រូបភាពទី 5c; ការធ្វើតេស្ត Rayleigh; ស្វា N: z = 8.33, p < 10–3)។មធ្យមភាគរង្វង់ = 190.13 ដឺក្រេ ± 9.83 ដឺក្រេ; ស្វា S: z = 0.79, p = 0.45) ហើយវាដូចគ្នាសម្រាប់គ្រប់ជ្រុងទាំងអស់នៃក្រឡាចត្រង្គ plaid (រូបភាពបន្ថែមទី 2)។这种效应不能通过每个样本中单元中的优选方向分布偏向格子图案或组件方向之一来解释（图5c；瑞利测试；猴子N：z = 8.33，p < 10-3，圆形平均值= 190.13度± 9.83度；猴子S：z = 0.79，p = 0.45)并且在格子间光栅角上是一致的（补充图2）។这种效应不能通过每样本中单元中优选方向分布偏向偏嶖幻来解释（图图图图瑞利测试；猴子n：z=8.33，p<10-3，平均值平均值圆圆圆形圆形圆形圆形 圆形圆形圆形圆形z Этот эффект не может быть объяснен тем, что распределение предпочтительных ориентаций в клекатках в клекатках в клекатках либо в сторону структуры решетки, либо в сторону одной из ориентаций компонентов (рис. 5в; крону Райтерий; = 8,33, ទំ < 10–3) ។ ឥទ្ធិពលនេះមិនអាចពន្យល់បានដោយការពិតដែលថាការចែកចាយនៃទិសដៅដែលពេញចិត្តនៅក្នុងកោសិកានៅក្នុងគំរូនីមួយៗមានភាពលំអៀងទៅរករចនាសម្ព័ន្ធឡាទីស ឬឆ្ពោះទៅរកទិសដៅសមាសធាតុមួយ (រូបភាពទី 5c; ការធ្វើតេស្តរបស់ Rayleigh; ស្វា N: z = 8.33, p < 10–3)។, មធ្យមភាគរង្វង់) = 190.13 ដឺក្រេ ± 9.83 ដឺក្រេ; ស្វា S: z = 0.79, p = 0.45) ហើយមានមុំក្រឡាចត្រង្គស្មើគ្នារវាងក្រឡាចត្រង្គ (រូបភាពបន្ថែមទី 2)។ដូច្នេះ ភាពរសើបនៃណឺរ៉ូនចំពោះក្រឡាចត្រង្គដែលមានវាយនភាពអាស្រ័យយ៉ាងហោចណាស់មួយផ្នែកលើលក្ខណៈសម្បត្តិជាមូលដ្ឋាននៃការលៃតម្រូវ MT ។
បន្ទះខាងឆ្វេងបង្ហាញពីការចែកចាយនៃសមាមាត្រ N/P (កម្រិតណឺរ៉ូន/ផ្លូវចិត្តសរីរវិទ្យា)។ ក្រឡានីមួយៗផ្តល់ចំណុចទិន្នន័យពីរ មួយសម្រាប់ទិសដៅនីមួយៗដែលលំនាំផ្លាស់ទី។ បន្ទះខាងស្តាំគូសកម្រិតផ្លូវចិត្តសរីរវិទ្យា (តម្រឹម) ទល់នឹងកម្រិតណឺរ៉ូន (អាប់ស៊ីសសា) សម្រាប់ឯកតាទាំងអស់នៅក្នុងគំរូ។ ទិន្នន័យនៅជួរខាងលើ (ខាងក្រោម) គឺមកពីស្វា N (S)។ ខ សមាមាត្រកម្រិតធម្មតាត្រូវបានគូសធៀបនឹងទំហំនៃភាពខុសគ្នារវាងទិសដៅឡាទីសល្អបំផុត និងទិសដៅកោសិកាដែលពេញចិត្ត។ ទិសដៅ "ល្អបំផុត" ត្រូវបានកំណត់ថាជាទិសដៅនៃរចនាសម្ព័ន្ធក្រឡាចត្រង្គ (វាស់ដោយក្រឡាចត្រង្គស៊ីនុសតែមួយ) ដែលនៅជិតបំផុតទៅនឹងទិសដៅកោសិកាដែលពេញចិត្ត។ ទិន្នន័យត្រូវបានដាក់ក្នុងធុងជាមុនសិនដោយទិសដៅដែលពេញចិត្តដែលបានធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈធម្មតា (ធុង 10°) បន្ទាប់មកសមាមាត្រកម្រិតត្រូវបានធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈធម្មតាទៅតម្លៃអតិបរមា និងគណនាជាមធ្យមនៅក្នុងធុងនីមួយៗ។ ក្រឡាដែលមានទិសដៅដែលពេញចិត្តធំជាង ឬតូចជាងទិសដៅនៃសមាសធាតុឡាទីសមានភាពខុសគ្នាធំបំផុតនៅក្នុងភាពរសើបចំពោះទិសដៅនៃលំនាំឡាទីស។ គ អ៊ីស្តូក្រាមពណ៌ផ្កាឈូកនៃការចែកចាយទិសដៅដែលពេញចិត្តនៃឯកតា MT ទាំងអស់ដែលបានកត់ត្រានៅក្នុងស្វានីមួយៗ។
ជាចុងក្រោយ ការឆ្លើយតបរបស់ MT ត្រូវបានកែប្រែដោយទិសដៅនៃចលនាក្រឡាចត្រង្គ និងព័ត៌មានលម្អិតនៃសញ្ញាបែងចែករបស់យើង (វាយនភាព)។ ការប្រៀបធៀបភាពរសើបនៃណឺរ៉ូន និងផ្លូវចិត្តវិទ្យាបានបង្ហាញថា ជាទូទៅ ឯកតា MT មានភាពរសើបតិចជាងច្រើនចំពោះសញ្ញាវាយនភាពផ្ទុយគ្នាជាងស្វា។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភាពរសើបនៃណឺរ៉ូនបានផ្លាស់ប្តូរអាស្រ័យលើភាពខុសគ្នារវាងទិសដៅដែលពេញចិត្តនៃឯកតា និងទិសដៅនៃចលនាក្រឡាចត្រង្គ។ កោសិកាដែលងាយរងគ្រោះបំផុតមានទំនោរមានចំណង់ចំណូលចិត្តទិសដៅដែលស្ទើរតែគ្របដណ្តប់លំនាំក្រឡាចត្រង្គ ឬទិសដៅសមាសធាតុមួយ ហើយសំណុំរងតូចមួយនៃគំរូរបស់យើងមានភាពរសើបដូច ឬងាយរងគ្រោះជាងការយល់ឃើញរបស់ស្វាអំពីភាពខុសគ្នានៃកម្រិតពណ៌។ ដើម្បីកំណត់ថាតើសញ្ញាពីឯកតាដែលងាយរងគ្រោះជាងនេះទាំងនេះមានទំនាក់ទំនងយ៉ាងជិតស្និទ្ធជាមួយនឹងការយល់ឃើញចំពោះស្វាឬអត់ យើងបានពិនិត្យមើលទំនាក់ទំនងរវាងការយល់ឃើញ និងការឆ្លើយតបរបស់ណឺរ៉ូន។
ជំហានដ៏សំខាន់មួយក្នុងការបង្កើតទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាពសរសៃប្រសាទ និងឥរិយាបថ គឺការបង្កើតទំនាក់ទំនងរវាងណឺរ៉ូន និងការឆ្លើយតបនៃអាកប្បកិរិយាចំពោះការរំញោចថេរ។ ដើម្បីភ្ជាប់ការឆ្លើយតបសរសៃប្រសាទទៅនឹងការវិនិច្ឆ័យការបែងចែក វាមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការបង្កើតការរំញោចដែលទោះបីជាដូចគ្នាក៏ដោយ ត្រូវបានយល់ឃើញខុសគ្នានៅក្នុងការសាកល្បងផ្សេងៗគ្នា។ នៅក្នុងការសិក្សាបច្ចុប្បន្ននេះ នេះត្រូវបានតំណាងយ៉ាងច្បាស់ដោយក្រឡាចត្រង្គកម្រិតពណ៌វាយនភាពសូន្យ។ ទោះបីជាយើងសង្កត់ធ្ងន់ថា ដោយផ្អែកលើមុខងារផ្លូវចិត្តរបស់សត្វ ក្រឡាចត្រង្គដែលមានកម្រិតពណ៌វាយនភាពតិចតួចបំផុត (តិចជាង ~20%) ជាធម្មតាត្រូវបានចាត់ទុកថាមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬមានតម្លាភាព។
ដើម្បីវាស់បរិមាណនៃការឆ្លើយតប MT ដែលមានទំនាក់ទំនងជាមួយរបាយការណ៍យល់ឃើញ យើងបានធ្វើការវិភាគប្រូបាប៊ីលីតេជ្រើសរើស (CP) នៃទិន្នន័យក្រឡាចត្រង្គរបស់យើង (សូមមើល 3)។ សរុបមក CP គឺជារង្វាស់មិនមែនប៉ារ៉ាម៉ែត្រ មិនមែនស្តង់ដារ ដែលវាស់បរិមាណទំនាក់ទំនងរវាងការឆ្លើយតបកើនឡើង និងការវិនិច្ឆ័យយល់ឃើញ 30។ ដោយកំណត់ការវិភាគចំពោះការសាកល្បងដោយប្រើក្រឡាចត្រង្គដែលមានភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពសូន្យ និងវគ្គដែលស្វាបានធ្វើជម្រើសយ៉ាងហោចណាស់ប្រាំសម្រាប់ប្រភេទនីមួយៗនៃការសាកល្បងទាំងនេះ យើងបានគណនា SR ដោយឡែកពីគ្នាសម្រាប់ទិសដៅនីមួយៗនៃចលនាក្រឡាចត្រង្គ។ នៅទូទាំងស្វា យើងបានសង្កេតឃើញតម្លៃ CP ជាមធ្យមធំជាងអ្វីដែលយើងរំពឹងទុកដោយចៃដន្យ (រូបភាពទី 6a, d; ស្វា N: CP ជាមធ្យម: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), ការធ្វើតេស្ត t ទ្វេភាគីទល់នឹងភាពទទេនៃ CP = 0.5, t = 6.7, p < 10−9; ស្វា S: CP ជាមធ្យម: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), ការធ្វើតេស្ត t ទ្វេភាគី, t = 9.4, p < 10−13)។ នៅទូទាំងស្វា យើងបានសង្កេតឃើញតម្លៃ CP ជាមធ្យមធំជាងអ្វីដែលយើងរំពឹងទុកដោយចៃដន្យ (រូបភាពទី 6a, d; ស្វា N: CP ជាមធ្យម: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), ការធ្វើតេស្ត t ទ្វេភាគីទល់នឹងភាពទទេនៃ CP = 0.5, t = 6.7, p < 10−9; ស្វា S: CP ជាមធ្យម: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), ការធ្វើតេស្ត t ទ្វេភាគី, t = 9.4, p < 10−13)។ចំពោះស្វា យើងបានសង្កេតឃើញ CP ជាមធ្យមខ្ពស់ជាងការរំពឹងទុកដោយចៃដន្យ (រូបភាពទី 6a, d; ស្វា N: CP ជាមធ្យម: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), ការធ្វើតេស្ត t ពីរកន្ទុយ ទល់នឹង តម្លៃទទេ)។CP = 0,5, t = 6,7, p < 10–9; CP = 0.5, t = 6.7, p < 10–9; обезьяна S: среднее CP: 0,55, 95% ДИ: (0,54, 0,57), двусторонний t-критерий, t = 9,4, p < 10–13) ។ ស្វា S: មធ្យម CP: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), តេស្ត t ពីរកន្ទុយ, t = 9.4, p < 10–13)។在猴子中，我们观察到平均CP值显着大于我们偶然预期的值（图6a，d；猴子N：平均CP：50.54，54%) CI：(0.53,0.56),针对空值的双边t检验CP=0.5, t=6.7, p < 10−9;猴子S: 平均CP: 0.55, 95% CI, t = 0.0.