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杨佳弱视综述：视知觉学习与注意力[1]
2014-08-27 10:50:05
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赵武校 刘伟民 审校
广西壮族自治区人民医院视光科 广西视光中心 530021
【摘要】近年来，随着人们对大脑神经可塑性以及弱视本质认识地深入，视知觉学习（visual perceptual learning）的概念被逐步引入到弱视研究领域，目前已进入临床应用阶段。本文就视知觉学习对弱视的治疗作用，以及视知觉学习与注意力之间的关系进行了综述。
【关键词】视知觉学习 弱视 注意力
知觉学习的概念由Gibson[1]于1963年最先提出。它作为一种基本的学习形式，是指知觉能力随知觉训练或经验而逐渐改变的现象。由于我们已经越来越清楚地认识到成年灵长类动物的大脑，包括人类的大脑仍就保留有很大程度的可塑性[2]，使得即使在成年以后，我们的经验依然会持续修正我们对世界的感知。当对知觉经历进行监控时，比如在进行有规律地训练（包含一组有限的强化刺激训练），这些刺激物所对应的神经元表征就会被逐渐改变[3]。以往的研究已经揭示弱视患者存在多种视觉缺陷，而弱视患者自身进行有针对性的视知觉学习，就有可能达到提升患者视力和其他视功能的目的。
一、弱视的视觉缺陷表现形式与发病部位
近十余年来，由于国际神经科学界和视觉科学界在人类认知领域所取得的卓越成就，使我们至少对弱视视觉缺陷表现形式的认识向前迈出了一大步。弱视不能再被简单地理解为患眼视力低下而又不能通过光学矫正、且不伴有可察觉的眼部器质性病变的疾病，而应与时俱进地被修正为“弱视是一种在关键期内由于不正常的视觉输入导致的视觉系统发育不完全”。
以往大量的研究从不同角度揭示了弱视者存在视觉缺陷，如对比敏感度[4]、空间视觉[5]、视觉注意力[6]、运动知觉[7]、信息处理[8]等多个方面的缺损。关于弱视缺损的部位，目前普遍认为它发生在大脑初级视皮层，特别是外侧膝状体（LGN）和V1区[9]。这为我们进一步理解和研究弱视奠定了神经学基础。
二、视知觉学习对弱视的治疗作用
知觉学习是一种基本的学习形式，是指知觉能力随知觉训练或经验而逐渐改变的现象。通过知觉学习，人们能够提高他们认识视觉世界的能力，觉察到训练之前所不能察觉到的事物特征，就好比是一个经过训练的跟踪器[1]。
知觉学习涉及到许多视觉任务，如立体视[10]、对比敏感度[11]、游标视力[12]、位相辨认[13]、运动探测[14]、质地辨认[15]、搜索和模式辨认[16]，还涉及到视野中的定位[17]、空间频率和运动方向的探测[11]等。由于知觉学习涉及到的视觉任务比较简单，所以知觉学习的材料也是较简单的视觉刺激。对于复杂的刺激，可分解为简单的刺激特征及简单特征之间的关系来加以学习。而带有反馈的视知觉学习可以引起异常视觉机制的某种重新校对和重新权衡，使观察者能更有效地对刺激物信息进行取样，并且减少未校准的内部位置抖动[18]。
既往关于弱视的认知损害机制的研究主要集中于心理物理学和电生理学两方面。前者由于新的更为严格的心理物理学研究方法的出现（噪声调制技术），使得在弱视损害机制方面的研究取得了较令人信服的试验结果：弱视者可能存在着采样效率下降和/或内部噪声的升高[19~22]。而从电生理学方面获得的研究结果则因为实验所使用的实验动物（大多使用猫，而非猴等灵长类动物），以及动物模型自身的缺陷（所使用的动物模型主要为形觉剥夺性弱视，而非临床常见的斜视性或屈光参差性弱视）而遭到质疑。至于视知觉学习的机制，广义而言，不外乎两类：信号增强与噪声抑制。简单来说，信号增强可能通过增加相关神经元数目、提高反应增益来实现；噪声抑制可通过增加神经元数目、减少干扰神经元数目、注意权重改变等来实现。
Lu Zhong-Lin 和Dosher A Barbara系统地从心理物理学角度研究了知觉学习的机制[23~26]。他们在传统的线性放大模型（LAM模型）基础上，加入了非线性成分以及成比例于刺激强度的乘法噪声成分，非常好的从系统水平模拟了行为学表现。他们从模型中推导了三种独立的知觉学习机制：内部噪声降低/信号增强、外部噪声排除、乘法噪声降低，并从实验上验证了前两种，后面一种尚未有实验证据。并且，他们支持中层学习理论，认为知觉学习改变的是联系的强弱，而底层改变的可能性不大。另一方面，Ahissar M等[27]将知觉学习定义为由训练介导的执行特定知觉任务的能力提高的过程。他们曾经提出了一个关于视知觉学习的“逆分级学习理论”（the Reverse Hierarchy Theory）。该理论认为学习是一个“由上而下”介导的信息处理过程（top-down processing），它始于视觉系统的高级区域，当信息不能满足需要时，高级区域会对输入的信号水平进行反馈，使输入的信号/噪声比优化。他们发现：这一简单的概念在解释大量研究结果时（包括似是而非的研究数据）被证明很有用。总而言之，以上机制可能提高了人脑对视觉信息的加工和处理效率，对视觉通路进行重新权重或重调，因此可以提高各项视功能。但我们在临床工作中观察到：弱视患者在视知觉学习过程中，各项视功能的恢复并不同步。
知觉学习的效果不仅表现在提取外界信息能力地提高，而且表现为较长时间行为决策机制地改变和提高[1]。其神经生理基础是大脑基本感觉区域功能的可塑性[2]。人类视觉系统的信号处理属性是个体发育性的“下意识推论”的结果，对大脑功能属性地塑造反映了进化论的机制。一些与知觉学习相关的机制已经可以解释诸如皮层大小的变化、时间次序反应的变化等现象。进一步说，特定皮层呈现的信息可能不会一直固定；相反，学习可以诱导特定信息往特定皮层转移。功能性定位可能是皮层区的一种动态属性，有些变化可能是受高级区域“由上而下”的信息处理机制控制的。这表明知觉学习的结果是信号处理早期皮层水平局部通路变化与来自高级皮层反馈影响的综合表现[28]。
三、注意力在知觉学习中的作用
我们生活在一个忙碌的视觉世界里，很多重要的事物都在我们有限的知觉资源里争相涌现。这种竞争总的来说是通过我们视觉系统的某些机制来解决。这些机制会选择一些东西进行更多的、更精细的信息处理，而把计算的资源从别的（没被选择的）物体中挪开。
这种选择过程通常是机动可变的，这样就使不同的物体在一定时间内被选择。“视觉注意”就是选择性信息处理的一个典型例子：当众多刺激物争相出现时，我们的注意力就会选择某些刺激物进行更深的加工处理。
“双眼竞争”的效果可以人为地做出来，它包括在某个时间段内对刺激物选择的改变。当不同刺激物在两个眼睛里出现时，“双眼竞争”就会产生，它是左眼和右眼对物体诠译的变动这一知觉经历的结果。因为“刺激物选择”是注意力和“双眼竞争”的主要属性，Chong SC等[29]猜想这两种东西是否有关系。
他们发现当被测者把注意力集中在某一刺激物时，它看这一东西的主导时间段就会长一些，当然，这只限于这两个刺激物是有相对竞争的特征。当某一刺激物占主导地位时，就等于它的对比度升高了。这就导出了注意力可以调节神经元信号在不同信息处理阶段的强度，并有效激活某一竞争物的强度。
知觉学习可提升我们的视觉表现，但尚不清楚这些训练效果是仅由刺激物驱动机制所产生的活动（activity of stimuli-drived mechanism）、还是由与知觉任务相关联且控制着学习过程的高级注意力机制所决定？Ahissar M等[30]对此进行了研究，他们的结果提示：大脑皮层水平保留有独立处理基本视觉刺激物的属性，同时还对特异的“由上而下”的效应也极为敏感；视觉信息早期皮层处理阶段所观察到的注意力效应很微弱，提示这种“由上而下”的控制可能在长期调控中具有极突出的作用，亦即大脑特有的高级注意力机制控制着早期视觉处理水平的变化，是知觉学习的本质。
如上所述，注意力在知觉学习中的重要性已得到广泛认同，但注意力影响学习的机制却知之甚少。ZHONG-LIN LU[31]认为注意力在知觉学习中是有重要作用的，其机制可能包括三个方面：⑴在信号的增强方面，注意力提高了信号的强度；⑵在排除错误方面，注意力缩小处理刺激物的过滤器（如特征模版），以致错误选择（如外部噪声）被有区别地排除；⑶在内部噪声减少方面，注意力减少了与知觉处理相关的内部噪声。Vidnyánszky Z等[32]对注意力机制的研究显示：学习过程中，注意力机制自身也会被修正；用注意力抑制与视觉任务无关的刺激会使训练变得更有效率；有注意力的学习被发现是刺激物特异性的，且可持续数周；注意力机制的可塑性是视知觉学习固有的组成部分。
由于注意力机制自身具有可塑性，这就使得弱视患者在视知觉学习过程中可能会伴有注意力地改善，反过来会使训练效率更高。如果弱视患者合并有严重的注意力缺陷，那就会明显影响视知觉学习的效果，导致弱视治疗无效甚至患者无法坚持视知觉学习。注意力缺陷多动障碍（attention deficit hyperactivity disorder, ADHD）是最常见的儿童行为问题。它主要表现为与患儿年龄不相称的注意力易分散、注意广度缩小、不分场合的过度活动、情绪冲动并伴有认知障碍和学习困难，现已成为重要的公共卫生问题[33]。ADHD患者注意力不集中与多巴安能的改变有关：低水平的中丘脑多巴胺妨碍注意力的漂移，中等水平的此类神经调节物质则导致分心。当这类改变与中间皮层多巴胺水平减少一起发生时，注意力缺陷变成对环境刺激认知不全[34]。由于多巴胺的水平对最佳认识性能所需的噪声量起调制作用[35]，Söderlund G等[36]对噪声环境下认识性能与ADHD及多巴胺的神经计算模型的关系进行了研究，结果发现噪声对ADHD患者的认识性能起积极作用，而对正常人则使之受损。这表明ADHD患者需要较多噪声以满足最适认识性能的需要。
