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Internal representations of time and motion

dc.contributor.advisorGeisel, Theo Prof. Dr.de
dc.contributor.authorHaß, Joachimde
dc.date.accessioned2011-05-03T06:54:45Zde
dc.date.accessioned2013-01-18T14:28:07Zde
dc.date.available2013-01-30T23:51:09Zde
dc.date.issued2011-05-03de
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11858/00-1735-0000-0006-B5C3-6de
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-3285
dc.description.abstractDie menschliche Zeitwahrnehnung ist eines der großen Rätsel der Psychologie und der Neurowissenschaften. Im Unterschied zu anderen, z.B. räumlichen Sinnesqualitäten sind sowohl die neuronalen Mechanismen als auch die Details der psychophysikalischen Gesetzmäßigkeiten der Zeitwahrnehmung noch weitgehend unbekannt. In dieser Arbeit versuchen wir, das Wissen über die menschliche Zeitwahrnehmung durch einen theoretischen Modellierungsansatz zu erweiteren, der sowohl neurobiologische als auch verhaltenspsychologische Erkenntnisse mit einbezieht. Die ersten beiden der hier vorgestellten Studien befassen sich mit den Fehlern, die bei der Zeitschätzung gemacht werden, und ihrer Beziehung zu der abzuschätzenden Intervalldauer, während zwei weitere Studien die Frage der Integration von zeitlichen Informationen aus verschiedenen Quellen zu einer einzigen Zeitrepräsentation untersuchen.Zahlreiche Studien belegen, dass Zeitschätzfehler, also die Variabilität der Schätzungen, mit der Dauer des zu schätzenden Intervalls monoton zunehmen. In der ersten Studie stellen wir ein neuronales Netzwerkmodell basierend auf so genannten Synfire-Ketten vor, das die genaue funktionelle Form dieses Fehlers in Abhängigkeit von der Intervalldauer erklärt. Diese Funktion ist das Resultat einer beschränkten Optimierung mit unterschiedlichen Ketten. Diese kann durch eine kompetitive synaptische Lernregel implementiert werden, welche die Gewichte der Verbindungen von den einzelnen Ketten auf ein zentrales Auslesenetzwerk modifiziert. Frühere Arbeiten konnten nur eine einfachere Form der Fehlerfunktion erklären, einen linearen Anstieg der Fehler mit der Intervalldauer, auch als Webersches Gesetz bekannt, ohne jedoch eine neurobiologische Grundlage dafür anzubieten. In der zweiten Studie erweitern wir diesen Ansatz zu einem allgemeineren stochastischen Modell basierend auf der Fisherinformation. Dabei verfolgen wir die Idee, dass zeitliche Information nicht nur in den systematischen Änderungen von Gehirnprozessen steckt, sondern auch in den zeitlichen Veränderungen des stochastischen "Rauschens", wie etwa eine mit der Zeit ansteigende Varianz oder eine zeitlich zerfallende Korrelation. Durch Berechnung der minimalen Zeitschätzfehler finden wir eine Hierarchie zeitlicher Information, d.h. die Fehler skalieren am besten mit der Intervalldauer, wenn ausschließlich die mittleren Änderungen eines Prozesses zur Schätzung heran gezogen werden, und am schlechtesten, wenn die Schätzung nur auf zerfallenden Korrelationen beruht. Insbesondere zeigt sich, dass das Webersches Gesetz nur dann exakt reproduziert wird, wenn die gesamte verfügbare Zeitinformation in der ansteigenden Variabilität eines Prozesses liegt.In der dritten Arbeit geht es darum, wie die subjektiv wahrgenommene Dauer eines auditorisch dargebotenen Intervals durch Bewegung beeinflusst werden kann, die entweder selbst ausgeführt oder nur visuell beobachtet wird. Wir berichten die Ergebnisse eine Serie von psychophysikalischen Experimenten, in der menschliche Probanden mithilfe eines Roboterarms eine Rotationsverfolgungsaufgabe und gleichzeitig eine Intervalldiskriminationsaufgabe mit Intervallen im Bereich von 100 ms absolvieren. Die subjektive Dauer der Intervalle wird dabei von der Geschwindigkeit, nicht jedoch der Krümmung der visuell wahrgenommenen Bewegung beeinflusst. Das aktive Ausführen der Bewegung trägt dagegen nichts zu diesem Effekt bei, verschlechtert allerdings die Diskriminationsleistung in der Zeitwahrnehmung im Sinne einer kognitiven Interferenz. Diese Ergebnisse zeigen, dass visuelle und auditorische Zeitwahrnehmung direkt interagieren, Zeitwahrnehmung und Bewegungssteuerung jedoch auf unterschiedliche Mechanismen zurück greifen. Aufmerksamkeitsressourcen beeinflussen die Zeitwahrnehmung zwar ebenfalls, haben jedoch keinen Einfluss auf die Verzerrung der subjektiven Dauer durch die beobachtete Bewegung. Eine vierte Studie schließlich befasst sich mit der Integration von mehreren Zeitintervallen, die in einer Sequenz dargeboten werden. Wir stellen dazu ein Modell eines adaptiven Speichers vor, der über die Dauern der bisher präsentierten Intervalle mittelt. Damit sind wir in der Lage, den experimentellen Befund zu erklären, dass ein Intervall mit abweichender Dauer in einer Sequenz von Standardintervallen leichter entdeckt wird, wenn es an einer späteren Position in der Sequenz präsentiert wird.Zusammen genommen legen die die Ergebnisse der vier Studien ein integriertes Model der Zeitwahrnehmung nahe, bei dem unabhängige zeitliche Repräsentationen für verschiedene Zeitdauern und sensorische Modalitäten gebildet werden, die dann aber in einen zentralen "temporal hub" konvergieren. Die einzelnen Informationen werden dabei durch die relative Genauigkeit gewichtet (Prinzip der Bayesianische Integration) und durch kognitive Prozesse wie etwa ein mittelnden Kurzzeitspeicher weiter verarbeitet.de
dc.format.mimetypeapplication/pdfde
dc.language.isoengde
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/de
dc.titleInternal representations of time and motionde