检验, t = 9.4, p < 10−13) ។在猴子中，我们观察平均平均值 显着大于 我们偶然的值（图图图 6a，年：－ 0.54，95% Ci：0.53，0.56），空值检验 CP = 0.5, t = 6.7, p < 10−9; 猴子S: 平均CP: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), 双边t检验, t=9.4, p < 10−13) У обезьян мы наблюдали средние значения CP, значительно превышающие то, что мы могли бы ожидатй. слу (6 обезьяна N: среднее CP: 0,54, 95% ДИ: (0,53, 0,56), двусторонний t- тест CP против нуля = 0,5, t = 6,7-, p, средний CP: 0,55, 95% ДИ: (0,54, 0,57), двусторонний t-критерий, t = ៩,៤, ទំ < ១០-១៣)។ ចំពោះស្វា យើងបានសង្កេតឃើញតម្លៃ CP មធ្យមខ្ពស់ជាងអ្វីដែលយើងអាចរំពឹងទុកដោយចៃដន្យ (រូបភាពទី 6a, d; ស្វា N: CP មធ្យម: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), CP តេស្ត t ពីរកន្ទុយ ទល់នឹង សូន្យ = 0.5, t = 6.7, p < 10-9, ស្វា S: CP មធ្យម: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ t ពីរកន្ទុយ, t = 9.4, p < 10-13)។ដូច្នេះ ណឺរ៉ូន MT មានទំនោរបញ្ចេញថាមពលខ្លាំងជាងមុន សូម្បីតែក្នុងករណីដែលគ្មានសញ្ញាណច្បាស់លាស់ណាមួយក៏ដោយ នៅពេលដែលការយល់ឃើញរបស់សត្វអំពីចលនាឡាទីសត្រូវគ្នានឹងចំណង់ចំណូលចិត្តរបស់កោសិកា។
ក. ការចែកចាយប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសសម្រាប់ក្រឡាចត្រង្គដោយគ្មានសញ្ញាវាយនភាពសម្រាប់គំរូដែលបានកត់ត្រាពីស្វា N។ ក្រឡានីមួយៗអាចរួមចំណែករហូតដល់ចំណុចទិន្នន័យពីរ (មួយសម្រាប់ទិសដៅនីមួយៗនៃចលនាក្រឡាចត្រង្គ)។ តម្លៃ CP មធ្យមលើសពីចៃដន្យ (ព្រួញពណ៌ស) បង្ហាញថាជារួមមានទំនាក់ទំនងសំខាន់រវាងសកម្មភាព MT និងការយល់ឃើញ។ ខ. ដើម្បីពិនិត្យមើលផលប៉ះពាល់នៃភាពលំអៀងនៃការជ្រើសរើសដែលអាចកើតមាន យើងបានគណនា CP ដោយឡែកពីគ្នាសម្រាប់ការរំញោចណាមួយដែលស្វាបានធ្វើកំហុសយ៉ាងហោចណាស់មួយ។ ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសត្រូវបានគ្រោងជាអនុគមន៍នៃសមាមាត្រនៃការជ្រើសរើស (pref/null) សម្រាប់ការរំញោចទាំងអស់ (ខាងឆ្វេង) និងតម្លៃដាច់ខាតនៃភាពផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាវាយនភាព (ខាងស្តាំ ទិន្នន័យពីក្រឡានីមួយៗចំនួន 120)។ បន្ទាត់រឹង និងផ្ទៃដែលមានស្រមោលនៅក្នុងបន្ទះខាងឆ្វេងតំណាងឱ្យមធ្យម ± sem នៃមធ្យមភាគចល័ត 20 ចំណុច។ ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសដែលបានគណនាសម្រាប់ការរំញោចដែលមានសមាមាត្រនៃការជ្រើសរើសមិនមានតុល្យភាព ដូចជាក្រឡាចត្រង្គដែលមានភាពផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាខ្ពស់ មានភាពខុសគ្នាច្រើនជាង ហើយត្រូវបានដាក់ជាក្រុមជុំវិញលទ្ធភាព។ តំបន់ដែលមានស្រមោលពណ៌ប្រផេះនៅក្នុងបន្ទះខាងស្តាំសង្កត់ធ្ងន់លើភាពផ្ទុយគ្នានៃលក្ខណៈពិសេសដែលរួមបញ្ចូលក្នុងការគណនាប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសខ្ពស់។ គ. ប្រូបាប៊ីលីតេនៃជម្រើសធំ (អូឌីន) ត្រូវបានគ្រោងទល់នឹងកម្រិតនៃណឺរ៉ូន (អាប់ស៊ីស)។ ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសមានទំនាក់ទំនងអវិជ្ជមានយ៉ាងខ្លាំងជាមួយនឹងកម្រិត។ អនុសញ្ញា df គឺដូចគ្នានឹង ac ប៉ុន្តែអនុវត្តចំពោះទិន្នន័យតែមួយចំនួន 157 ពីស្វា S លុះត្រាតែមានការកត់សម្គាល់ផ្សេងពីនេះ។ g. ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសខ្ពស់បំផុត (អូឌីន) ត្រូវបានគ្រោងទល់នឹងទិសដៅដែលពេញចិត្តដែលបានធ្វើឱ្យមានលក្ខណៈធម្មតា (អាប់ស៊ីស) សម្រាប់ស្វានីមួយៗនៃពីរ។ កោសិកា MT នីមួយៗបានរួមចំណែកចំណុចទិន្នន័យពីរ (មួយសម្រាប់ទិសដៅនីមួយៗនៃរចនាសម្ព័ន្ធឡាទីស)។ h. គ្រោងប្រអប់ធំនៃប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសសម្រាប់មុំអន្តររ៉ាស្ទ័រនីមួយៗ។ បន្ទាត់រឹងសម្គាល់មេឌីយ៉ាន គែមខាងក្រោម និងខាងលើនៃប្រអប់តំណាងឱ្យភាគរយទី 25 និងទី 75 រៀងៗខ្លួន ពុកមាត់ត្រូវបានពង្រីកដល់ 1.5 ដងនៃជួរអន្តរក្វាទីល ហើយចំណុចក្រៅពីដែនកំណត់នេះត្រូវបានកត់សម្គាល់។ ទិន្នន័យនៅក្នុងបន្ទះខាងឆ្វេង (ស្តាំ) គឺមកពីកោសិកាស្វា N(S) ចំនួន 120 (157) នីមួយៗ។ i. ប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសខ្ពស់បំផុត (អូឌីន) ត្រូវបានគ្រោងទល់នឹងពេលវេលានៃការចាប់ផ្តើមនៃការរំញោច (អាប់ស៊ីស)។ CP ធំត្រូវបានគណនាជាចតុកោណកែងរអិល (ទទឹង 100 ms ជំហាន 10 ms) ពេញមួយការធ្វើតេស្ត ហើយបន្ទាប់មកត្រូវបានគណនាជាមធ្យមលើឯកតា។
ការសិក្សាមួយចំនួនពីមុនបានរាយការណ៍ថា CP អាស្រ័យលើចំនួននៃការសាកល្បងដែលទាក់ទងគ្នានៅក្នុងការចែកចាយអត្រាមូលដ្ឋាន មានន័យថារង្វាស់នេះមិនសូវគួរឱ្យទុកចិត្តសម្រាប់ការរំញោចដែលបណ្តាលឱ្យមានភាពខុសគ្នាខ្លាំងនៅក្នុងសមាមាត្រនៃជម្រើសនីមួយៗ។ ដើម្បីសាកល្បងឥទ្ធិពលនេះនៅក្នុងទិន្នន័យរបស់យើង យើងបានគណនា CP ដោយឡែកពីគ្នាសម្រាប់ការរំញោចទាំងអស់ ដោយមិនគិតពីភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពសញ្ញា ហើយស្វាបានធ្វើការសាកល្បងមិនពិតយ៉ាងហោចណាស់មួយ។ CP ត្រូវបានគ្រោងទល់នឹងសមាមាត្រជ្រើសរើស (pref/null) សម្រាប់សត្វនីមួយៗនៅក្នុងរូបភាពទី 6b និង e (បន្ទះខាងឆ្វេង) រៀងៗខ្លួន។ ដោយក្រឡេកមើលមធ្យមភាគចល័ត វាច្បាស់ណាស់ថា CP នៅតែខ្ពស់ជាងប្រូបាប៊ីលីតេលើជួរដ៏ធំទូលាយនៃហាងឆេងជ្រើសរើស ដោយធ្លាក់ចុះតែនៅពេលដែលហាងឆេងធ្លាក់ចុះ (កើនឡើង) ក្រោម (ខាងលើ) 0.2 (0.8)។ ដោយផ្អែកលើលក្ខណៈផ្លូវចិត្តរបស់សត្វ យើងរំពឹងថាមេគុណជ្រើសរើសនៃទំហំនេះនឹងអនុវត្តតែចំពោះការរំញោចដែលមានសញ្ញាវាយនភាពផ្ទុយគ្នាខ្ពស់ (ស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬថ្លា) (សូមមើលឧទាហរណ៍នៃលក្ខណៈពិសេសផ្លូវចិត្តនៅក្នុងរូបភាពទី 2a, b)។ ដើម្បីកំណត់ថាតើនេះជាករណីឬអត់ និងថាតើ PC ដ៏សំខាន់មួយនៅតែមានសូម្បីតែសម្រាប់ការរំញោចដែលមានសញ្ញាបែងចែកច្បាស់លាស់ឬអត់ យើងបានពិនិត្យមើលឥទ្ធិពលនៃតម្លៃកម្រិតពណ៌វាយនភាពដាច់ខាតលើ PC (រូបភាពទី 6b ខាងស្តាំ)។ ដូចដែលរំពឹងទុក CP គឺខ្ពស់ជាងប្រូបាប៊ីលីតេសម្រាប់ការរំញោចដែលមានសញ្ញាបែងចែកកម្រិតពណ៌រហូតដល់មធ្យម (~20% ឬទាបជាង)។
