场景一致性增强真实物体状态表征的神经机制研究

本研究通过连续报告任务范式，探讨场景一致性如何影响物体精细特征（如开合角度、填充量等）的感知精度。实验采用JURICS刺激集，发现不一致场景会显著增加物体状态报告误差（p<0.001），而主观一致性评分（R2m=0.006）比实验预设条件更具预测力，揭示了场景反馈机制对早期视觉皮层表征的调控作用。

　　

人类视觉系统存在先天局限，却能在复杂环境中精准识别物体状态——从半开笔记本电脑的倾角到水杯的液面高度。这种能力背后，场景上下文究竟如何塑造我们对物体细节的感知？传统研究多聚焦场景一致性对物体分类的促进作用，但对更精细的物体状态（object states）表征机制知之甚少。法兰克福大学Yuri A. Markov与慕尼黑大学Melissa Lê-Hoa Vō团队在《Scientific Reports》发表的研究，首次通过连续状态报告范式揭示：场景一致性会像"光学透镜"般锐化物体表征，而不一致场景则像"视觉噪声"干扰感知精度。

研究采用三项递进实验，关键技术包括：1）JURICS刺激集（含87个物体20种连续状态）；2）在线连续报告任务（100ms呈现+800ms掩蔽）；3）负二项广义线性混合模型（GLMM）分析误差分布；4）虚拟颚托程序统一视角。被试通过旋转虚拟转盘匹配记忆中的物体状态，同时评估场景-物体一致性（1-6分）。

实验1发现主观一致性评分比实验条件更能预测误差（β=-0.026, p=0.013），暗示个体经验差异的关键作用。实验2增设控制组（50%场景叠加）后，揭示不一致场景引发显著干扰效应（β=0.049, p=0.026），而一致场景未显示预期促进作用。实验3消除重复呈现干扰后，干扰效应进一步增强（β=0.081, p=0.006），且效应量提升（R²_m=0.006）。

讨论部分指出三大突破：1）首次证实场景一致性可影响亚分类水平的物体表征，支持"反馈锐化"假说——高级场景区域（如PPA）通过反馈至LOC/pFs增强细节表征；2）揭示干扰效应（inconsistent > control）比促进效应（consistent ≈ control）更稳定，符合TMS研究发现的OPA-LOC通路机制；3）主观一致性评分（而非实验预设）成为核心预测指标，反映文化经验对场景表征的塑造作用。该研究为自动驾驶、AR交互等需要精细物体状态判读的领域提供了认知理论基础。