人们在3D图像堆栈中搜索对象的成功率低于在2D图像堆栈中搜索相同对象的成功率
成像技术的不断改进在需要视觉检测的领域有很大的前景，比如癌症筛查。三维成像特别受欢迎，因为它提供了目标物体及其背景的更完整的图像。
加州大学圣巴巴拉分校心理学教授米格尔·埃克斯坦是视觉搜索领域的专家，他说:“越来越多的医生和放射科医生正在研究这些3D图像，这是一种新技术，可以让你不仅仅看一张图像，而是一组图像。”“在一些成像模式中，这为医生提供了关于体积的信息，并使他们能够分割出他们感兴趣的部分。”
常识是，有了所有这些额外的信息，检测成功率应该会大大提高。然而，埃克斯坦说，情况并非总是如此。在该杂志上发表的一项研究中当代生物学，他和主要作者米格尔·拉戈(Miguel Lago)以及他们的合作者指出了人类视觉的一个奇怪的缺点:实际上，我们在3D图像堆中寻找小目标的能力比在单个2D图像中更差。
Eckstein解释说:“对于这些类型的小目标来说，它们在这些3D体积中变得更难找到。”与人类不同，机器观察者(例如，深度神经网络)在3D搜索小目标时没有表现出这种缺陷，这表明这种效应与人类的某些视觉认知瓶颈有关。
这一现象可能会对医学领域产生重要影响，特别是在乳腺癌筛查领域，随着乳房断层扫描(3D乳房x光摄影)的日益普及，不仅可以检测出巨大的、不寻常的肿块，还可以检测出可能标志着癌症发展开始的微钙化。根据研究，通过3D效果图进行搜索会导致高的小目标失误率，并且观察者的决策信心显著降低。
他补充说:“我们发现的另一件事是，当你问搜索这些3D卷的人他们探索了多少时，他们往往高估了他们认为自己探索了多少。”根据眼球追踪软件的结果，进行3D搜索的受试者只看了大约一半的搜索区域，而报告的图像探索超过80%。
根据这篇论文，这种性能下降的主要原因是我们在搜索时如何使用我们的视觉。我们使用焦点视觉和周边视觉来分析我们面前的物体，并决定我们的注意力下一步集中在哪里。人们在搜索2D图像时，往往更多地依赖于他们的中央凹(视网膜上使物体清晰、直接聚焦的部分)，并且更费力地将焦点围绕图像移动。研究发现，那些通过3D渲染(许多图像的合成)搜索的人，他们的视线移动得更少，并依赖于周边视觉处理。
埃克斯坦说:“当医生查看这些3D图像时，他们基本上没有充分研究整个数据集。”埃克斯坦在宾夕法尼亚大学放射学系的合作者与一些放射学家重现了这种效果。“他们不会查看每张图像上的每一个点，因为这需要很长时间。”他补充说，在3D搜索中缺乏眼球运动也可能是一个策略问题，临床医生在反复翻阅堆栈时，会固定在每张图像的同一点上。
Eckstein解释说，小目标在固定点或附近是很容易被发现的，但当它们向周围移动时就不那么明显了。这种基本的视觉限制，使眼球运动不足探索和依赖周边视觉导致3D搜索中出现大量错误。
对于大型目标来说，情况就不一样了，这遵循了关于3D图像好处的常识;在三维搜索中，它们的检测能力得到了提高。
埃克斯坦说，这篇论文的发现说明了我们发明的技术和我们充分利用技术的能力之间有时会出现差距。
他说:“我们擅长制造技术，但有时我们并没有很好地与它联系起来。”“我们不知道，我们与它的联系并没有那么好。”
在放射科医生通过3D图像寻找小目标的情况下，一旦发现人类视觉和认知的瓶颈，可以通过实践和延长搜索时间来改善。在某些情况下，临床医生已经对小目标使用合成的2D图像，而对大目标使用3D渲染。通过使用计算机视觉、人工智能和/或让多个观察者仔细检查图像，性能也可能得到改善。
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