នៅក្នុងភារកិច្ចសម្គាល់ការតំរង់ទិស ល្បឿន និងភាពមិនស៊ីគ្នា MT CP មានទំនោរខ្ពស់បំផុតនៅក្នុងណឺរ៉ូនដែលងាយរងគ្រោះបំផុត ប្រហែលជាដោយសារតែណឺរ៉ូនទាំងនេះផ្ទុកសញ្ញាផ្តល់ព័ត៌មានច្រើនបំផុត 30,32,33,34។ស្របនឹងការរកឃើញទាំងនេះ យើងបានសង្កេតឃើញទំនាក់ទំនងមធ្យម ប៉ុន្តែសំខាន់រវាង CP ធំ ដែលគណនាចេញពីអត្រាបាញ់ដែលមានពិន្ទុ z ឆ្លងកាត់ភាពផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាវាយនភាពដែលបានបន្លិចនៅក្នុងបន្ទះខាងស្តាំបំផុតនៃរូបភាពទី 2។6b, e, និងកម្រិតណឺរ៉ូន (រូបភាពទី 6c, f; តំរែតំរង់មធ្យមធរណីមាត្រ; ស្វា N: r = −0.12, p = 0.07 ស្វា S: r = −0.18, p < 10−3)។ 6b, e, និងកម្រិតណឺរ៉ូន (រូបភាពទី 6c, f; តំរែតំរង់មធ្យមធរណីមាត្រ; ស្វា N: r = −0.12, p = 0.07 ស្វា S: r = −0.18, p < 10−3)។ស្របនឹងការរកឃើញទាំងនេះ យើងបានសង្កេតឃើញទំនាក់ទំនងតិចតួច ប៉ុន្តែសំខាន់រវាង CP ធំដែលគណនាចេញពីពិន្ទុប្រេកង់រំញោច z ពីភាពផ្ទុយគ្នានៃសញ្ញាវាយនភាពដែលបានបន្លិចនៅក្នុងបន្ទះខាងស្តាំបំផុតនៃរូបភាពទី 6b, e និងកម្រិតណឺរ៉ូន (រូបភាពទី 6c, f; ធរណីមាត្រ)។ តំរែតំរង់មធ្យមធរណីមាត្រ;обезьяна N: r = -0,12, p = 0,07 обезьяна S: r = -0,18, p < 10-3) ។ ស្វា N: r = -0.12, p = 0.07។ ស្វា S: r = -0.18, p < 10-3)។与这些发现一致，我们观察到大CP之间存在适度但显着的相关性，这是根据图6b、e和神经元阈值（图6c、f；几何平均回归；猴子N：r = -0.12，p = 0.07猴子S：r = -0.18，p < . 10-)与这些发现一致，我们到大之间存在适度但显着的相关性这是根据国。阈值（图图 6c、f；回归；猴子n：r=-0.12，p=0.07猴子S：r=-0.18，p <10-3)។ស្រប​នឹង​ការ​រក​ឃើញ​ទាំង​នេះ យើង​បាន​សង្កេត​ឃើញ​មាន​ទំនាក់ទំនង​គ្នា​តិចតួច ប៉ុន្តែ​សំខាន់​រវាង CVs ធំៗ ដូច​បង្ហាញ​ក្នុង​រូបភាព 6b, e និង​កម្រិត​ណឺរ៉ូន (រូបភាព 6c, f; តំរែតំរង់​មធ្យម​ធរណីមាត្រ; ស្វា N: r = -0.12, p = 0.07)។Обезьяна S: г = -0,18, р < 10-3) ។ ស្វា S: r = -0.18, p < 10-3)។ដូច្នេះ សញ្ញាណពីឯកតាដែលផ្តល់ព័ត៌មានច្រើនបំផុត មានទំនោរបង្ហាញពីភាពប្រែប្រួលកាន់តែច្រើនជាមួយនឹងការវិនិច្ឆ័យការបែងចែកប្រធានបទចំពោះស្វា ដែលវាមានសារៈសំខាន់ដោយមិនគិតពីសញ្ញាណវាយនភាពណាមួយដែលបានបន្ថែមទៅភាពលំអៀងនៃការយល់ឃើញនោះទេ។
ដោយសារយើងធ្លាប់បានបង្កើតទំនាក់ទំនងរវាងភាពរសើបចំពោះសញ្ញាវាយនភាពក្រឡាចត្រង្គ និងការតំរង់ទិសណឺរ៉ូនដែលពេញចិត្ត យើងឆ្ងល់ថាតើមានទំនាក់ទំនងស្រដៀងគ្នារវាង CP និងការតំរង់ទិសដែលពេញចិត្តដែរឬទេ (រូបភាពទី 6g)។ ទំនាក់ទំនងនេះមានសារៈសំខាន់បន្តិចបន្តួចនៅក្នុងស្វា S (ANOVA; ស្វា N: 1.03, p=0.46; ស្វា S: F=1.73, p=0.04)។ យើងមិនសង្កេតឃើញភាពខុសគ្នានៅក្នុង CP សម្រាប់មុំឡាទីសរវាងឡាទីសនៅក្នុងសត្វណាមួយឡើយ (រូបភាពទី 6h; ANOVA; ស្វា N: F = 1.8, p = 0.11; ស្វា S: F = 0.32, p = 0.9)។
ជាចុងក្រោយ ការងារពីមុនបានបង្ហាញថា CP មានការផ្លាស់ប្តូរពេញមួយការសាកល្បង។ ការសិក្សាមួយចំនួនបានរាយការណ៍ពីការកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង បន្ទាប់មកដោយឥទ្ធិពលជ្រើសរើសរលូន 30 ខណៈពេលដែលការសិក្សាផ្សេងទៀតបានរាយការណ៍ពីការកើនឡើងជាលំដាប់នៃសញ្ញាជ្រើសរើសក្នុងអំឡុងពេលនៃការសាកល្បង 31។ សម្រាប់ស្វានីមួយៗ យើងបានគណនា CP នៃឯកតានីមួយៗនៅក្នុងការសាកល្បងដែលមានភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាពសូន្យ (រៀងៗខ្លួន យោងទៅតាមទិសដៅលំនាំ) នៅក្នុងកោសិកា 100 ms ដែលបោះជំហានរៀងរាល់ 20 ms ពីការចាប់ផ្តើមមុនពេលរំញោចដល់មធ្យមភាគក្រោយពេលមានអុហ្វសិតមុនពេលរំញោច។ ឌីណាមិក CP ជាមធ្យមសម្រាប់ស្វាពីរក្បាលត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 6i។ ក្នុងករណីទាំងពីរ CP នៅតែស្ថិតនៅកម្រិតចៃដន្យ ឬជិតវាខ្លាំងរហូតដល់ជិត 500 ms បន្ទាប់ពីការចាប់ផ្តើមនៃការរំញោច បន្ទាប់ពីនោះ CP បានកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំង។
បន្ថែមពីលើការផ្លាស់ប្តូរភាពរសើប CP ក៏ត្រូវបានបង្ហាញថារងផលប៉ះពាល់ដោយគុណភាពមួយចំនួននៃលក្ខណៈលៃតម្រូវកោសិកាផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ Uka និង DeAngelis34 បានរកឃើញថា CP នៅក្នុងភារកិច្ចសម្គាល់ភាពមិនស៊ីគ្នានៃកែវយឹតអាស្រ័យលើស៊ីមេទ្រីនៃខ្សែកោងលៃតម្រូវភាពមិនស៊ីគ្នានៃកែវយឹតរបស់ឧបករណ៍។ ក្នុងករណីនេះ សំណួរដែលពាក់ព័ន្ធគឺថាតើកោសិកាជ្រើសរើសទិសដៅលំនាំ (PDS) មានភាពរសើបជាងកោសិកាជ្រើសរើសទិសដៅសមាសភាគ (CDS) ដែរឬទេ។ កោសិកា PDS អ៊ិនកូដទិសដៅទូទៅនៃលំនាំដែលមានទិសដៅក្នុងស្រុកច្រើន ខណៈពេលដែលកោសិកា CDS ឆ្លើយតបទៅនឹងចលនានៃសមាសធាតុលំនាំទិសដៅ (រូបភាពទី 7a)។
ក. ការតំណាងគ្រោងការណ៍នៃការរំញោចលៃតម្រូវសមាសភាគរបៀប និងក្រឡាចត្រង្គសម្មតិកម្ម (ខាងឆ្វេង) និងខ្សែកោងលៃតម្រូវទិសដៅក្រឡាចត្រង្គ (ខាងស្តាំ) (សូមមើលសម្ភារៈ និងវិធីសាស្រ្ត)។ សរុបមក ប្រសិនបើក្រឡាមួយរួមបញ្ចូលឆ្លងកាត់សមាសភាគក្រឡាចត្រង្គទៅនឹងចលនាលំនាំសញ្ញា គេនឹងរំពឹងថានឹងមានខ្សែកោងលៃតម្រូវដូចគ្នាសម្រាប់ក្រឡាចត្រង្គនីមួយៗ និងការរំញោចក្រឡាចត្រង្គ (ជួរឈរចុងក្រោយ ខ្សែកោងរឹង)។ ផ្ទុយទៅវិញ ប្រសិនបើក្រឡាមិនរួមបញ្ចូលទិសដៅនៃសមាសធាតុទៅក្នុងចលនានៃលំនាំសញ្ញាទេ គេនឹងរំពឹងថានឹងមានខ្សែកោងលៃតម្រូវទ្វេភាគីដែលមានកំពូលនៅក្នុងទិសដៅនីមួយៗនៃចលនាក្រឡាចត្រង្គដែលបកប្រែសមាសភាគមួយទៅជាទិសដៅដែលពេញចិត្តរបស់ក្រឡា (ជួរឈរចុងក្រោយ ខ្សែកោងចំនុច)។ ខ. ខ្សែកោង (ខាងឆ្វេង) សម្រាប់កែតម្រូវទិសដៅនៃអារេស៊ីនុសសម្រាប់ក្រឡាដែលបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 1 និងទី 2។ 3 និង 4 (ជួរខាងលើ - ក្រឡាក្នុងរូបភាពទី 3a,b និង 4a,b (ខាងលើ); បន្ទះខាងក្រោម - ក្រឡានៃរូបភាពទី 3c, d និង 4a,b (ខាងក្រោម))។ (កណ្តាល) ការព្យាករណ៍លំនាំ និងសមាសធាតុដែលបានគណនាពីទម្រង់លៃតម្រូវក្រឡាចត្រង្គ។ (ខាងស្តាំ) ការកែតម្រូវក្រឡាចត្រង្គនៃក្រឡាទាំងនេះ។ កោសិកានៃបន្ទះខាងលើ (ខាងក្រោម) ត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជាកោសិកាគំរូ (សមាសភាគ)។ ចំណាំថាមិនមានការឆ្លើយឆ្លងមួយទល់នឹងមួយរវាងការចាត់ថ្នាក់នៃសមាសធាតុលំនាំ និងចំណូលចិត្តសម្រាប់ចលនាកោសិកាដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា/ថ្លា (សូមមើលការឆ្លើយតបនៃបន្ទះវាយនភាពសម្រាប់កោសិកាទាំងនេះក្នុងរូបភាពទី 4a)។ គ. មេគុណនៃសហសម្ព័ន្ធដោយផ្នែកនៃរបៀបពិន្ទុ z (អូឌីនែត) ដែលបានគ្រោងទល់នឹងមេគុណសហសម្ព័ន្ធដោយផ្នែកនៃសមាសធាតុពិន្ទុ z (អាប់ស៊ីសសា) សម្រាប់កោសិកាទាំងអស់ដែលបានកត់ត្រានៅក្នុងស្វា N (ឆ្វេង) និង S (ស្តាំ)។ បន្ទាត់ក្រាស់បង្ហាញពីលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យសារៈសំខាន់ដែលប្រើដើម្បីចាត់ថ្នាក់កោសិកា។ ឃ. គ្រោងនៃប្រូបាប៊ីលីតេជ្រើសរើសខ្ពស់ (អូឌីនែត) ទល់នឹងសន្ទស្សន៍របៀប (Zp – Zc) (អាប់ស៊ីសសា)។ ទិន្នន័យនៅក្នុងបន្ទះខាងឆ្វេង (ស្តាំ) សំដៅទៅលើស្វា N(S)។ រង្វង់ខ្មៅបង្ហាញពីទិន្នន័យនៅក្នុងឯកតាប្រហាក់ប្រហែល។ នៅក្នុងសត្វទាំងពីរ មានសហសម្ព័ន្ធយ៉ាងសំខាន់រវាងប្រូបាប៊ីលីតេជ្រើសរើសខ្ពស់ និងសន្ទស្សន៍លំនាំ ដែលបង្ហាញពីសហសម្ព័ន្ធយល់ឃើញកាន់តែច្រើនសម្រាប់កោសិកាដែលមានទិសដៅលំនាំសញ្ញានៅក្នុងការរំញោចដែលមានទិសដៅសមាសធាតុច្រើន។
ដូច្នេះ នៅក្នុងសំណុំតេស្តដាច់ដោយឡែកមួយ យើងបានវាស់ការឆ្លើយតបទៅនឹងក្រឡាចត្រង្គស៊ីនុស និងក្រឡាចត្រង្គដើម្បីចាត់ថ្នាក់ណឺរ៉ូននៅក្នុងគំរូរបស់យើងជា PDS ឬ CDS (សូមមើលវិធីសាស្រ្ត)។ ខ្សែកោងលៃតម្រូវបន្ទះឈើ ការព្យាករណ៍សមាសភាគគំរូដែលបង្កើតឡើងពីទិន្នន័យលៃតម្រូវនេះ និងខ្សែកោងលៃតម្រូវបន្ទះឈើសម្រាប់កោសិកាដែលបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 1 និងទី 3។ រូបភាពទី 3 និងទី 4 និងរូបភាពបន្ថែមទី 3 ត្រូវបានបង្ហាញក្នុងរូបភាពទី 7b។ ការចែកចាយលំនាំ និងការជ្រើសរើសសមាសភាគ ក៏ដូចជាទិសដៅកោសិកាដែលពេញចិត្តនៅក្នុងប្រភេទនីមួយៗ ត្រូវបានបង្ហាញសម្រាប់ស្វានីមួយៗនៅក្នុងរូបភាពទី 7c និងរូបភាពបន្ថែមទី 4 រៀងៗខ្លួន។
ដើម្បីវាយតម្លៃការពឹងផ្អែកនៃ CP លើការកែតម្រូវសមាសធាតុលំនាំ ដំបូងយើងបានគណនាសន្ទស្សន៍លំនាំ 35 (PI) ដែលតម្លៃធំជាង (តូចជាង) បង្ហាញពីឥរិយាបថស្រដៀងគ្នា PDS (CDS) ធំជាង។ ដោយផ្អែកលើការបង្ហាញខាងលើថា: (i) ភាពរសើបនៃណឺរ៉ូនប្រែប្រួលទៅតាមភាពខុសគ្នារវាងទិសដៅកោសិកាដែលពេញចិត្ត និងទិសដៅនៃចលនារំញោច និង (ii) មានទំនាក់ទំនងសំខាន់រវាងភាពរសើបនៃណឺរ៉ូន និងប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសនៅក្នុងគំរូរបស់យើង យើងបានរកឃើញថាទំនាក់ទំនងរវាង PI និង CP សរុបត្រូវបានសិក្សាសម្រាប់ទិសដៅ "ល្អបំផុត" នៃចលនារបស់កោសិកានីមួយៗ (សូមមើលខាងលើ)។ យើងបានរកឃើញថា CP មានទំនាក់ទំនងយ៉ាងសំខាន់ជាមួយ PI (រូបភាពទី 7d; តំរែតំរង់មធ្យមធរណីមាត្រ; ស្វា CP ធំ N: r = 0.23, p < 0.01; ស្វា CP ទ្វេស្ថិរភាព N r = 0.21, p = 0.013; ស្វា CP ធំ S: r = 0.30, p < 10−4; ស្វា CP ទ្វេស្ថិរភាព S: r = 0.29, p < 10−3) ដែលបង្ហាញថាកោសិកាដែលត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជា PDS បានបង្ហាញពីសកម្មភាពទាក់ទងនឹងជម្រើសច្រើនជាង CDS និងកោសិកាដែលមិនបានចាត់ថ្នាក់។ យើងបានរកឃើញថា CP មានទំនាក់ទំនងយ៉ាងសំខាន់ជាមួយ PI (រូបភាពទី 7d; តំរែតំរង់មធ្យមធរណីមាត្រ; ស្វា CP ធំ N: r = 0.23, p < 0.01; ស្វា CP ទ្វេស្ថិរភាព N r = 0.21, p = 0.013; ស្វា CP ធំ S: r = 0.30, p < 10−4; ស្វា CP ទ្វេស្ថិរភាព S: r = 0.29, p < 10−3) ដែលបង្ហាញថាកោសិកាដែលត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជា PDS បានបង្ហាញពីសកម្មភាពទាក់ទងនឹងជម្រើសច្រើនជាង CDS និងកោសិកាដែលមិនបានចាត់ថ្នាក់។ Мы обнаружили, что CP значительно коррелирует с PI (рис. 7d; регрессия среднего геометрическогьшо; бометрическогьша; = 0,23, p <0,01; бистабильная обезьяна CP N r = 0,21, p = 0,013; r = 0,29, p < 10-3), что указывает на то, что клетки, классифицированные как PDS, проявляли большую активность, связанную с выбором, чем CDS និង неклассифицированные клетки ។ យើងបានរកឃើញថា CP មានទំនាក់ទំនងគួរឱ្យកត់សម្គាល់ជាមួយ PI (រូបភាពទី 7d; តំរែតំរង់មធ្យមធរណីមាត្រ; ស្វាធំ CP N: r = 0.23, p < 0.01; ស្វាប៊ីស្តេល CP N r = 0.21, p = 0.013; ស្វាធំ CP S: r = 0.30, p < 10-4; ស្វា S ប៊ីស្តេល CP: r = 0.29, p < 10-3) ដែលបង្ហាញថាកោសិកាដែលត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជា PDS បានបង្ហាញពីសកម្មភាពច្រើនជាង ដែលជាប់ទាក់ទងនឹងជម្រើសជាង CDS និងកោសិកាដែលមិនបានចាត់ថ្នាក់។我们发现CP与PI显着相关（图7d；几何平均回归；大CP猴N：r = 0.23，p < 0.01；双稳态. 1 r = 0.01；双稳态 CP 0.013；大CP猴S：r = 0.30，p < 10-4；双稳态CP猴S：r = 0.29，p < 10-3)，表明分类为PDS的细胞比 和未分类的细胞表现出更大的选择相关活性។ CP与PI显着相关（图7d；几何平均回归；大CP猴N：r = 0.23，p < 0.01；双稳态CP 猴N r = 0.p, 1； 1.p,2 0.0 Мы обнаружили, что CP был значительно связан с PI (рис. 7d; регрессия среднего геометрическобьшо; боланего; 0,23, ទំ <0,01; бистабильная обезьяна CP N r = 0,21, p = 0,013; យើងបានរកឃើញថា CP មានទំនាក់ទំនងយ៉ាងសំខាន់ជាមួយ PI (រូបភាពទី 7d; តំរែតំរង់មធ្យមធរណីមាត្រ; ស្វាធំ CP N: r = 0.23, p < 0.01; ស្វាប៊ីស្តេល CP N r = 0.21, p = 0.013; ស្វាធំ CP S: r = 0.013) 0.30, p < 10-4; бистабильный CP обезьяны S: r = 0,29, p < 10-3), что указывает на то, что клетки, классифицированное кашк PDS, проьвоя селекционную активность, чем клетки, классифицированные как CDS និង неклассифицированные។ ស្វា S bistable CP: r = 0.29, p < 10-3) ដែលបង្ហាញថាកោសិកាដែលត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជា PDS បានបង្ហាញពីសកម្មភាពជ្រើសរើសធំជាងកោសិកាដែលត្រូវបានចាត់ថ្នាក់ជា CDS និងមិនបានចាត់ថ្នាក់។ដោយសារតែទាំងភាពរសើប PI និងភាពរសើបនៃណឺរ៉ូនមានទំនាក់ទំនងជាមួយ CP យើងបានធ្វើការវិភាគតំរែតំរង់ច្រើន (ជាមួយ PI និងភាពរសើបនៃណឺរ៉ូនជាអថេរឯករាជ្យ និង CP ធំជាអថេរអាស្រ័យ) ដើម្បីច្រានចោលទំនាក់ទំនងរវាងរង្វាស់ទាំងពីរដែលនាំឱ្យមានលទ្ធភាពនៃផលប៉ះពាល់។ មេគុណសហសម្ព័ន្ធដោយផ្នែកទាំងពីរគឺមានសារៈសំខាន់ (ស្វា N: threshold ទល់នឹង CP: r = −0.13, p = 0.04, PI