连贯的场景语境加速并重塑神经对象表征

连贯的场景有助于物体识别，但这种促进作用的表征基础及其在大脑中的时间演化过程仍不清楚。我们使用 EEG 和多变量模式分析检验了这一问题。15 名参与者在预览 500 ms 的完整渲染场景或同一背景的相位扰乱版本后，对来自五个语义类别的物体进行分类。 在完整场景中，可靠的物体解码出现得早于扰乱场景（142 {+/-} 5 ms 对 162 {+/-} 10 ms）；并且在物体呈现后 124 至 268 ms 时间窗内，完整场景的解码水平更高。跨条件解码揭示了可跨场景格式泛化的物体信息，而将跨条件解码从条件内解码中相减，则识别出一种在场景结构连贯时出现更早且更强的情境依赖成分。跨时间表征相似性分析（RSA）进一步表明，仅在完整场景条件下，场景预览后期建立的表征结构能够泛化到物体加工早期，从而将情境促进与源自场景的预期性表征联系起来。 最后，模型到大脑的 RSA 表明，与仅基于视觉的模型相比，语言对齐模型在完整场景中对神经表征几何的解释更优，而这一优势会因场景扰乱而减弱。这些发现表明，连贯的场景情境通过加速物体选择性加工，并在情境无关的物体编码之外提供情境依赖的表征结构，从而塑造物体编码。

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连贯的场景有助于物体识别，但这种促进作用的表征基础及其在大脑中的时间演化过程仍不清楚。我们使用 EEG 和多变量模式分析检验了这一问题。15 名参与者在接受 500 ms 的预览后，对来自五个语义类别的物体进行分类；预览内容要么是完整渲染的场景，要么是同一背景的相位打乱版持有人为作者/资助方，其已授予 bioRxiv 永久展示该预印本的许可。

本文依据 CC-BY 4.0 国际许可协议 发布。

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发布于 2026 年 6 月 26 日。

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连贯的场景情境加速并重塑神经物体表征

Alireza Javadi ，

Hamid Soltanian-Zadeh ，

Karim Rajaei

bioRxiv

2026.06.22.733573；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733573

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连贯的场景情境加速并重塑神经物体表征

Alireza Javadi ，

Hamid Soltanian-Zadeh ，

Karim Rajaei

bioRxiv

2026.06.22.733573；

doi：

https://doi.org/10.64898/2026.06.22.733573

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.22.733573v1?rss=1

🏷️ 场景语境 物体识别 EEG 多变量模式分析 表征相似性分析 视觉认知