四、展望
视知觉学习目前仅采用各种视觉刺激物作为训练内容，未对潜在的合并有ADHD的弱视患者专门涉及相应的训练内容，这可能是部分弱视患者治疗效果不满意的重要原因。故在设计视知觉学习的训练内容时，有针对性的整合进ADHD的相关治疗措施，可能会对弱视的治疗、特别是对注意力地改善起到积极作用，同时也为视知觉学习系统的升级提供新的途径。
参考文献
1 Gibson EJ. Perceptual learning. Annu Rev Psychol. 1963;14:29-56.
2 Buonomano DV, Merzenich MM. Cortical plasticity: from synapses to maps. Annu Rev Neurosci. 1998; 21, 149-186.
3 Recanzone GH, Merzenich MM, Jenkins WM, et al. Topographic reorganization of the hand representation in cortical area 3b owl monkeys trained in a frequency-discrimination task. J Neurophysiol. 1992;67(5):1031-1056.
4 Li X, Dumoulin SO, Mansouri B, et al. Cortical deficits in human amblyopia: their regional distribution and their relationship to the contrast detection deficit. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2007;48(4):1575-1591.
5 Barrett BT, Pacey IE, Bradley A, et al. Nonveridical visual perception in human amblyopia. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2003;44(4):1555-1567.
6 Ho CS, Paul PS, Asirvatham A, et al. Abnormal spatial selection and tracking in children with amblyopia. Vision Res. 2006;46(19):3274-3283.
7 Constantinescu T, Schmidt L, Watson R, et al. A residual deficit for global motion processing after acuity recovery in deprivation amblyopia. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2005;46(8): 3008-3012
8 Levi DM, Yu C, Kuai SG, et al. Global contour processing in amblyopia. Vision Res. 2007;47(4):512-524.
9 Barrett BT, Bradley A, McGraw PV. Understanding the neural basis of amblyopia. Neuroscientist. 2004;10(2):106-117
10 O'Toole AJ, Kersten DJ. Learning to see random-dot stereograms. Perception. 1992;21(2): 227-243.
11 De Valois KK. Spatial frequency adaptation can enhance contrast sensitivity. Vision Res. 1977;17(9):1057-1065.
12 McKee SP, Westheimer G. Improvement in vernier acuity with practice. Percept Psychophys. 1978;24(3):258-262.
13 Fiorentini A, Berardi N. Learning in grating waveform discrimination: specificity for orientation and spatial frequency. Vision Res. 1981;21(7):1149-1158.