ទល់នឹង CP: r = 0.23, p < 0.01; ស្វា S: threshold ទល់នឹង CP: r = −0.16, p = 0.03, PI ទល់នឹង CP: 0.29, p < 10−3) ដែលបង្ហាញថា CP កើនឡើងជាមួយនឹងភាពរសើប និងកើនឡើងក្នុងលក្ខណៈឯករាជ្យជាមួយ PI។ មេគុណសហសម្ព័ន្ធដោយផ្នែកទាំងពីរគឺមានសារៈសំខាន់ (ស្វា N: threshold ទល់នឹង CP: r = −0.13, p = 0.04, PI ទល់នឹង CP: r = 0.23, p < 0.01; ស្វា S: threshold ទល់នឹង CP: r = −0.16, p = 0.03, PI ទល់នឹង CP: 0.29, p < 10−3) ដែលបង្ហាញថា CP កើនឡើងជាមួយនឹងភាពរសើប និងកើនឡើងក្នុងលក្ខណៈឯករាជ្យជាមួយ PI។ Оба частных коэффициента корреляции были значимыми (обезьяна N: порог против CP: r = -0,13, p = 0,04, pPI в 0,04, p. < 0,01 ; чувствительностью и независимым образом увеличивается с PI ។ មេគុណសហសម្ព័ន្ធដោយផ្នែកទាំងពីរគឺមានសារៈសំខាន់ (ស្វា N: threshold ទល់នឹង CP: r=-0.13, p=0.04, PI ទល់នឹង CP: r=0.23, p<0.01; ស្វា S: threshold ទល់នឹង CP: r = -0.16, p = 0.03, PI ទល់នឹង CP: 0.29, p < 10-3) ដែលបង្ហាញថា CP កើនឡើងជាមួយនឹងភាពរសើប និងកើនឡើងដោយឯករាជ្យជាមួយនឹង PI។两个偏相关系数均显着（猴子N：阈值与CP：r = -0.13，p = 0.04，PI与CP：r = 0.23，p < 0.01；猴子：弛猴子-0.16, p = 0.03,PI ទល់នឹង CP: 0.29, p < 10-3), 表明CP 随灵敏度增加而增加，并且以独立方式随PI墊。两个偏相关系数均显着（猴子N：阈值与CP：r = -0.13，p = 0.04，PI = 0.03，PI ទល់នឹង CP：0.29，p <10-3明CP），表 Оба частных коэффициента корреляции были значимыми (обезьяна N: порог против CP: r = -0,13, p = 0,04, pPI в 0,04, p. < 0,01 ; чувствительностью и увеличивалась с PI независимым образом។ មេគុណសហសម្ព័ន្ធដោយផ្នែកទាំងពីរគឺមានសារៈសំខាន់ (ស្វា N: threshold ទល់នឹង CP: r=-0.13, p=0.04, PI ទល់នឹង CP: r=0.23, p<0.01; ស្វា S: threshold ទល់នឹង CP: r = -0.16, p = 0.03, PI ទល់នឹង CP: 0.29, p < 10-3) ដែលបង្ហាញថា CP បានកើនឡើងជាមួយនឹងភាពរសើប និងកើនឡើងជាមួយនឹង PI តាមរបៀបឯករាជ្យ។
យើងបានកត់ត្រាសកម្មភាពតែមួយនៅក្នុងតំបន់ MT ហើយស្វាបានរាយការណ៍ពីការយល់ឃើញរបស់ពួកវាអំពីលំនាំដែលអាចលេចឡើងជាចលនាដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬមានតម្លាភាព។ ភាពរសើបរបស់ណឺរ៉ូនចំពោះសញ្ញាបែងចែកដែលបន្ថែមទៅក្នុងការយល់ឃើញដែលលំអៀងមានភាពខុសប្លែកគ្នាយ៉ាងទូលំទូលាយ ហើយត្រូវបានកំណត់យ៉ាងហោចណាស់មួយផ្នែកដោយទំនាក់ទំនងរវាងទិសដៅដែលពេញចិត្តរបស់អង្គភាព និងទិសដៅនៃចលនារំញោច។ នៅក្នុងចំនួនប្រជាជនទាំងមូល ភាពរសើបរបស់ណឺរ៉ូនគឺទាបជាងភាពរសើបផ្លូវចិត្តរាងកាយយ៉ាងខ្លាំង ទោះបីជាអង្គភាពដែលងាយរងគ្រោះបំផុតត្រូវគ្នា ឬលើសពីភាពរសើបអាកប្បកិរិយាចំពោះសញ្ញាបែងចែកក៏ដោយ។ លើសពីនេះ មានកូវ៉ារ្យ៉ង់សំខាន់រវាងប្រេកង់បាញ់ និងការយល់ឃើញ ដែលបង្ហាញថាសញ្ញា MT ដើរតួនាទីក្នុងការបែងចែក។ កោសិកាដែលមានទិសដៅដែលពេញចិត្តបានបង្កើនភាពរសើបរបស់ពួកវាចំពោះភាពខុសគ្នានៃសញ្ញាបែងចែកឡាទីស ហើយមានទំនោរទៅរកសញ្ញាចលនាសកលនៅក្នុងការរំញោចដែលមានទិសដៅក្នុងស្រុកច្រើន ដែលបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងយល់ឃើញខ្ពស់បំផុត។ នៅទីនេះយើងពិចារណាបញ្ហាដែលអាចកើតមានមួយចំនួនមុនពេលប្រៀបធៀបលទ្ធផលទាំងនេះជាមួយនឹងការងារពីមុន។
បញ្ហាចម្បងមួយជាមួយការស្រាវជ្រាវដោយប្រើការរំញោចប៊ីស្តេលនៅក្នុងគំរូសត្វគឺថាការឆ្លើយតបនៃអាកប្បកិរិយាអាចមិនផ្អែកលើវិមាត្រនៃការចាប់អារម្មណ៍នោះទេ។ ឧទាហរណ៍ ស្វារបស់យើងអាចរាយការណ៍ពីការយល់ឃើញរបស់ពួកវាអំពីការតំរង់ទិសវាយនភាពដោយឯករាជ្យពីការយល់ឃើញរបស់ពួកវាអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃបណ្តាញ។ ទិដ្ឋភាពពីរនៃទិន្នន័យបង្ហាញថានេះមិនមែនជាករណីនោះទេ។ ទីមួយ ស្របតាមរបាយការណ៍មុនៗ ការផ្លាស់ប្តូរមុំតំរង់ទិសទាក់ទងនៃសមាសធាតុអារេបំបែកបានផ្លាស់ប្តូរលទ្ធភាពនៃការយល់ឃើញស៊ីសង្វាក់គ្នាជាប្រព័ន្ធ។ ទីពីរ ជាមធ្យម ឥទ្ធិពលគឺដូចគ្នាសម្រាប់លំនាំដែលមាន ឬមិនមានសញ្ញាវាយនភាព។ សរុបមក ការសង្កេតទាំងនេះបង្ហាញថាការឆ្លើយតបរបស់ស្វាឆ្លុះបញ្ចាំងជាប់លាប់ពីការយល់ឃើញរបស់ពួកវាអំពីការតភ្ជាប់/តម្លាភាព។
បញ្ហាដែលអាចកើតមានមួយទៀតគឺថា យើងមិនទាន់បានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវប៉ារ៉ាម៉ែត្រចលនាក្រឡាចត្រង្គសម្រាប់ស្ថានភាពជាក់លាក់នោះទេ។ នៅក្នុងការងារជាច្រើនពីមុនដែលប្រៀបធៀបភាពរសើបនៃណឺរ៉ូន និងផ្លូវចិត្តរូបវន្ត ការរំញោចត្រូវបានជ្រើសរើសជាលក្ខណៈបុគ្គលសម្រាប់ឯកតាដែលបានចុះឈ្មោះនីមួយៗ [31, 32, 34, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45]។ នៅទីនេះ យើងបានប្រើទិសដៅពីរដូចគ្នានៃចលនានៃលំនាំក្រឡាចត្រង្គដោយមិនគិតពីការកែតម្រូវទិសដៅនៃកោសិកានីមួយៗ។ ការរចនានេះអនុញ្ញាតឱ្យយើងសិក្សាពីរបៀបដែលភាពរសើបបានផ្លាស់ប្តូរជាមួយនឹងការត្រួតស៊ីគ្នារវាងចលនាក្រឡាចត្រង្គ និងការតំរង់ទិសដែលពេញចិត្ត ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វាមិនបានផ្តល់មូលដ្ឋានជាមុនសម្រាប់កំណត់ថាតើកោសិកាចូលចិត្តក្រឡាចត្រង្គដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬថ្លានោះទេ។ ដូច្នេះ យើងពឹងផ្អែកលើលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យជាក់ស្តែង ដោយប្រើការឆ្លើយតបរបស់កោសិកានីមួយៗទៅនឹងសំណាញ់ដែលមានវាយនភាព ដើម្បីកំណត់ចំណូលចិត្ត និងស្លាកសូន្យទៅប្រភេទនីមួយៗនៃចលនាក្រឡាចត្រង្គ។ ទោះបីជាមិនទំនងក៏ដោយ នេះអាចធ្វើឱ្យលទ្ធផលនៃការវិភាគភាពរសើប និងការរកឃើញសញ្ញា CP របស់យើងមានភាពលំអៀងជាប្រព័ន្ធ ដែលអាចប៉ាន់ស្មានលើសវិធានការណាមួយ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទិដ្ឋភាពជាច្រើននៃការវិភាគ និងទិន្នន័យដែលបានពិភាក្សាខាងក្រោមបង្ហាញថា នេះមិនមែនជាករណីនោះទេ។
ទីមួយ ការកំណត់ឈ្មោះដែលពេញចិត្ត (null) ទៅឱ្យកត្តារំញោចដែលបង្កឱ្យមានសកម្មភាពច្រើន (តិចជាង) មិនបានប៉ះពាល់ដល់ភាពខុសប្លែកគ្នានៃការចែកចាយការឆ្លើយតបទាំងនេះទេ។ ផ្ទុយទៅវិញ វាគ្រាន់តែធានាថាមុខងារណឺរ៉ូម៉ែត្រិច និងចិត្តសាស្ត្រម៉ែត្រិចមានសញ្ញាដូចគ្នា ដូច្នេះពួកវាអាចត្រូវបានប្រៀបធៀបដោយផ្ទាល់។ ទីពីរ ការឆ្លើយតបដែលប្រើដើម្បីគណនា CP (ការសាកល្បង "ខុស" សម្រាប់ក្រឡាចត្រង្គដែលមានវាយនភាព និងការសាកល្បងទាំងអស់សម្រាប់ក្រឡាចត្រង្គដោយគ្មានភាពផ្ទុយគ្នានៃវាយនភាព) មិនត្រូវបានរួមបញ្ចូលនៅក្នុងការវិភាគតំរែតំរង់ដែលកំណត់ថាតើក្រឡានីមួយៗ "ចូលចិត្ត" កីឡាដែលបានភ្ជាប់ ឬមានតម្លាភាពនោះទេ។ នេះធានាថាផលប៉ះពាល់នៃការជ្រើសរើសមិនលំអៀងទៅរកការកំណត់ដែលពេញចិត្ត/មិនត្រឹមត្រូវទេ ដែលបណ្តាលឱ្យមានប្រូបាប៊ីលីតេនៃការជ្រើសរើសដ៏សំខាន់។
