脳科学辞典これは、このページの承認済み版であり、最新版でもあります。感覚刺激が刺激の時間的または空間的配置によってボトムアップ性注意を誘引する特性を「サリエンシー」と呼ぶ。「サリエンシー・マップ」とは、視覚刺激のサリエンシーを計算して単一の二次元マップとして表現したもののことを指す。これは計算論的概念であって、脳にサリエンシー・マップが表現されている保証はない。その候補としてあげられている。参考文献サリエンシーとはもし夜空に月が光っていれば月にすぐに目が向くだろう。これは月が目立つ(salient)からだ。このように感覚刺激がボトムアップ性注意を誘引する特性を「サリエンシー」と呼ぶ。夜の月がsalientであるのは周りの空と比べて明るいからであって、昼の月はsalientではない。サリエンシーは刺激の時間的または空間的配置によって決定づけられるものであって、その刺激自体の特性ではない。明るいスクリーンに暗い部分があればそこはsalientになる。刺激強度が高いこと(たとえば輝度が高いこと)とサリエンシーが高いことは等価ではない。saliencyという言葉を(物理的な強度と対比させて)心理的な強度自体を表していることもあり、かならずしも上記の用法で統一されているとは言えない。図1.視覚探索サリエンシーは、心理学的研究においては、視覚探索におけるpop-outという概念と関連している。図1の三つの刺激でそれぞれ仲間はずれの要素を見つけなさい、と問われたとしたら、左と真ん中の二つの図ではひとめで見つかるのに対して、右の図ではなかなか難しい。これは左の図では色特徴でpop-outするから、真ん中の図では傾きの特徴でpop-outするから、と表現される。theory)を作り上げた[1]。特徴統合理論では、視野像は各特徴(輝度、色、傾きなど)ごとに並行して処理され、それらの特徴が最終的に統合される。searchでは統合された情報を探索しなければならないために処理が遅くなる、と説明される。paradigmというものが用いられる。paradigmでは、ピ、ピ、ピと連続する純音刺激に違う周波数の純音が混ざったり、または音が鳴らなかった場合(deviantsと呼ばれる)にはその時に注意が誘引される。この場合は空間ではなくて、時間的配列がボトムアップ性注意を誘引する例と言える。map図2.サリエンシー計算論モデルでの主なステップ入力する視覚情報は並行処理によって[1]低レベルの視覚特徴ごとに分析が行われ、側抑制メカニズムによって[2]特徴ごとのサリエンシー(特徴マップ)が計算される。それらの特徴マプを足し合わせることで単一の[3]サリエンシー・マップが計算される。[4]より許可のもと改変して作成。4.0)図3.サリエンシー・マップ特徴統合理論はあくまで心理学的な理論であったが、計算論的立場からどのようにボトムアップ性注意が計算されているかを説明するモデルとして「サリエンシー・マップ」が提唱された[2]。サリエンシー・マップとは、特徴に依存しない視覚刺激のサリエンシーをスカラー量として計算して、二次元マップとして表現したもののことを指す。サリエンシー・マップの機能的な特徴としては以下の二つがあげられる。並行処理:特徴統合理論からの影響を受けているため、サリエンシーはまず各特徴ごとに計算されて、特徴マップを作る。Winner-take-allルール:これら複数の特徴マップが足しあわされて計算されたサリエンシー・マップの中からいちばんサリエンシーの高い部分が選択される。Neiburによるサリエンシー計算論モデルだった(図2)[3]。各特徴ごとのサリエンシーを計算するため、center-surround抑制を用いる。representationに対応)。normalization)。Licenseに基づいて入手できるようになっている。このソフトウェアを使って図1の画像のサリエンシーを計算したのが図3となる。ほかにもMatlabでのサリエンシー・マップを計算するプログラムとして以下のものがwebから入手可能である。visionにおいて重要な分野の一つとなっている。サリエンシーの脳内表象サリエンシー・マップはあくまで計算論的概念であるので、脳にサリエンシー・マップが表現されている保証はない。(V4)[11]などがその候補として挙げられている。画像や映像を見ているときの視覚探索をサリエンシー・マップによって予測するという一連の研究がある。ADHD)患者やパーキンソン病患者を分類することに成功したもの[12]やマカクザルの視覚探索時の眼球運動のデータから第一次視覚野損傷の影響を解明したもの[13]などがある。Internationalのライセンスで利用できます。脳科学辞典について免責事項モバイルビュ。