Простая ячейка
| Простая ячейка | |
|---|---|
 Рецептивное поле gabor -фильтра типично для простой клетки. Синие области указывают на ингибирование, красное облегчение | |
| Подробности | |
| Часть | Первичная визуальная кора |
| Система | Визуальная система |
| Анатомическая терминология | |
в Простая ячейка первичной визуальной коре - это ячейка, которая отвечает главным образом ориентированным краями и решетками (столбцами определенных ориентаций). Эти клетки были обнаружены Торстеном Визелем и Дэвидом Хубелем в конце 1950 -х годов. [ 1 ]
Такие ячейки настроены на разные частоты и ориентации, даже при различных фазовых отношениях, возможно, для извлечения информации о неравенстве (глубины) и для приписывания глубины обнаруженным линиям и краям. [ 2 ] Это может привести к 3D-представлению «проволочной рамы», как это используется в компьютерной графике. Тот факт, что ввод с левого и правого глаза очень близко в так называемых корковых гиперколономах, является признаком того, что обработка глубины происходит на очень ранней стадии, помогая распознавать 3D-объектов.
Позже было обнаружено многие другие ячейки с определенными функциями: (а) конечные клетки , которые, как полагают, обнаруживают особенности, такие как пересечения линии и края, вершины и линейные окончания; (б) Бар и решетка ячейки . Последние не являются линейными операторами, потому что бар -ячейка не отвечает, когда видит планку, которая является частью периодической решетки, а ячейка решетки не отвечает, когда видит изолированный планку.
Используя математическую модель Gabor с синусоинуты и косинусными компонентами (фазами), сложные ячейки затем моделируются путем вычисления модуля сложных реакций Габора. Как простые, так и сложные ячейки являются линейными операторами и рассматриваются как фильтры, поскольку они избирательно реагируют на большое количество паттернов.
Тем не менее, было утверждено, что модель Gabor не соответствует анатомической структуре визуальной системы, поскольку она коротко вытягивает LGN и использует 2D-изображение, поскольку оно прогнозируется на сетчатке . Аззопарди и Петков [ 3 ] предложили вычислительную модель простой ячейки, которая объединяет ответы модельных ячеек LGN в центре с рецептивными полями (RFS). Они называют это комбинацией модели RFS (CORF). Помимо селективности ориентации, он демонстрирует подавление ориентации , контрастную инвариантную настройку ориентации и насыщение ответа. Эти свойства наблюдаются в реальных простых клетках, но не обладают моделью Габора . Используя моделируемую обратную корреляцию, они также демонстрируют, что RF -карта модели CORF может быть разделена на удлиненные возбуждающие и ингибирующие области, типичные для простых клеток.
Линдеберг [ 4 ] [ 5 ] Получил аксиоматически определенные модели простых клеток с точки зрения направленных производных аффинных гауссовых ядер над пространственным доменом в сочетании с временными производными некаусных или временных ядер шкале к прогнозам о рецептивных полях с хорошим качественным согласием с биологическими рецептивными полевыми измерениями, выполненными Deangelis et al. [ 6 ] [ 7 ] и гарантирует хорошие теоретические свойства модели математического восприимчивого поля, включая ковариационные и инвариантные свойства при естественных преобразованиях изображения. [ 8 ] [ 9 ]
История
[ редактировать ]Эти клетки были обнаружены Торстеном Визелем и Дэвидом Хубелем в конце 1950 -х годов. [ 10 ]
Хубель и Визель назвали эти клетки «простыми», в отличие от « сложной ячейки », потому что они разделили свойства: [ 11 ]
- Они имеют различные возбуждающие и ингибирующие области.
- Эти регионы следуют имени.
- Эти области имеют взаимный антагонизм - возбуждающие и ингибирующие области уравновешивают себя при диффузном освещении.
- Можно предсказать ответы движущихся стимулов, учитывая карту возбуждающих и ингибирующих областей.
Некоторые другие исследователи, такие как Питер Бишоп и Питер Шиллер, использовали разные определения для простых и сложных клеток. [ 12 ]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ DH Hubel и TN Wiesel восприимчивые поля отдельных нейронов в полосатой коре кошки J. Physiol. С. 574-591 (148) 1959
- ^ Freeman, Rd; DeAngelis, GC; Ohzawa, I. (1990-08-31). «Стереоскопическая дискриминация глубины в визуальной коре: нейроны, идеально подходящие в качестве детекторов неравенства». Наука . 249 (4972): 1037–1041. Bibcode : 1990sci ... 249.1037O . Citeseerx 10.1.1.473.8284 . doi : 10.1126/science.2396096 . ISSN 1095-9203 . PMID 2396096 .
- ^ G. Azzopardi и N. Petkov. Вычислительная модель CORF, которая полагается на входной входной модели LGN, опережает модель функции Gabor Biological Cybernetics, vol. 106 (3), с. 177-189, doi: 10.1007/s00422-012-0486-6, 2012
- ^ Линдеберг, Тони (2013). «Вычислительная теория визуальных рецептивных полей» . Биологическая кибернетика . 107 (6): 589–635. doi : 10.1007/s00422-013-0569-z . PMC 3840297 . PMID 24197240 .
- ^ Линдеберг, Тони (2021). «Нормативная теория визуальных рецептивных полей» . Гелион . 7 (1): E05897. doi : 10.1016/j.heliyon.2021.e05897 . PMC 7820928 . PMID 33521348 .
- ^ GC DeAngelis, I. Ohzawa и RD Freeman «Динамика восприимчивого поля в центральных визуальных путях». Тенденции Neurosci. 18 (10), 451–457, 1995.
- ^ GC DeAngelis и A. Anzai «Современное представление о классическом восприимчивом поле: линейная и нелинейная пространственно-временная обработка нейронов V1. В: Чалупа, LM, Вернер, JS (ред.) The Visual Neurosciences, Vol. 1 , стр. 704–719.
- ^ Линдеберг, Тони (2013). «Инвариантность визуальных операций на уровне восприимчивых полей» . Plos один . 8 (7): E66990. doi : 10.1371/journal.pone.0066990 . PMC 3716821 . PMID 23894283 .
- ^ Линдеберг, Тони (2023). «Свойства ковариации в рамках естественных преобразований изображений для обобщенной гауссовой производной модели для визуальных рецептивных полей» . Границы в вычислительной нейробиологии . 17 doi : 10.3389/fncom.2023.1189949 . PMC 10311448 . PMID 37398936 .
- ^ DH Hubel и TN Wiesel восприимчивые поля отдельных нейронов в полосатой коре кошки J. Physiol. С. 574-591 (148) 1959
- ^ DH Hubel и TN Wiesel Receptive Fields, Бинокулярное взаимодействие и функциональная архитектура в зрительной коре кошки J. Physiol. 160 с. 106-154 1962
- ^ Мозг и визуальное восприятие: история 25-летнего сотрудничества DH Hubel и TN Wiesel Oxford 2005