MARC

 008260126s2025        us                              c    eng  d
■001000017357754
■00520260202103556
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798288864520
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI32042045
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a616
■1001  ▼aGreene,  Maxwell  Jerome.
■24510▼aThe  Influence  of  Cone  Spectral  Topography  on  Vision
■260    ▼a[Sl]▼bUniversity  of  California,  Berkeley▼c2025
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2025
■300    ▼a84  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  87-01,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Tuten,  William  S.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--University  of  California,  Berkeley,  2025.
■520    ▼aPerception  has  been  construed  as  the  process  of  inferring  the  state  of  the  environment  from  sensory  input.  In  the  case  of  vision,  sensory  input  is  encoded  by  a  mosaic  of  rod  and  cone  photoreceptors  in  the  retina,  with  cones  being  crucial  for  color  and  spatial  vision.  The  sensor  array  formed  by  the  cones  does  not  follow  an  intuitive  design  principle:  long-  (L),  middle-  (M),  and  short-wavelength  sensitive  (S)  cones  are  placed  randomly,  and  S  cones  are  sparse  while  L  and  M  cones  can  be  present  in  very  uneven  amounts.  The  aim  of  the  work  presented  here  was  to  understand  how  this  early  encoding  of  sensory  input  affects  basic  features  of  color  perception.  The  approach  taken  in  each  experiment  was  to  measure  perceptual  responses  to  stimuli  delivered  within  a  region  of  an  observer's  cone  mosaic.  Simultaneously,  the  microscopic  structure  of  the  targeted  region  was  imaged  with  an  adaptive  optics  scanning  laser  ophthalmoscope.  For  some  subjects,  the  spectral  identities  of  individual  cones  were  known  at  the  stimulated  locations.  This  approach  allowed  a  direct  comparison  of  cone  spectral  topography  with  visual  behavior,  which  is  an  important  step  towards  understanding  the  neural  mechanisms  that  transform  sensory  input  into  perception. 
■590    ▼aSchool  code:  0028.
■650  4▼aNeurosciences
■650  4▼aPhysiological  psychology
■650  4▼aOptics
■650  4▼aOphthalmology
■650  4▼aCognitive  psychology
■653    ▼aAdaptive  optics
■653    ▼aColor  vision
■653    ▼aPhotoreceptors
■653    ▼aPsychophysics
■653    ▼aRetina
■653    ▼aUnique  hues
■690    ▼a0317
■690    ▼a0989
■690    ▼a0752
■690    ▼a0633
■690    ▼a0381
■71020▼aUniversity  of  California,  Berkeley▼bVision  Science.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g87-01B.
■790    ▼a0028
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2025
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17357754▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서