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedInterne Repräsentationen von Zeit und Bewegungde
dc.contributor.refereeGeisel, Theo Prof. Dr.de
dc.date.examination2009-11-11de
dc.subject.dnb500 Naturwissenschaftende
dc.description.abstractengThe way how humans perceive the passage of time is one of the greatest mysteries both in neuroscience and psychology. Compared to other perceptual quantities, relatively little is known about the neural basis and the psychophysical laws of time perception. In this thesis, we seek to contribute to the understanding of human time perception by combining knowledge from neuroscience and psychology into a neurocomputational modeling approach. The first two studies concentrate on timing errors, i.e. the variability in duration estimation, and its relation to physical duration, while the latter two are concerned with the issue of integrating temporal information from different sources into a unique representation of time.Regarding timing errors, it is well known that the variability of durations estimates increases with the duration of the interval to be estimated. In the first study, we present a model based on neuronal networks called synfire chains which explains the functional form of the relation of these errors relative to interval duration. This form emerges from a constrained optimization involving a number of different chains, and can be implemented by means of a competitive plasticity rule applied to the synaptic connections from the chains onto a readout network. Previous models could only explain a linear increase of timing errors with duration (Weber's law), without providing a neural basis of this behavior. In the second study, we extend the modeling approach into a more general stochastic framework based on Fisher information. This approach follows from the idea that not only systematic changes in brain processes may be used as a source of temporal information, but also features of the stochastic "noise". We compute the scaling of the minimal timing errors on the interval duration, and found a hierarchy of temporal information, i.e. the scaling is best for estimates based on the systematic changes, and worst for correlations-based estimates. Specifically, we find that Weber's law can only be reproduced if variability is the only available source of temporal information.In the third study, we investigate how the subjective duration of an auditorily presented interval is affected by motion that is either actively performed or visually observed. In a series of psychophysical experiments, human participants performed a rotor tracking task and an interval discrimination task with intervals of 100 ms at the same time. We find that subjective duration is affected by the speed, but not by the curvature of visually presented motion. Active performance of the motion does not contribute to this effect, but impairs discrimination performance acting as interference. The results show a direct cross-modal interaction between auditory and visual time perception, and a separation of the mechanisms from those underlying continuous motor timing. Attention is shown to modulate time perception even in the range of hundreds of milliseconds, but does not interact with the duration distortion by visual motion. Finally, the forth study is concerned with the integration of temporal information from multiple intervals presented within a sequence. We describe a model of an adaptive memory unit which is capable of computing an average over these presentations. The model explains the observation that an interval with a deviating duration can be more easily detected within a sequence of standard intervals if it is presented at a later position within the sequence.Taken together, the results of these four studies suggest a framework of temporal processing where temporal representations of different durations and from different sensory modalities are integrated into a centralized "temporal hub", with relative weights determined by the reliability of their information (Bayesian integration), and are then processed by cognitive processes such as averaging in short-term memory.de
dc.contributor.coRefereeFolta, Kristian Prof. Dr.de
dc.subject.topicGöttingen Graduate School for Neurosciences and Molecular Biosciences (GGNB)de
dc.subject.gerZeitwahrnehmungde
dc.subject.gerbeschränkte Optimierungde
dc.subject.gerWebersches Gesetzde
dc.subject.gerSynfire-Kettede
dc.subject.gerkompetitive synaptische Plastizitätde
dc.subject.gerFisherinformationde
dc.subject.gerBewegungswahrnehmungde
dc.subject.gerAufmerksamkeitde
dc.subject.gertemporal hubde
dc.subject.engtime perceptionde
dc.subject.engconstraint optimizationde
dc.subject.engWeber's lawde
dc.subject.engsynfire chainde
dc.subject.engcompetitive synaptic plasticityde
dc.subject.engFisher informationde
dc.subject.engmotion perceptionde
dc.subject.engattentionde
dc.subject.engtemporal hubde
dc.subject.bk42.11de
dc.subject.bk42.12de
dc.subject.bk77.40de
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-webdoc-2947-0de
dc.identifier.purlwebdoc-2947de
dc.affiliation.instituteGöttinger Graduiertenschule für Neurowissenschaften und molekulare Biowissenschaften (GGNB)de
dc.subject.gokfullFAB 100: Wahrnehmungspsychologiede
dc.subject.gokfullSinnespsychologiede
dc.subject.gokfullRDH 200: Dynamische Systeme. Nichtlineare Systeme {Mathematische Physik}de
dc.subject.gokfullWC 000: Biophysikde
dc.subject.gokfullWD 100: Statistik in der Biologie {Biologie}de
dc.identifier.ppn679720707de


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