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Investigadores descubren mecanismo para engañar al cerebro con ilusiones ópticas

Añadido Lun, 06/05/2024
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Дата публикации
Lun, 06/05/2024
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Los neurocientíficos alemanes de la Universidad de Tübingen han aprendido lo que sucede en el cerebro al percibir ilusiones ópticas. Estudiaron los procesos de procesamiento de información Visual en el cerebro en ratones de laboratorio. El estudio se publica en la revista científica Nature Communications (NatComms).

Los científicos utilizaron un tipo de ilusión óptica basada en el contraste de color. La imagen seleccionada presentaba patrones de líneas finas sobre un fondo blanco sólido. Parte de estos patrones fueron pintados de color verde Lima. Debido a esto, el cerebro percibió las líneas verdes como parte de una figura sólida con límites claros, en este caso un círculo. La forma cerrada también se veía más brillante que las rayas que la rodeaban.

En realidad, el "círculo" no tiene un circuito cerrado, y su centro es blanco en lugar de verde Lima.

Los científicos mostraron a los ratones imágenes con ilusiones ópticas y patrones similares sin efecto ilusorio, rastreando las reacciones en la corteza Visual de los animales.

La corteza Visual se compone de seis capas de neuronas numeradas de V1 a V6. Cada nivel es responsable de procesar diferentes características de las imágenes. En este caso, las neuronas V1 leen la capa base de datos, mientras que las otras capas pertenecen a las regiones visuales superiores.

Resultó que las neuronas de la capa V1 perciben regiones ilusorias y no ilusorias. Pero en el primer caso, la reacción toma más tiempo. Esto significa que cuando se encuentra con la ilusión, la capa V1 se dirige a las áreas visuales superiores que le ayudan a procesar y completar la imagen.

Cuando los científicos suprimieron la actividad neuronal en las regiones visuales superiores, los ratones dejaron de responder a las ilusiones.

Según los investigadores, su descubrimiento permite una mejor comprensión de los mecanismos de funcionamiento de la conciencia y el procesamiento de datos visuales.

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