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Shinji Shimojo
Author with expertise in Neuronal Oscillations in Cortical Networks
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Team flow is a unique brain state associated with enhanced information integration and neural synchrony

Mohammad Shehata et al.Jun 19, 2020
ABSTRACT Team flow occurs when a group of people reaches high task engagement while sharing a common goal as in sports teams and music bands. While team flow is a superior enjoyable experience to individuals experiencing flow or regular socialization, the neural basis for such superiority is still unclear. Here, we addressed this question utilizing a music rhythm task and electroencephalogram hyper-scanning. Experimental manipulations held the motor task constant while disrupted the hedonic musical correspondence to blocking flow or occluded the partner’s body and task feedback to block social interaction. The manipulations’ effectiveness was confirmed using psychometric ratings and an objective measure for the depth of flow experience through the inhibition of the auditory-evoked potential to a task-irrelevant stimulus. Spectral power analysis revealed higher beta/gamma power specific to team flow at the left temporal cortex. Causal interaction analysis revealed that the left temporal cortex receives information from areas encoding individual flow or socialization. The left temporal cortex was also significantly involved in integrated information at both the intra- and inter-brains levels. Moreover, team flow resulted in enhanced global inter-brain integrated information and neural synchrony. Thus, our report presents neural evidence that team flow results in a distinct brain state and suggests a neurocognitive mechanism by which the brain creates this unique experience. Data Availability All data and analysis codes used in the preparation of this article are available at https://osf.io/3b4hp .
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Method for Spatially Confined Stimulation by Retinal Scanning Displays: Are Blind Spots Really Blind?

Amir‐Vala Tavakoli et al.Oct 5, 2023
ABSTRACT Conventional displays, such as CRTs and LCDs, are commonly used to present and manipulate visual stimuli in many vision science studies. However, such displays pose difficulties when the goal is to constrain stimulation to specific retinal locations, so as to isolate their contribution to downstream effects. Scattered and refracted light can stimulate unintended areas, contaminating the outcomes. In this investigation, we evaluate a laser-based retinal scanning display for its ability to map and exclusively stimulate the retinal blind spot. This application stimulates melanopsin receptors inside the blind spot, separately from rod and cone photoreceptors, which lie outside the blind spot. This paper covers three experiments: 1. The initial exploratory observations; 2. the examination of pupillary responses, and; 3. the inference of implicit visual perception arising from the blind spot. We aimed to simultaneously validate our technical methods, while increasing our understanding of the role of melanopsin-expressing intrinsically photosensitive retinal ganglion cells (ipRGCs) in vision and implicit visual perception.
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Attractiveness in the eyes: A possibility of positive loop between transient pupil constriction and facial attraction

Hsin‐I Liao et al.Apr 3, 2020
Abstract Contrary to the long-held belief of a close linkage between pupil dilation and attractiveness, we found an early and transient pupil constriction response when participants viewed an attractive face (and the effect of luminance/contrast is controlled). While human participants were making an attractiveness judgment on faces, their pupil constricted more for the more attractive (as-to-be-rated) faces. Further experiments showed that the effect of pupil constriction to attractiveness judgment extended to intrinsically aesthetic visual objects such as natural scene images (as well as faces) but not to line-drawing geometric figures. When participants were asked to judge the roundness of faces, pupil constriction still correlated with their attractiveness but not the roundness rating score, indicating the automaticity of the pupil constriction to attractiveness. When pupillary responses were manipulated implicitly by relative background luminance changes (from the pre-stimulus screen), the facial attractiveness ratings were in accordance with the amount of pupil constriction, which could not be explained solely by simultaneous or sequential luminance contrast. The overall results suggest that pupil constriction not only reflects but, as a part of self-monitoring and attribution mechanisms, also possibly contributes facial attractiveness implicitly.
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Causally Linking Neural Dominance to Perceptual Dominance in a Multisensory Conflict

Kyongsik Yun et al.Apr 6, 2020
When different senses are in conflict, one sense may dominate the perception of other sense, but it is not known whether the sensory cortex associated with the dominant modality exerts directional influence, at the functional brain level, over the sensory cortex associated with the dominated modality; in short, the link between sensory dominance and neuronal dominance is not established. In a task involving audio-visual conflict, using magnetoencephalography recordings in humans, we first demonstrated that the neuronal dominance, i.e. visual cortex being functionally influenced by the auditory cortex, was associated with the sensory dominance, i.e. participant's visual perception being qualitatively altered by sound. Further, we found that prestimulus auditory-to-visual connectivity could predict the perceptual outcome on a trial by trial basis. Subsequently, we performed an effective connectivity-guided neurofeedback electroencephalography experiment and showed that participants who were briefly trained to increase the neuronal dominance from auditory to visual cortex also showed higher sensory, i.e. auditory, dominance during the conflict task immediately after the training. The results shed new light into the interactive neuronal nature of multisensory integration and open up exciting opportunities by enhancing or suppressing targeted mental functions subserved by effective connectivity.
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The Brain Knows enough to take into account Light and Shadow

Mitsuharu Yamamoto et al.Oct 19, 2020
ABSTRACT Visual perception requires to infer object and light source color to maintain constancy. This study demonstrates the influences of environmental sunlight color trajectory (blue-white-yellow-red), and associated color of scattered light in shadows on color perception. In Adelson’s checkerboard shadow illusion, squares of equal luminance appear lighter or darker depending on whether they are inside or outside a cast shadow 1 . In some color variations, illusion magnitude is attenuated by specific colors of the cast shadow. Particularly in the green monotone environment (green checkerboard under green ambient and diffusion light), illusion magnitude reduces down nearly to zero. In contrast, shading by structure is not affected by the color environment. Thus, the cast shadow and shading by structure have distinct effects on surface color constancy. This illusion attenuation may be related to the absence of green in the natural environmental light spectrum, including in cast shadows. The brain may utilize the implicit learned trajectory of natural light to resolve ambiguity in surface reflectance. Our results provide a new formula not only to understand, but also to generate new variations of other illusions such as #The Dress.
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Channel and model selection for multi-channel EEG input to neural networks

Kento Harachi et al.Aug 9, 2024
Studies employing neural networks to classify emotions from brain waves and other biological signals provide a quantitative perspective on understanding human physiological phenomena. Typically, multimodal networks process combined data without considering the relationships between electrodes, such as in electroencephalograms (EEG) where data are gathered from multiple inputs. However, incorporating electrode relationships when combining data may improve the model accuracy. This study explores EEG data, often treated as a single modality, input into networks of varied structures as a multimodal data stream to evaluate accuracy. Additionally, it investigates the effect of input electrode combination patterns on accuracy. The results underscore the importance of designing appropriate electrode models when integrating EEG data into networks with various structures. Under the conditions of this study, the highest accuracy of 89.08% was obtained by the most appropriate model, significantly surpassing others. Therefore, when incorporating multi-channel EEG data into neural networks, the structure of the model's specific section receiving the EEG signal must be considered.
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