14 Shiu LP, Pashler H. Improvement in line orientation discrimination is retinally local but dependent on cognitive set. Percept Psychophys. 1992;52(5):582-588.
15 Karni A, Sagi D. Where practice makes perfect in texture discrimination: evidence for primary visual cortex plasticity. Proc Natl Acad Sci U S A. 1991;88(11): 4966-4970.
16 Steinman SB. Serial and parallel search in pattern vision? Perception. 1987;16(3): 389-398.
17 Schoups A, Vogels R, Qian N, et al. Practising orientation identification improves orientation coding in V1 neurons. Nature. 2001;412(6846):549-553.
18 Li RW, Young KG, Hoenig P, et al. Perceptual learning improves visual performance in juvenile amblyopia. Invest Ophthalmol Vis Sci. 2005;46(9): 3161-3168.
19 Kersten D, Hess RF, Plant GT. Assessing contrast sensitivity behind cloudy media. Clinic Vision Science. 1988;2:143-158.
20 Kiorpes L, Mckee SP. Neural mechanisms underlying amblyopia. Curr Opin Neurobiol. 1999;9(4):480-486.
21 Levi DM, Klein SA.Noise provides some new signals about the spatial vision of amblyopes. J Neurosci. 2003;23(7):2522-2526.
22 Pelli DG, Levi DM, Chung ST. Using visual noise to characterize amblyopic letter identification. J Vis. 2004;4(10):904-920.
23 Lu ZL, Dosher BA. Spatial attention excludes external noise without changing the spatial frequency tuning of the perceptual template. J Vis. 2004;4(10):955-966.
24 Lu ZL, Lesmes LA, Dosher BA. Spatial attention excludes external noise at the target location. J Vis. 2002;2(4):312-323.
25 Lu ZL, Dosher BA. Characterizing human perceptual inefficiencies with equivalent internal noise. J Opt Soc Am A Opt Image Sci Vis. 1999;16(3):764 -778.
26 Dosher BA, Lu ZL. Perceptual learning reflects external noise filtering and internal noise reduction through channel reweighting. Proc Natl Acad Sci U S A. 1998;95 (23):13988-13993.
27 Ahissar M, Hochstein S. The reverse hierarchy theory of visual perceptual learning. Trends Cogn Sci. 2004;8(10):457-464.
28 Fahle M. Perceptual learning: gain without pain? Nat Neurosci. 2002;5(10):923 -924.
29 Chong SC, Tadin D, Blake R. Endogenous attention prolongs dominance durations in binocular rivalry. J Vis. 2005;5(11):1004-1012.
30 Ahissar M, Hochstein S. Attentional control of early perceptual learning. Proc Natl Acad Sci U S A. 1993;90(12):5718-5722.
31 Lu ZL, Dosher BA. External noise distinguishes attention mechanisms. Vision Res. 1998;38(9):1183-1198.
32 Vidnyánszky Z, Sohn W. Learning to suppress task-irrelevant visual stimuli with attention. Vision Res. 2005;45(6):677-685.
33王玉凤.关注注意缺陷多动障碍研究进展.北京大学学报(医学版),2007;39(3): 207~209
34 Madureira DQ, de Carvalho LA, Cheniaux E. A neurocomputational model for the thalamocortical loop: towards a better understanding of attention deficit hyperactivity disorder. Arq Neuropsiquiatr. 2007;65(4A):1043-1049.
35 Sikström S, Söderlund G. Stimulus-dependent dopamine release in attention-deficit /hyperactivity disorder. Psychol Rev. 2007;114(4):1047-1075.
36 Söderlund G, Sikström S, Smart A. Listen to the noise: noise is beneficial for cognitive performance in ADHD. J Child Psychol Psychiatry. 2007;48(8):840 -847.
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