エンジニアリングからの技術の移転：感覚差テスト中に脳の情報処理を調査するための信号検出理論からのROC曲線の使用

この記事では、電気工学から食品感覚科学への技術移転の有益な効果をレビューします。具体的には、信号検出の理論に組み込まれているツールである受信者動作特性（ROC）曲線の食物感覚科学における最近の採用をレビューします。その使用により、感覚差テスト中に脳内で起こる情報処理が研究され理解されます。このレビューでは、サーストニアのモデリングとも呼ばれる信号検出理論が、感覚差テストからのデータを分析するより洗練された方法を採用する方法を扱っています。知覚された小さな感覚の違い。一般に、d 'の計算方法は、三角形、Duo-Trio、2-AFCなどのよく知られている差異テストのいくつかにとって単純な問題です。ただし、これらのテストが適切ではない場合があり、同じ違いのような他のテストやA Not-Aテストのような他のテストがより適切です。しかし、これらのためには、D 'を計算する前に、テスト中に脳がどのように情報を処理するかを理解する必要があります。このタスクのために、ROC曲線が特に使用しています。

This article reviews a beneficial effect of technology transfer from Electrical Engineering to Food Sensory Science. Specifically, it reviews the recent adoption in Food Sensory Science of the receiver operating characteristic (ROC) curve, a tool that is incorporated in the theory of signal detection. Its use allows the information processing that takes place in the brain during sensory difference testing to be studied and understood. The review deals with how Signal Detection Theory, also called Thurstonian modeling, led to the adoption of a more sophisticated way of analyzing the data from sensory difference tests, by introducing the signal-to-noise ratio, d', as a fundamental measure of perceived small sensory differences. Generally, the method of computation of d' is a simple matter for some of the better known difference tests like the triangle, duo-trio and 2-AFC. However, there are occasions when these tests are not appropriate and other tests like the same-different and the A Not-A test are more suitable. Yet, for these, it is necessary to understand how the brain processes information during the test before d' can be computed. It is for this task that the ROC curve has a particular use.