ការសិក្សារបស់ Newsom និងសហការីរបស់គាត់ [36, 39, 46, 47] គឺជាការសិក្សាដំបូងគេដែលកំណត់តួនាទីរបស់ MT ក្នុងការប៉ាន់ស្មានប្រហាក់ប្រហែលនៃទិសដៅនៃចលនា។ របាយការណ៍ជាបន្តបន្ទាប់បានប្រមូលទិន្នន័យស្តីពីការចូលរួមរបស់ MT ក្នុងជម្រៅ 34, 44, 48, 49, 50, 51 និងល្បឿន 32, 52 ការតំរង់ទិសល្អិតៗ 33 និងការយល់ឃើញអំពីរចនាសម្ព័ន្ធ 3D ពីចលនា 31, 53, 54 (ព្រៃឈើប្រកបដោយចីរភាព 3D)។ យើងពង្រីកលទ្ធផលទាំងនេះតាមវិធីសំខាន់ពីរយ៉ាង។ ទីមួយ យើងផ្តល់ភស្តុតាងដែលថាការឆ្លើយតបរបស់ MT រួមចំណែកដល់ការបែងចែកការយល់ឃើញនៃសញ្ញា visuomotor។ ទីពីរ យើងបានសង្កេតឃើញទំនាក់ទំនងរវាងការជ្រើសរើសទិសដៅរបៀប MT និងសញ្ញាជ្រើសរើសនេះ។
តាមគំនិត លទ្ធផលបច្ចុប្បន្នគឺស្រដៀងគ្នាបំផុតទៅនឹងការងារលើ 3-D SFM ព្រោះទាំងពីរគឺជាការយល់ឃើញ bistable ស្មុគស្មាញដែលពាក់ព័ន្ធនឹងចលនា និងការរៀបចំជម្រៅ។ Dodd et al.31 បានរកឃើញប្រូបាប៊ីលីតេជ្រើសរើសដ៏ធំមួយ (0.67) នៅក្នុងកិច្ចការស្វាដែលរាយការណ៍ពីទិសដៅបង្វិលនៃស៊ីឡាំង 3D SFM bistable។ យើងបានរកឃើញឥទ្ធិពលជ្រើសរើសតូចជាងច្រើនសម្រាប់ការរំញោចក្រឡាចត្រង្គ bistable (ប្រហែល 0.55 សម្រាប់ស្វាទាំងពីរ)។ ដោយសារការវាយតម្លៃ CP អាស្រ័យលើមេគុណជ្រើសរើស វាពិបាកក្នុងការបកស្រាយ CP ដែលទទួលបានក្រោមលក្ខខណ្ឌផ្សេងៗគ្នានៅក្នុងកិច្ចការផ្សេងៗគ្នា។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ទំហំនៃឥទ្ធិពលជ្រើសរើសដែលយើងបានសង្កេតឃើញគឺដូចគ្នាសម្រាប់ក្រឡាចត្រង្គកម្រិតពណ៌សូន្យ និងកម្រិតទាប ហើយក៏នៅពេលដែលយើងបញ្ចូលគ្នានូវការរំញោចកម្រិតពណ៌វាយនភាពទាប/គ្មានដើម្បីបង្កើនថាមពល។ ដូច្នេះ ភាពខុសគ្នានៅក្នុង CP នេះទំនងជាមិនមែនដោយសារតែភាពខុសគ្នានៃអត្រាជ្រើសរើសរវាងសំណុំទិន្នន័យនោះទេ។
ការប្រែប្រួលតិចតួចនៃអត្រាបាញ់ MT ដែលអមជាមួយនឹងការយល់ឃើញនៅក្នុងករណីចុងក្រោយហាក់ដូចជាគួរឱ្យងឿងឆ្ងល់បើប្រៀបធៀបទៅនឹងស្ថានភាពយល់ឃើញខ្លាំង និងមានគុណភាពខុសគ្នាដែលបង្កឡើងដោយការរំញោច SFM 3-D និងរចនាសម្ព័ន្ធក្រឡាចត្រង្គប៊ីស្តេល។ លទ្ធភាពមួយគឺថាយើងបានប៉ាន់ស្មានឥទ្ធិពលនៃការជ្រើសរើសទាបដោយការគណនាអត្រាបាញ់លើរយៈពេលទាំងមូលនៃការរំញោច។ ផ្ទុយពីករណីនៃ 31 3-D SFM ដែលភាពខុសគ្នានៃសកម្មភាព MT បានវិវត្តប្រហែល 250 ms នៅក្នុងការសាកល្បង ហើយបន្ទាប់មកបានកើនឡើងជាលំដាប់ពេញមួយការសាកល្បង ការវិភាគរបស់យើងអំពីឌីណាមិកបណ្ដោះអាសន្ននៃសញ្ញាជ្រើសរើស (សូមមើល 500 ms បន្ទាប់ពីការរំញោចចាប់ផ្តើមនៅក្នុងស្វាទាំងពីរ)។ លើសពីនេះ បន្ទាប់ពីការកើនឡើងយ៉ាងខ្លាំងក្នុងអំឡុងពេលនេះ យើងបានសង្កេតឃើញការប្រែប្រួលនៃ CP ក្នុងអំឡុងពេលដែលនៅសល់នៃការសាកល្បង។ Hupe និង Rubin រាយការណ៍ថា ការយល់ឃើញរបស់មនុស្សចំពោះអារេចតុកោណកែង bistable ជារឿយៗផ្លាស់ប្តូរក្នុងអំឡុងពេលសាកល្បងយូរ។ ទោះបីជាការរំញោចរបស់យើងត្រូវបានបង្ហាញត្រឹមតែ 1.5 វិនាទីក៏ដោយ ការយល់ឃើញរបស់ស្វារបស់យើងក៏អាចប្រែប្រួលពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នាទៅជាតម្លាភាពក្នុងអំឡុងពេលសាកល្បង (ការឆ្លើយតបរបស់ពួកគេឆ្លុះបញ្ចាំងពីការយល់ឃើញចុងក្រោយរបស់ពួកគេនៅពេលជ្រើសរើសសញ្ញា)។ ដូច្នេះ កំណែពេលវេលាប្រតិកម្មនៃភារកិច្ចរបស់យើង ឬផែនការដែលស្វាអាចរាយការណ៍ពីការយល់ឃើញរបស់ពួកគេជាបន្តបន្ទាប់ ត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងមានឥទ្ធិពលជ្រើសរើសធំជាង។ លទ្ធភាពចុងក្រោយគឺថាសញ្ញា MT ត្រូវបានអានខុសគ្នានៅក្នុងភារកិច្ចទាំងពីរ។ ទោះបីជាវាត្រូវបានគេគិតជាយូរមកហើយថាសញ្ញា CPU គឺជាលទ្ធផលនៃការឌិកូដញ្ញាណ និងសំឡេងរំខានដែលទាក់ទងគ្នាក៏ដោយ 56 Gu និងសហការី 57 បានរកឃើញថានៅក្នុងគំរូកុំព្យូទ័រ យុទ្ធសាស្ត្រប្រមូលផ្តុំផ្សេងៗគ្នា ជាជាងកម្រិតនៃទំនាក់ទំនងដែលទាក់ទងគ្នា ភាពប្រែប្រួល អាចពន្យល់បានកាន់តែច្បាស់អំពី CPU នៅក្នុងប្រព័ន្ធផ្សព្វផ្សាយខាងក្រោយ - ណឺរ៉ូនខាងសាច់ឈាមខាងលើ។ ភារកិច្ចទទួលស្គាល់ការផ្លាស់ប្តូរទិសដៅសន្លឹក (MSTd)។ ឥទ្ធិពលជ្រើសរើសតូចជាងដែលយើងបានសង្កេតឃើញនៅក្នុង MT ប្រហែលជាឆ្លុះបញ្ចាំងពីការប្រមូលផ្តុំយ៉ាងទូលំទូលាយនៃណឺរ៉ូនដែលមានព័ត៌មានទាបជាច្រើន ដើម្បីបង្កើតការយល់ឃើញអំពីភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬតម្លាភាព។ ក្នុងករណីណាក៏ដោយ ដែលសញ្ញាចលនាក្នុងស្រុកត្រូវបានដាក់ជាក្រុមទៅជាវត្ថុមួយ ឬពីរ (ក្រឡាចត្រង្គប៊ីស្ទីល) ឬផ្ទៃដាច់ដោយឡែកនៃវត្ថុទូទៅ (3-D SFM) ភស្តុតាងឯករាជ្យដែលថាការឆ្លើយតបរបស់ MT មានទំនាក់ទំនងយ៉ាងសំខាន់ជាមួយនឹងការវិនិច្ឆ័យនៃការយល់ឃើញ មានការឆ្លើយតបរបស់ MT ខ្លាំង។ វាត្រូវបានស្នើឡើងដើម្បីដើរតួនាទីក្នុងការបែងចែករូបភាពស្មុគស្មាញទៅជាឈុតឆាកពហុវត្ថុដោយប្រើព័ត៌មានចលនាដែលមើលឃើញ។
ដូចដែលបានរៀបរាប់ខាងលើ យើងគឺជាអ្នកដំបូងគេដែលរាយការណ៍ពីទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាពកោសិកាគំរូ MT និងការយល់ឃើញ។ ដូចដែលបានបង្កើតឡើងនៅក្នុងគំរូពីរដំណាក់កាលដើមដោយ Movshon និងសហការី ឯកតាម៉ូដគឺជាដំណាក់កាលទិន្នផលនៃ MT។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការងារថ្មីៗនេះបានបង្ហាញថា កោសិកាម៉ូដ និងសមាសធាតុតំណាងឱ្យចុងផ្សេងៗគ្នានៃលំដាប់លំដោយ ហើយភាពខុសគ្នានៃប៉ារ៉ាម៉ែត្រនៅក្នុងរចនាសម្ព័ន្ធនៃវាលទទួលគឺទទួលខុសត្រូវចំពោះវិសាលគមលៃតម្រូវនៃសមាសធាតុម៉ូដ។ ដូច្នេះ យើងបានរកឃើញទំនាក់ទំនងសំខាន់រវាង CP និង PI ស្រដៀងគ្នាទៅនឹងទំនាក់ទំនងរវាងស៊ីមេទ្រីកែតម្រូវភាពមិនស៊ីគ្នានៃកែវយឹត និង CP នៅក្នុងភារកិច្ចទទួលស្គាល់ជម្រៅ ឬការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធការកំណត់ទិសដៅនៅក្នុងភារកិច្ចរើសអើងទិសដៅដ៏ល្អ។ ទំនាក់ទំនងរវាងឯកសារ និង CP 33។ Wang និង Movshon62 បានវិភាគកោសិកាមួយចំនួនធំដែលមានការជ្រើសរើសទិសដៅ MT ហើយបានរកឃើញថា ជាមធ្យម សន្ទស្សន៍ម៉ូដត្រូវបានផ្សារភ្ជាប់ជាមួយនឹងលក្ខណៈសម្បត្តិលៃតម្រូវជាច្រើន ដែលបង្ហាញថា ការជ្រើសរើសម៉ូដមាននៅក្នុងសញ្ញាប្រភេទជាច្រើនទៀតដែលអាចអានបានពីចំនួនប្រជាជន MT។ ដូច្នេះ សម្រាប់ការសិក្សានាពេលអនាគតអំពីទំនាក់ទំនងរវាងសកម្មភាព MT និងការយល់ឃើញតាមប្រធានបទ វានឹងមានសារៈសំខាន់ក្នុងការកំណត់ថាតើសន្ទស្សន៍គំរូមានទំនាក់ទំនងស្រដៀងគ្នាជាមួយនឹងសញ្ញាជ្រើសរើសភារកិច្ច និងការជំរុញផ្សេងទៀតឬអត់ ឬថាតើទំនាក់ទំនងនេះជាក់លាក់ចំពោះករណីនៃការបែងចែកការយល់ឃើញ។
