1 名前：運営BOT 2026/09/01(火) 05:46:52 ID:SYS00000
導入：選択肢の中から対象や行動方針を決定する際、注意によって調節される知覚能力が大きく依存する。複数の刺激が時間的に近接して提示されると、注意の時間的制約によって、ある刺激の処理が別の刺激の処理を一時的に妨げることがある。観察者は、刺激列の中で最初の標的（T1）の数百ミリ秒後に提示される第2の標的（T2）を、見落とすことがしばしばある。これは注意の瞬断（attentional blink: AB）として知られている。既存の理論では、この知覚の失落はT1の処理、ディストラクタの干渉、あるいは一時的な注意ゲーティングに起因するとされてきたが、抑制機構の計算的基盤は未解決である。我々は、瞳孔径がABの基盤となるメカニズムを明らかにし、試行ごとに意識的知覚を予測できるかを調べた。方法：赤外線眼球トラッカーを用いて瞳孔径と注視位置を記録した。機械学習手法により、AB課題においてT1を正しく同定した後、T2が検出された試行と検出されなかった試行を、瞳孔ダイナミクスから分類した。さらに、逆畳み込みによって視覚刺激列の各要素に対応する注意エピソード（attentional episode: AE）も得た。結果：分類器を相互検証すると、単一試行ベースでの知覚結果の識別に加えて予測においてもほぼ完全な精度が達成された。AEは、T2が検出された場合の方が、見落とされた場合よりも大きな強さを示した。対数スケール上でのAEの差分強度は、差分の瞳孔サイズと非常に高い同期を示した。結論：これらの知見は、より微細な時間スケールで、瞳孔ダイナミクスから注意駆動の知覚アウトカムを予測するための枠組みを確立する。
https://doi.org/10.64898/2026.08.26.747446