北京大学心理与认知科学学院、IDG麦戈文脑科学研究所李晟课题组在最新一期Journal of Neuroscience发表题为“Complexity matters: Normalization to prototypical viewpoint induces memory distortion along the vertical axis of scenes” 的学术论文。该研究发现自然场景中信息复杂性的不对称可以导致观察者的场景记忆出现系统性偏差，研究利用fMRI和MEG的手段揭示了这种偏差出现在场景加工的早期阶段。

感知与记忆真实世界的场景对空间导航和与周围环境的互动是至关重要的。然而，在对场景的记忆中，系统性失真却相当常见。人们可能会遗忘场景中的某些物体，凭空想起场景中并不存在的物体，或者错误估计记忆中的空间大小。对记忆失真的研究可以帮助我们理解大脑如何存储种类繁多的场景信息。

在该研究中，研究者发现被试对自然场景图片的记忆出现了俯仰角（angle of view, AOV）偏差。在实验中，被试被要求判断两张连续呈现的场景图片之间俯仰角的变化。但是事实上，这两张图片是完全相同的。因此，任何俯仰角发生变化的判断反映了被试对第一张图片记忆表征的偏差。如果被试做出了第二张图片更向上倾斜的判断，则表明第一张图片的记忆出现了对下方视野信息的填补和对上方视野信息的丢失。

图1：记忆偏差产生的示意图。

首先，研究者计算了每张场景图片在被试间的平均俯仰角记忆偏差得分。图片俯仰角偏差得分的分布与随机水平有显著的不同，并且不同的被试在看到相同的图片时，倾向于做出一致的选择，说明被试对场景图片俯仰角的记忆出现了系统性偏差。这一偏差特异于图片本身，被图片自身的特征所影响。

图2：行为实验结果。上图为行为实验范式。下图为所有场景图片的俯仰角偏差得分分布以及四张示例图片的偏差得分。

因此，研究者进一步对场景图片的信息复杂性进行了测量。复杂性指标包括两个方面，即低级视觉复杂性和高级客体复杂性。低级视觉复杂性描述了自然场景图片在空间频率和朝向上的信息熵，高级客体复杂性则描述了图片中物体和类别信息的丰富程度。回归模型发现这两种复杂性在图片上下半区之间的不对称性均能显著预测被试的行为结果。该结果表明，场景记忆会向具有高复杂性的场景半区偏移。

图3：复杂性的测量与回归分析。上图为复杂性的测量方法示意图。下图为俯仰角偏差的回归模型，低级视觉复杂性与高级客体复杂性均能显著预测行为偏差。

在神经活动层面，功能磁共振成像（fMRI）实验发现当俯仰角偏差出现时，被试的双侧视觉区域V4的神经活动出现了显著的增强。进一步的解码分析发现，场景加工相关的脑区海马旁回场景区（parahippocampal place area, PPA）和枕叶场景区（occipital place area, OPA）均参与了这一记忆偏差的形成过程。

脑磁图（MEG）实验则从时间尺度上进一步分析了俯仰角记忆偏差的动态过程。在第一张场景图片出现约140毫秒后，被试的记忆偏差与场景图片的低级视觉复杂性能够被显著解码。这两个神经成像实验的结果在时空维度上发现了场景记忆偏差与场景刺激早期加工之间的神经关联。

图4 fMRI与MEG实验分析。上图为fMRI实验的单变量与解码分析结果。下图为MEG实验结果。

综上，该研究发现了一种新的视觉记忆现象——俯仰角偏差效应。俯仰角偏差受场景刺激自身的复杂性水平影响，并发生在场景信息加工的早期阶段。这种记忆偏差可能帮助观察者对场景中信息密度更高的区域进行更精细的存储，并对观察者未来的行动选择有益。

李晟课题组的博士生吴奕忱为本文第一作者，李晟研究员为通讯作者。本研究获得科技部科技创新2030-“脑科学与类脑研究”和国家自然科学基金项目的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.1175-23.2024

2024-07-04