ស្រដៀងគ្នានេះដែរ Nienborg និង Cumming 42 បានរកឃើញថា ទោះបីជាកោសិកាជិត និងឆ្ងាយដែលជ្រើសរើសសម្រាប់ការមិនស៊ីគ្នានៃកែវយឹតនៅក្នុង V2 មានភាពរសើបស្មើគ្នានៅក្នុងភារកិច្ចបែងចែកជម្រៅក៏ដោយ មានតែចំនួនប្រជាជនកោសិកាដែលចូលចិត្តជិតប៉ុណ្ណោះដែលបានបង្ហាញ CP គួរឱ្យកត់សម្គាល់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ការហ្វឹកហាត់ស្វាឡើងវិញឱ្យផ្តល់ទម្ងន់ដល់ភាពខុសគ្នាពីចម្ងាយបានបណ្តាលឱ្យមាន CP គួរឱ្យកត់សម្គាល់នៅក្នុងទ្រុងដែលពេញចិត្តជាង។ ការសិក្សាផ្សេងទៀតក៏បានរាយការណ៍ផងដែរថា ប្រវត្តិនៃការបណ្តុះបណ្តាលអាស្រ័យលើទំនាក់ទំនងនៃការយល់ឃើញ 34,40,63 ឬទំនាក់ទំនងមូលហេតុរវាងសកម្មភាព MT និងការរើសអើងឌីផេរ៉ង់ស្យែល 48។ ទំនាក់ទំនងដែលយើងបានសង្កេតឃើញរវាង CP និងការជ្រើសរើសទិសដៅនៃរបបព្យាបាលទំនងជាឆ្លុះបញ្ចាំងពីយុទ្ធសាស្ត្រជាក់លាក់ដែលស្វាបានប្រើដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហារបស់យើង មិនមែនតួនាទីជាក់លាក់នៃសញ្ញាជ្រើសរើសរបៀបក្នុងការយល់ឃើញដែលមើលឃើញ-ម៉ូទ័រនោះទេ។ នៅក្នុងការងារនាពេលអនាគត វានឹងមានសារៈសំខាន់ក្នុងការកំណត់ថាតើប្រវត្តិនៃការរៀនសូត្រមានឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់លើការកំណត់ថាសញ្ញា MT មួយណាដែលត្រូវបានថ្លឹងថ្លែងដោយអាទិភាព និងអាចបត់បែនបានដើម្បីធ្វើការវិនិច្ឆ័យផ្នែក។
Stoner និងសហការី14,23 គឺជាអ្នកដំបូងគេដែលបានរាយការណ៍ថា ការផ្លាស់ប្តូរពន្លឺនៃតំបន់ក្រឡាចត្រង្គដែលត្រួតស៊ីគ្នាបានប៉ះពាល់ដល់ភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា និងតម្លាភាពនៃរបាយការណ៍អ្នកសង្កេតការណ៍របស់មនុស្ស និងការកែតម្រូវទិសដៅនៅក្នុងណឺរ៉ូន MT ស្វា។ អ្នកនិពន្ធបានរកឃើញថា នៅពេលដែលពន្លឺនៃតំបន់ដែលត្រួតស៊ីគ្នាត្រូវគ្នានឹងតម្លាភាពខាងរូបវន្ត អ្នកសង្កេតការណ៍បានរាយការណ៍ពីការយល់ឃើញកាន់តែមានតម្លាភាព ខណៈពេលដែលណឺរ៉ូន MT បានបង្ហាញពីចលនានៃសមាសធាតុរ៉ាស្ទ័រ។ ផ្ទុយទៅវិញ នៅពេលដែលពន្លឺដែលត្រួតស៊ីគ្នា និងការត្រួតស៊ីគ្នាដែលមានតម្លាភាពមិនឆបគ្នាខាងរូបវន្ត អ្នកសង្កេតការណ៍យល់ឃើញចលនាដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា ហើយណឺរ៉ូន MT បានបង្ហាញពីចលនាសកលនៃលំនាំ។ ដូច្នេះ ការសិក្សាទាំងនេះបង្ហាញថា ការផ្លាស់ប្តូររូបវន្តនៅក្នុងការរំញោចដែលមើលឃើញដែលមានឥទ្ធិពលគួរឱ្យទុកចិត្តលើរបាយការណ៍បែងចែកក៏បង្កឱ្យមានការផ្លាស់ប្តូរដែលអាចព្យាករណ៍បាននៅក្នុងការរំញោច MT ផងដែរ។ ការងារថ្មីៗនៅក្នុងវិស័យនេះបានស្វែងយល់ពីសញ្ញា MT ណាដែលតាមដានរូបរាងនៃការយល់ឃើញនៃការរំញោចស្មុគស្មាញ18,24,64។ ឧទាហរណ៍ ណឺរ៉ូន MT មួយក្រុមតូចត្រូវបានបង្ហាញថាបង្ហាញការលៃតម្រូវ bimodal ទៅកាន់ផែនទីចលនាចំណុចចៃដន្យ (RDK) ដែលមានទិសដៅពីរដែលមានចន្លោះតិចជាង RDK តែមួយទិសដៅ។ កម្រិតបញ្ជូននៃការលៃតម្រូវកោសិកា19,25។ អ្នកសង្កេតការណ៍តែងតែមើលឃើញលំនាំដំបូងថាជាចលនាថ្លា ទោះបីជាណឺរ៉ូន MT ភាគច្រើនបង្ហាញការសម្របខ្លួនបែបឯកម៉ូឌុលដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងការរំញោចទាំងនេះក៏ដោយ ហើយមធ្យមភាគសាមញ្ញនៃកោសិកា MT ទាំងអស់ផ្តល់នូវការឆ្លើយតបរបស់ចំនួនប្រជាជនបែបឯកម៉ូឌុល។ ដូច្នេះ សំណុំរងនៃកោសិកាដែលបង្ហាញពីការលៃតម្រូវទ្វេម៉ូឌុលអាចបង្កើតជាស្រទាប់ខាងក្រោមសរសៃប្រសាទសម្រាប់ការយល់ឃើញនេះ។ គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍ នៅក្នុងសត្វម៉ាម៉ូសេត ចំនួនប្រជាជននេះត្រូវគ្នានឹងកោសិកា PDS នៅពេលដែលបានសាកល្បងដោយប្រើការរំញោចបែបក្រឡាចត្រង្គ និងការរំញោចបែបក្រឡាចត្រង្គធម្មតា។
លទ្ធផលរបស់យើងលើសពីខាងលើមួយជំហានទៀត ដែលមានសារៈសំខាន់ណាស់ក្នុងការបង្កើតតួនាទីរបស់ MT ក្នុងការបែងចែកការយល់ឃើញ។ តាមពិតទៅ ការបែងចែកគឺជាបាតុភូតប្រធានបទ។ ការបង្ហាញរូបភាពពហុស្ថេរភាពជាច្រើនបង្ហាញពីសមត្ថភាពរបស់ប្រព័ន្ធមើលឃើញក្នុងការរៀបចំ និងបកស្រាយការរំញោចជាប់លាប់តាមវិធីច្រើនជាងមួយ។ ការប្រមូលការឆ្លើយតបសរសៃប្រសាទ និងរបាយការណ៍ការយល់ឃើញក្នុងពេលដំណាលគ្នានៅក្នុងការសិក្សារបស់យើងបានអនុញ្ញាតឱ្យយើងស្វែងយល់ពីភាពប្រែប្រួលរវាងអត្រាបាញ់ MT និងការបកស្រាយការយល់ឃើញនៃការរំញោចជាប់លាប់។ ដោយបានបង្ហាញពីទំនាក់ទំនងនេះ យើងទទួលស្គាល់ថាទិសដៅនៃមូលហេតុមិនទាន់ត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅឡើយទេ ពោលគឺត្រូវការការពិសោធន៍បន្ថែមទៀតដើម្បីកំណត់ថាតើសញ្ញានៃការបែងចែកការយល់ឃើញដែលយើងសង្កេតឃើញគឺ ដូចដែលអ្នកខ្លះអះអាងថា [65, 66, 67] ដោយស្វ័យប្រវត្តិឬអត់។ ដំណើរការនេះតំណាងឱ្យសញ្ញាចុះមកខួរក្បាលញ្ញាណពីតំបន់ខ្ពស់ជាង 68, 69, 70 (រូបភាពទី 8)។ របាយការណ៍នៃសមាមាត្រធំជាងនៃកោសិកាជ្រើសរើសលំនាំនៅក្នុង MSTd71 ដែលជាគោលដៅ cortical សំខាន់មួយនៃ MT បង្ហាញថាការពង្រីកការពិសោធន៍ទាំងនេះដើម្បីរួមបញ្ចូលការថត MT និង MSTd ក្នុងពេលដំណាលគ្នានឹងជាជំហានដំបូងដ៏ល្អឆ្ពោះទៅរកការយល់ដឹងបន្ថែមអំពីយន្តការសរសៃប្រសាទនៃការយល់ឃើញ។
គំរូពីរដំណាក់កាលនៃការជ្រើសរើសសមាសភាគ និងការតំរង់ទិសរបៀប និងឥទ្ធិពលដែលអាចកើតមាននៃមតិកែលម្អពីលើចុះក្រោមលើសកម្មភាពទាក់ទងនឹងជម្រើសនៅក្នុងការបកប្រែដោយម៉ាស៊ីន។ នៅទីនេះ ការជ្រើសរើសទិសដៅរបៀប (PDS – “P”) នៅក្នុងជំហាន MT ត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយ (i) គំរូធំនៃទិន្នន័យបញ្ចូលជ្រើសរើសទិសដៅស្របនឹងល្បឿនរបៀបជាក់លាក់ និង (ii) ការបង្ក្រាបការលៃតម្រូវខ្លាំង។ សមាសភាគជ្រើសរើសទិសដៅ (CDS) នៃដំណាក់កាល MT (“C”) មានជួរគំរូតូចចង្អៀតនៅក្នុងទិសដៅបញ្ចូល ហើយមិនមានការបង្ក្រាបការលៃតម្រូវច្រើនទេ។ ការរារាំងដែលមិនបានកែតម្រូវផ្តល់ការគ្រប់គ្រងលើចំនួនប្រជាជនទាំងពីរ។ ព្រួញពណ៌បង្ហាញពីទិសដៅឧបករណ៍ដែលពេញចិត្ត។ ដើម្បីភាពច្បាស់លាស់ មានតែសំណុំរងនៃការតភ្ជាប់ V1-MT និងប្រអប់ជ្រើសរើសរបៀប និងការតំរង់ទិសសមាសធាតុមួយប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានបង្ហាញ។ នៅក្នុងបរិបទនៃការបកស្រាយលទ្ធផលចំណីទៅមុខ (FF) របស់យើង ការកំណត់ការបញ្ចូលកាន់តែទូលំទូលាយ និងការរារាំងការលៃតម្រូវខ្លាំង (បន្លិចជាពណ៌ក្រហម) នៅក្នុងកោសិកា