目标和宗旨

方方教授领导的视觉与脑成像实验室主要研究视知觉、意识、注意和它们的认知神经机制。我们密切结合认知科学、信息科学和神经科学的方法和理论，试图去理解人类认知过程中的一个核心问题 – 视觉系统是如何从双眼视网膜上的二维图像构建出对三维世界的表征，并识别出其中的物体。

研究手段

1. 行为学手段，包括心理物理学和眼动技术
2. 脑成像，包括脑电、脑磁图、磁共振成像和近红外成像
3. 神经调控，包括经颅磁刺激、经颅电刺激、颅内电刺激
4. 颅内电生理
5. 计算建模
6. 人类遗传学

仪器设备

• 影像导航经颅磁刺激仪（Magstim Rapid2）
• 脑成像数据处理软件（BrainVoyager QX和BrainVision Analyzer）
• 剑桥视觉研究系统（ViSaGe 和 Bits++）
• SMI 500Hz 高速双眼眼动仪 (SMI High-Speed Eyetracker)
• Eyelink 1000+ 眼动仪 (Eyelink 1000 Plus Eyetracker)
• 高性能隔振光学平台（ST-UT2 Tuned-Damped Upgradable Optical Table）
• HMC色觉检查仪（OCULUS Heidelberg Multi-Color）
• 辐照度计/光度计（ILT1700 Research Radiometer/Photometer）
• 光谱辐射度计（PhotoResearch PR-730 SpectroRadiometer）
• 色度计（CRS ColorCal Colorimeter）
• 亮度光度计（Minolta Luminance Photometer）
• 立体镜（Haploscope）
• 头托/额托（UHCOTech HeadSpot）
• 近红外脑功能成像仪（Functional Near Infrared Brain Imaging System）
• 高精度经颅电刺激仪（High Resolution Transcranial Electrical Stimulation）
• 磁共振兼容经颅电刺激仪(MRI Compatible Transcranial Electrical Stimulation)
• CRS快门式立体眼镜（CRS FE-1 Shutter Goggles）
• NVIDIA快门式立体眼镜（NVIDIA 3D Vision Goggles）
• 高性能计算和显示设备

研究内容

1. 视皮层的可塑性研究。可塑性是指神经系统由于外部环境和任务的改变而引起的功能性变化，人类的大脑具有终生可塑性。我们的研究主要集中在视觉经验对神经信息加工的影响，视觉经验的时程可以从几百毫秒（启动效应），到数十秒（视觉适应），乃至数十小时（知觉学习）。对可塑性的研究，不仅可以使我们更好的了解视觉系统如何对外部信息实现动态优化加工，而且具有实际应用价值，如知觉学习可以提高弱视病人的视力水平。
2. 视觉注意的认知神经机制。人类每一时刻都接受到大量的外界信息，而我们有限的心理资源和神经资源不可能同时处理这么多的信息，只能选择性的处理具有高优先性的信息而忽视低优先性的信息，注意的作用正是体现于此。视觉注意主要包括基于特征的注意、基于空间的注意和基于物体的注意。我们的研究主要关注这些类型的注意是如何产生的，以及它们如何调控视觉信息加工。
3. 物体识别与表征的认知神经机制。视觉系统的核心功能是物体识别。人类可以轻而易举的在不同的视角，距离，光照条件下识别出同一个物体，即使该物体在视网膜上所成的二维图像完全不同。物体识别研究的关键在于研究物体在视觉系统中是如何表征和编码的。视觉系统是如何将简单的视觉特征组合转换，最终形成一个三维抽象的物体表征是视觉研究中的核心问题。
4. 无意识视觉信息处理及其神经机制。Helmholtz早在一百多年前就提出视觉加工过程是一个无意识推理过程，这意味着视觉加工过程中的相当一部分是自动的、无需主观意识就可以完成的。如果把视觉加工过程比作浮在海面的一座冰山，有意识视觉加工过程相对于无意识视觉加工过程，犹如冰山在水面上的一角相对于水面下的巨大冰体。因此，为了能够充分理解视觉加工过程的本质，研究无意识视觉信息加工及其神经机制是非常有必要的。
5. 情境效应在早期视皮层的神经表征。在传统的视觉信息加工理论中，早期视皮层的功能被认为是加工基本的局部信息，比如大小、边缘、亮度等，其神经活动反映的是视觉刺激的物理属性。然而，同样的局部信息放置于不同的情境或者背景中，视觉系统对它的知觉效果会截然不同，这个现象称之为情境效应。情境效应通常被认为是由高级皮层通过整合大范围空间信息来表征的。然而，我们通过一系列研究证明，通过高级皮层对早期视皮层的反馈调节机制，早期视皮层就可以在情境效应的表征中起到关键作用。

