Eye Tracking, MEG, and Visual Exploration

了解人脑在自然、无约束的探索过程中如何处理视觉信息是一项复杂的挑战。传统的神经科学研究往往简化视觉输入或限制眼球运动，这限制了它们的生态有效性。Fakche、Hickey和Jensen（2024年）的研究论文“快速特征和类别相关的旁视野预览支持自由视觉探索”通过巧妙地结合脑磁图（MEG）和眼动追踪来研究自由视觉探索过程中视觉处理的神经元动力学，从而解决了这一问题。本案例研究将突出这种综合方法的显著优势，展示它如何为人类视觉的复杂机制提供无与伦比的见解。

眼动追踪、MEG和视觉探索方法

这项研究涉及36名参与者，他们一边自由探索自然图像集，一边用EyeLink 1000 Plus眼动仪和大脑活动（MEG）被同时记录。核心目标是确定大脑在中央凹（直接注视）和旁凹（外周但仍有人注视）区域处理视觉信息的速度和精度，以及这种处理如何支持后续眼球运动（扫视）的规划。实验设计的一个关键要素是变化检测任务，它鼓励参与者积极探索图像。

通过对MEG数据进行多元模式分析（MVPA），研究人员能够解码有关视觉对象的颜色和类别的信息。至关重要的是，他们分析了这种解码与中央凹图像、即将到来的囊旁扫视目标，甚至之前固定的囊旁图像的关系。

眼动追踪和MEG相结合的好处

这项研究的力量在于它的双模态方法，它提供了几个明显的优势：

• 结合注视位置的大脑活动的精确时间分辨率：MEG提供了出色的时间分辨率，可以在毫秒内捕捉大脑活动。同时记录的眼动追踪可以精确地确定参与者在任何给定时刻的视线位置。这种协同作用使研究人员能够将大脑反应与特定的眼球运动相结合，为视觉处理相对于固定在特定物体上的时间提供了无与伦比的见解。例如，该研究可以精确地确定，在扫视该物体之前，旁凹特征解码的峰值约为110毫秒，类别解码的峰值为165毫秒，而中央凹处理的峰值分别为100毫秒和145毫秒。这种时间对齐对于剖析视觉认知中的快速事件序列至关重要。
• 理解扫视前注意力：通过跟踪眼球运动，研究人员可以区分即将到来的扫视目标（黄斑旁即将出现的图像）和那些只是在周边但不打算作为目标的物体（黄斑旁剩余图像）。MEG数据显示，只有扫视目标，无论是中央凹还是旁凹，在特征和类别水平上都是可解码的。这一发现有力地支持了“眼动前注意力”的概念，即大脑对未来扫视目标的信息进行预处理，表明视觉处理不仅是反应性的，而且是由注意力选择主动引导的。如果没有集成的眼动追踪数据，这种区分是不可能的。
• 跨扫视记忆研究：这些技术的结合也可以研究视觉信息是如何在扫视中保持的。该研究表明，在眼睛移开后，关于过去旁凹图像的特征和类别信息仍然可以解码。这为跨扫视记忆提供了电生理学证据，表明尽管有持续的眼球运动，但视觉场景的表现是连续的。
• 生态有效性：与使用人工注视交叉或限制眼球运动的研究不同，这种组合方法使研究人员能够研究自然、自由探索过程中的视觉处理。这增强了研究结果的生态有效性，使其更适用于现实世界的视觉行为。该论文强调，中央凹图像的分类性能跟踪了记忆任务中的行为性能，表明这些大脑反应反映了自然观察任务中物体的感知和记忆。

Fakche等人（2024）的研究提供了一个令人信服的例子，说明将眼动追踪与MEG相结合的价值。这种强大的组合可以精确地研究视觉探索背后的快速神经过程，揭示大脑如何以流水线方式处理中央凹和旁凹信息，以支持高效的场景理解和扫视计划。将特定的大脑活动与动态凝视行为联系起来的能力提供了对人类视觉认知的更完整和生态有效的理解，并为未来对复杂视觉环境和临床应用的研究铺平了道路。

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