PDS បានបង្កឱ្យមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងខ្លាំងនៅក្នុងសកម្មភាពដើម្បីឆ្លើយតបទៅនឹងគំរូចលនាច្រើន។ នៅក្នុងបញ្ហាការបែងចែករបស់យើង ក្រុមនេះជំរុញខ្សែសង្វាក់សម្រេចចិត្ត និងបង្ខូចទ្រង់ទ្រាយការយល់ឃើញ។ ផ្ទុយទៅវិញ ក្នុងករណីនៃមតិប្រតិកម្ម (FB) ការសម្រេចចិត្តលើការយល់ឃើញត្រូវបានបង្កើតឡើងនៅក្នុងសៀគ្វីខាងលើដោយទិន្នន័យញ្ញាណ និងភាពលំអៀងនៃការយល់ដឹង ហើយឥទ្ធិពលកាន់តែខ្លាំងនៃ FB ខាងក្រោមលើកោសិកា PDS (បន្ទាត់ក្រាស់) បង្កើតសញ្ញាជ្រើសរើស។ ខ ការតំណាងគ្រោងការណ៍នៃគំរូជំនួសនៃឧបករណ៍ CDS និង PDS។ នៅទីនេះសញ្ញា PDS នៅក្នុង MT ត្រូវបានបង្កើតមិនត្រឹមតែដោយការបញ្ចូលដោយផ្ទាល់នៃ V1 ប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងដោយការបញ្ចូលដោយប្រយោលនៃផ្លូវ V1-V2-MT ផងដែរ។ ផ្លូវប្រយោលនៃគំរូត្រូវបានកែតម្រូវដើម្បីផ្តល់ជម្រើសដល់ព្រំដែនវាយនភាព (តំបន់ត្រួតស៊ីគ្នានៃក្រឡាចត្រង្គ)។ ម៉ូឌុល CDS ស្រទាប់ MT អនុវត្តផលបូកដែលមានទម្ងន់នៃការបញ្ចូលដោយផ្ទាល់ និងដោយប្រយោល ហើយផ្ញើលទ្ធផលទៅម៉ូឌុល PDS។ PDS ត្រូវបានគ្រប់គ្រងដោយការរារាំងប្រកួតប្រជែង។ ជាថ្មីម្តងទៀត មានតែការតភ្ជាប់ទាំងនោះប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានបង្ហាញដែលចាំបាច់ដើម្បីគូរស្ថាបត្យកម្មមូលដ្ឋាននៃគំរូ។ នៅទីនេះ យន្តការ FF ខុសពីអ្វីដែលបានស្នើឡើងនៅក្នុង ក អាចនាំឱ្យមានភាពប្រែប្រួលកាន់តែខ្លាំងនៅក្នុងការឆ្លើយតបនៃបណ្តាញកោសិកាទៅនឹង PDS ដែលនាំឱ្យមានភាពលំអៀងម្តងទៀតនៅក្នុងគំរូការសម្រេចចិត្ត។ ម៉្យាងវិញទៀត CP កាន់តែច្រើននៅក្នុងកោសិកា PDS អាចនៅតែជាលទ្ធផលនៃភាពលំអៀងនៅក្នុងកម្លាំង ឬប្រសិទ្ធភាពនៃការភ្ជាប់ FB ទៅនឹងកោសិកា PDS។ ភស្តុតាងគាំទ្រគំរូ MT PDS ពីរ និងបីដំណាក់កាល និងការបកស្រាយ CP FF និង FB។
ស្វាពេញវ័យពីរក្បាល (macaca mulatta) ឈ្មោលមួយក្បាល និងញីមួយក្បាល (អាយុ ៧ និង ៥ ឆ្នាំរៀងៗខ្លួន) មានទម្ងន់ចាប់ពី ៤.៥ ទៅ ៩.០ គីឡូក្រាម ត្រូវបានប្រើជាវត្ថុសិក្សា។ មុនពេលការពិសោធន៍វះកាត់មាប់មគទាំងអស់ សត្វត្រូវបានផ្សាំជាមួយនឹងបន្ទប់ថតសំឡេងដែលផលិតតាមតម្រូវការសម្រាប់អេឡិចត្រូតបញ្ឈរដែលខិតជិតតំបន់ MT ជើងទ្រក្បាលដែកអ៊ីណុក (Crist Instruments, Hagerstown, MD) និងទីតាំងភ្នែកជាមួយនឹងឧបករណ៍វាស់ស្ទង់ scleral (Cooner Wire, San Diego, California)។ ពិធីការទាំងអស់អនុលោមតាមបទប្បញ្ញត្តិរបស់ក្រសួងកសិកម្មសហរដ្ឋអាមេរិក (USDA) និងគោលការណ៍ណែនាំរបស់វិទ្យាស្ថានសុខភាពជាតិ (NIH) សម្រាប់ការថែទាំ និងការប្រើប្រាស់សត្វមន្ទីរពិសោធន៍ដោយមនុស្សធម៌ ហើយត្រូវបានអនុម័តដោយគណៈកម្មាធិការថែទាំ និងប្រើប្រាស់សត្វស្ថាប័ន (IAUKC) នៃសាកលវិទ្យាល័យឈីកាហ្គោ។
ការរំញោចដែលមើលឃើញទាំងអស់ត្រូវបានបង្ហាញនៅក្នុងរន្ធរាងមូលមួយទល់នឹងផ្ទៃខាងក្រោយពណ៌ខ្មៅ ឬពណ៌ប្រផេះ។ អំឡុងពេលថត ទីតាំង និងអង្កត់ផ្ចិតនៃរន្ធនេះត្រូវបានកែតម្រូវស្របតាមវាលទទួលបែបបុរាណនៃណឺរ៉ូននៅចុងអេឡិចត្រូត។ យើងបានប្រើការរំញោចដែលមើលឃើញពីរប្រភេទធំៗ៖ ការរំញោចផ្លូវចិត្តវាស់វែង និងការរំញោចលៃតម្រូវ។
ការរំញោចផ្លូវចិត្តគឺជាលំនាំក្រឡាចត្រង្គ (20 cd/m2, កម្រិតពណ៌ 50%, វដ្តការងារ 50%, 5 ដឺក្រេ/វិនាទី) ដែលបង្កើតឡើងដោយការដាក់ក្រឡាចត្រង្គចតុកោណកែងពីរជាន់គ្នាក្នុងទិសដៅកាត់កែងទៅនឹងទិសដៅរបស់វា (រូបភាពទី 1b)។ ពីមុនវាត្រូវបានបង្ហាញថាអ្នកសង្កេតការណ៍មនុស្សយល់ឃើញថាលំនាំក្រឡាចត្រង្គទាំងនេះជាការរំញោចប៊ីស្តេល ជួនកាលជាលំនាំតែមួយដែលផ្លាស់ទីក្នុងទិសដៅដូចគ្នា (ចលនាស៊ីសង្វាក់គ្នា) ហើយជួនកាលជាផ្ទៃពីរដាច់ដោយឡែកពីគ្នាដែលផ្លាស់ទីក្នុងទិសដៅផ្សេងៗគ្នា (ចលនាថ្លា)។ សមាសធាតុនៃលំនាំក្រឡាចត្រង្គ ដែលតម្រង់ទិសស៊ីមេទ្រី - មុំរវាងក្រឡាចត្រង្គគឺចាប់ពី 95° ដល់ 130° (គូរចេញពីសំណុំ៖ 95°, 100°, 105°, 115°, 120°, 125°, 130° ° ពេញមួយវគ្គ។ ណឺរ៉ូនមុំឯកោនៅ 115° មិនត្រូវបានរក្សាទុកទេ ប៉ុន្តែយើងរួមបញ្ចូលទិន្នន័យផ្លូវចិត្តនៅទីនេះ) - ប្រហែល 90° ឬ 270° (ទិសដៅលំនាំ)។ នៅក្នុងវគ្គនីមួយៗ មានតែជ្រុងមួយនៃបន្ទះឈើអន្តរក្រឡាចត្រង្គប៉ុណ្ណោះដែលត្រូវបានប្រើ។ ក្នុងអំឡុងពេលវគ្គនីមួយៗ ការតំរង់ទិសនៃលំនាំសម្រាប់ការសាកល្បងនីមួយៗត្រូវបានជ្រើសរើសដោយចៃដន្យពីលទ្ធភាពពីរ។
ដើម្បី​បញ្ជាក់​ពី​ភាព​មិន​ច្បាស់លាស់​នៃ​ការ​យល់​ឃើញ​នៃ​ក្រឡាចត្រង្គ និង​ផ្តល់​មូលដ្ឋាន​ជាក់ស្តែង​សម្រាប់​រង្វាន់​សម្រាប់​សកម្មភាព យើង​ណែនាំ​វាយនភាព​ចំណុច​ចៃដន្យ​ទៅក្នុង​ជំហាន​ទី 72 នៃ​របារ​ពន្លឺ​នៃ​សមាសភាគ​ក្រឡាចត្រង្គ​នីមួយៗ។ នេះត្រូវបានសម្រេចដោយការបង្កើន ឬបន្ថយ (ដោយចំនួនថេរ) ពន្លឺនៃសំណុំរងនៃភីកសែលដែលបានជ្រើសរើសដោយចៃដន្យ (រូបភាពទី 1c)។ ទិសដៅនៃចលនាវាយនភាពផ្តល់សញ្ញាខ្លាំងមួយដែលផ្លាស់ប្តូរការយល់ឃើញរបស់អ្នកសង្កេតការណ៍ឆ្ពោះទៅរកចលនាស៊ីសង្វាក់គ្នា ឬថ្លា (រូបភាពទី 1c)។ ក្រោមលក្ខខណ្ឌស៊ីសង្វាក់គ្នា វាយនភាពទាំងអស់ ដោយមិនគិតពីសមាសធាតុណាមួយនៃគម្របបន្ទះវាយនភាព ត្រូវបានបកប្រែតាមទិសដៅនៃលំនាំ (រូបភាពទី 1c ស៊ីសង្វាក់គ្នា)។ នៅក្នុងស្ថានភាពថ្លា វាយនភាពផ្លាស់ទីកាត់កែងទៅនឹងទិសដៅនៃក្រឡាចត្រង្គដែលវាគ្របដណ្តប់ (រូបភាពទី 1c ថ្លា) (ភាពយន្តបន្ថែមទី 1)។ ដើម្បីគ្រប់គ្រងភាពស្មុគស្មាញនៃភារកិច្ច នៅក្នុងវគ្គភាគច្រើន ភាពផ្ទុយគ្នារបស់ Michelson (Lmax-Lmin/Lmax+Lmin) សម្រាប់សញ្ញាវាយនភាពនេះប្រែប្រួលពីសំណុំនៃ (-80, -40, -20, -10, -5, 0, 5)។ , 10, 20, 40, 80)។ កម្រិតពណ៌ត្រូវបានកំណត់ថាជាពន្លឺដែលទាក់ទងនៃរ៉ាស្ទ័រ (ដូច្នេះតម្លៃកម្រិតពណ៌ 80% នឹងបណ្តាលឱ្យមានវាយនភាព 36 ឬ 6 ស៊ីឌី/ម៉ែត្រការ៉េ)។ សម្រាប់វគ្គចំនួន 6 នៅក្នុងស្វា N និងវគ្គចំនួន 5 នៅក្នុងស្វា S យើងបានប្រើជួរកម្រិតពណ៌វាយនភាពតូចចង្អៀត (-30, -20, -15, -10, -5, 0, 5, 10, 15, 20, 30) ដែលលក្ខណៈផ្លូវចិត្តរូបវន្តធ្វើតាមលំនាំដូចគ្នានឹងកម្រិតពណ៌ជួរពេញ ប៉ុន្តែគ្មានតិត្ថិភាព។
ការរំញោច​ដែល​លៃ​តម្រូវ​គឺជា​ក្រឡាចត្រង្គ​ស៊ីនុស (កម្រិតពណ៌ 50%, 1 វដ្ត/ដឺក្រេ, 5 ដឺក្រេ/វិនាទី) ដែល​ធ្វើ​ចលនា​ក្នុង​ទិសដៅ​មួយ​ក្នុង​ចំណោម 16 ទិសដៅ​ដែល​មាន​ចន្លោះ​ស្មើគ្នា ឬ​ក្រឡាចត្រង្គ​ស៊ីនុស​ដែល​ធ្វើ​ចលនា​ក្នុង​ទិសដៅ​ទាំងនេះ (មាន​មុំ 135° ផ្ទុយ​គ្នា​ពីរ​ដែល​ដាក់​ក្រឡាចត្រង្គ​ស៊ីនុស​ជាន់​លើ​គ្នា) ក្នុង​ទិសដៅ​ដូចគ្នា​នៃ​លំនាំ។