科研队伍

现有人员

教师：方方、王茜

博士后：于丹丹

博士生：龚曦紫、陈冠鹏、宋永前、毕可言、杨鑫跃、朱心亿、杨若霖、庄楚

以往人员

代表性论文

1. Mo C.#, Lu J.#, Shi C. and Fang F.* (2023) Neural representations of competing stimuli along the dorsal and ventral visual pathways during binocular rivalry. Cerebral Cortex. (in press) (# co-first authors)
2. Zhang Y., Bi K., Li J., Wang Y. and Fang F.* (2023) Dyadic visual perceptual learning on orientation discrimination. Current Biology. 33, 2407-2416.
3. Wang Y.#, Luo L.#, Chen G., Luan G., Wang X., Wang Q.* and Fang F.* (2023) Rapid processing of invisible fearful faces in the human amygdala. Journal of Neuroscience. 43(8), 1405-1413. (# co-first authors)
4. Luo L., Chen G., Li S., Wang J., Wang Q.* and Fang F.* (2022) Distinct roles of theta and gamma rhythms in inter-areal interaction in human visual cortex revealed by cortico-cortical evoked potentials. Brain Stimulation. 15, 1048-1050.
5. He Q., Yang X., Gong B., Bi K. and Fang F.* (2022) Boosting visual perceptual learning by transcranial alternating current stimulation over the visual cortex at alpha frequency. Brain Stimulation. 15, 546-553.
6. Yang X.#, He Q.# and Fang F.* (2022) Transcranial direct current stimulation over the visual cortex facilitates awake consolidation of visual perceptual learning. Brain Stimulation. 15(2), 380-382. (# co-first authors)
7. Yu Q.#, Peng Y.#, Kang H., Peng Q., Ouyang M., Slinger M., Hu D., Shou H., Fang F.* and Huang H.* (2020) Differential white matter maturation from birth to 8 years of age. Cerebral Cortex. 30(4), 2673-2689. (# co-first authors)
8. Mo C., Lu J., Wu B., Jia J., Luo H.* and Fang F.* (2019) Competing rhythmic neural representations of orientations during concurrent attention to multiple orientation features. Nature Communications. 10:5264. https://doi.org/10.1038/s41467-019-13282-3
9. Zhang Y.#*, Zhang Y.#, Cai P., Luo H. and Fang F.* (2019) The causal role of alpha oscillations in feature binding. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 116(34), 17023-17028. (# co-first authors)
10. He D., Wang Y. and Fang F.* (2019) The critical role of V2 population receptive fields in visual orientation crowding. Current Biology. 29(13), 2229-2236.
11. Mo C.*#, He D.# and Fang F.* (2018) Attention priority map of face images in human early visual cortex. Journal of Neuroscience. 38(1), 149-157. (# co-first authors)
12. Jia J., Liu L., Fang F. and Luo H.* (2017) Rhythmic sampling of visual objects during sustained attention. PLoS Biology. 15(6): e2001903.
13. Yu Q., Zhang P., Qiu J. and Fang F.* (2016) Perceptual learning of contrast detection in the human lateral geniculate nucleus. Current Biology. 26(23), 3176-3182.
14. Chen N., Cai P., Zhou T., Thompson B. and Fang F.* (2016) Perceptual learning modifies the functional specializations of visual cortical areas. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 113(20), 5724-5729.
15. Chen N.#, Bi T.#, Zhou T., Li S., Liu Z.* and Fang F.* (2015) Sharpened cortical tuning and enhanced cortico-cortical communication contribute to the long-term neural mechanisms of visual motion perceptual learning. NeuroImage. 115, 17-29. (# co-first authors)
16. Chen J., He Y., Zhu Z., Zhou T., Peng Y., Zhang X. and Fang F.* (2014) Attention-dependent early cortical suppression contributes to crowding. Journal of Neuroscience. 34(32), 10465-10474.
17. Zhang X., Qiu J., Zhang Y., Han S. and Fang F.* (2014) Misbinding of color and motion in human visual cortex. Current Biology. 24(12), 1354-1360.
18. Guo G., Wang Y.*, Jiang T., Yuille A.L., Fang F. and Gao W. (2014) A shape reconstructability measure of object part importance with applications to object detection and localization. International Journal of Computer Vision. 108(3), 241-258.
19. Bi T.#, Chen J.#, Zhou T., He Y. and Fang F.* (2014) Function and structure of human left fusiform cortex are closely associated with perceptual learning of faces. Current Biology. 24(2), 222-227. (# co-first authors)
20. He D., Kersten D. and Fang F.* (2012) Opposite modulation of high- and low-level visual aftereffects by perceptual grouping. Current Biology. 22(11), 1040-1045.
21. Zhang X., Zhaoping L., Zhou T. and Fang F.* (2012) Neural activities in V1 create a bottom-up saliency map. Neuron. 73(1), 183-192.
22. Chen J., Zhou T., Yang H. and Fang F.* (2010) Cortical dynamics underlying face completion in human visual system. Journal of Neuroscience. 30(49):16692-16698.
23. Cheung S.*#, Fang F.*#, He S. and Legge G.E. (2009) Retinotopically specific reorganization of visual cortex for tactile pattern recognition. Current Biology. 19(7), 596-601. (# co-first authors)
24. Fang F.*, Boyaci H. and Kersten D. (2009) Border ownership selectivity in human early visual cortex and its modulation by attention. Journal of Neuroscience. 29(2), 460-465.
25. Fang F., Boyaci H., Kersten D. and Murray S.O.* (2008) Attention-dependent representation of a size illusion in human V1. Current Biology. 18(21), 1707-1712.
26. Boyaci H.*, Fang F., Murray S.O. and Kersten D. (2007) Responses to lightness variations in early human visual cortex. Current Biology. 17(11), 989-993.
27. Fang F.*, Murray S.O. and He S. (2007) Duration-dependent fMRI adaptation and distributed viewer-centered face representation in human visual cortex. Cerebral Cortex. 17(6), 1402-1411.
28. Jiang Y., Costello P., Fang F., Huang M. and He S.* (2006) A gender and sexual orientation-dependent spatial attentional effect of invisible images. Proceedings of the National Academy of Sciences USA. 103(45), 17048-17052.
29. Fang F. and He S.* (2005) Cortical responses to invisible objects in human dorsal and ventral pathways. Nature Neuroscience. 8(10), 1380-1385.
30. Fang F. and He S.* (2005) Viewer-centered object representation in the human visual system revealed by viewpoint aftereffects. Neuron. 45(5), 793-800.
31. Fang F. and He S.* (2004) Stabilized structure-from-motion without disparity induces disparity adaptation. Current Biology. 14(3), 247-251.