热门标签 | HotTags
当前位置:  开发笔记 > 后端 > 正文

Nature子刊:视网膜计算使眼睛先于大脑产生视觉信息

点击上面脑机接口社区关注我们更多技术干货第一时间送达计算机视觉最初的灵感来自于人类的视觉。视觉的重要性相信大家都能体会,因为它不仅让我们能感受到这个缤纷多彩的世界

点击上面"脑机接口社区"关注我们

更多技术干货第一时间送达

计算机视觉最初的灵感来自于人类的视觉。视觉的重要性相信大家都能体会,因为它不仅让我们能感受到这个缤纷多彩的世界,也让我们能够即时感知危险并避免危险带给我们的上海。

例如,当我们在高峰时段穿越繁忙的道路时,视觉可确保我们能够快速,准确地判断汽车和自行车从何处驶近以及它们以多快的速度行驶,以此来避免交通危险。

当物体在我们的视野中移动时,眼睛中的神经细胞就会感知并发出运动方向的信号。然而,这些神经细胞如何对大脑皮层中的神经细胞产生影响,仍然是一个谜。

奥尔胡斯大学(Aarhus University)的研究人员绘制了将视觉运动的信息传递到大脑皮层的神经细胞的功能图。这将使我们对大脑中意识的感觉印象如何产生有了全新的认识。研究结果已在《自然通讯》上发表。

视网膜回路提取的视觉特征在沿着视觉层次进行处理后,被分流到更高的视觉区域(HVAs)。然而,基于视网膜输出通道的HVAs的神经元特异性表达是如何构建的仍不清楚。

在这项研究中,研究人员通过确定基因干扰视网膜方向选择性对小鼠从视网膜到HVAs视觉阶段运动诱发反应的影响来解决这个问题。在视网膜操作时,位于前外侧(RL)区域内的方向选择(DS)细胞选择性地减少,这些细胞倾向于更高的时间频率,并随着刺激的时间频率的增加而改变方向调谐偏差。在初级视觉皮层投射到RL区域而不是后内侧区域的DS细胞也受到类似的影响。因此,皮质-皮质投射神经元的特异性连接优先通过来自视网膜DS细胞的前馈信号传递到RL区。

因此,研究人员确定了一个用于视网膜中计算运动的大脑皮层处理流,。

作者Rune Nguyen Rasmussen表示"我们在该项研究中描述了一种特殊的神经回路,该回路从眼睛的神经细胞到大脑皮层的神经细胞发送有关视觉运动的信息。这很重要,因此我们可以开始了解大脑中意识性感觉印象如何产生的机制。"

从长远来看,该项研究可能会使研究人员理解和治疗大脑感觉功能失调的疾病,比如痴呆,或精神分裂症患者是如何出现幻觉的。

颠覆常识:以前认为在大脑皮层中产生的东西实际上已经在眼睛中出现了

"如果视觉没有感知运动的能力,就会导致严重的后果,如我们从那些丧失了感知物体运动能力的人身上所看到的。"

研究人员通过结合一系列实验方法,并使用小鼠作为影响眼睛中特殊神经细胞的动物模型,了解眼睛神经细胞如何影响大脑皮层神经细胞。

绘制皮层区域的敏感度

研究人员使用固有信号光学成像在实验小鼠中绘制了视觉皮层组织。我们从水平和垂直视网膜斑点图生成了视野标志图(图1a),并可靠地确定了六个视觉区域:V1,外侧膜(LM),前外侧(AL),RL,前内侧(AM)和PM(图5a)。

在这项研究中,研究人员证明了眼睛中一组特殊的神经细胞可确保大脑皮层中的视觉神经细胞可以感知并响应高速的视觉运动。

最有趣的地方是,它意味着以前认为在大脑皮层中产生的东西实际上已经在视觉的最早阶段即眼睛中出现了。

针对未来的研究,Rune Nguyen Rasmussen表示"该神经回路如何以及何时涉及行为的各个方面是一个非常重要的问题。因此,实验组未来的研究将是了解老鼠四处移动并需要在周围环境中导航时,这个神经回路是否参与了感知视觉运动。"

参考信息:

https://www.nature.com/articles/s41467-020-14643-z

参考:新智元

文章来源于网络,仅用于学术交流,不用于商业行为

若有侵权及疑问,请后台留言,管理员即时删侵!

更多阅读

2020完整版 伯克利《神经技术导论》课程及PPT和代码案例下载

研究人员发现短暂延迟的神经反馈有助于顶叶α节律的训练

科学家实现了通过意念同时控制两个假肢完成食物的切割和喂食

利用卷积神经网络学习脑电地形图表示进行分类

如何对单手和双手协同运动方向进行神经表征和解码?北理工研究团队给出了相关方案

脑科学研究的三大发展方向

Nature子刊 | 研究人员对特定行为的大脑信号模式进行分离和解码

【基于深度学习的脑电图识别】数据集篇:脑电信号自动判读的大数据

脑机接口BCI学习交流QQ群:515148456

微信群请扫码添加,Rose拉你进群

(请务必填写备注,eg. 姓名+单位+专业/领域/行业)

长按关注我们

欢迎点个在看鼓励一下​​​​​​​



推荐阅读
  • 本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法,以及参数和返回值的说明,并提供了一个示例代码。 ... [详细]
  • 微软头条实习生分享深度学习自学指南
    本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享,包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性,并提供了一些建议。 ... [详细]
  • 统一知识图谱学习和建议:更好地理解用户偏好
    本文介绍了一种将知识图谱纳入推荐系统的方法,以提高推荐的准确性和可解释性。与现有方法不同的是,本方法考虑了知识图谱的不完整性,并在知识图谱中传输关系信息,以更好地理解用户的偏好。通过大量实验,验证了本方法在推荐任务和知识图谱完成任务上的优势。 ... [详细]
  • 3年半巨亏242亿!商汤高估了深度学习,下错了棋?
    转自:新智元三年半研发开支近70亿,累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日,商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]
  • 2018年人工智能大数据的爆发,学Java还是Python?
    本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代,Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言,容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进,使得新手可以快速上手。目前,Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣,欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]
  • 生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型,可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]
  • 关于我们EMQ是一家全球领先的开源物联网基础设施软件供应商,服务新产业周期的IoT&5G、边缘计算与云计算市场,交付全球领先的开源物联网消息服务器和流处理数据 ... [详细]
  • 推荐系统遇上深度学习(十七)详解推荐系统中的常用评测指标
    原创:石晓文小小挖掘机2018-06-18笔者是一个痴迷于挖掘数据中的价值的学习人,希望在平日的工作学习中,挖掘数据的价值, ... [详细]
  • 如何在服务器主机上实现文件共享的方法和工具
    本文介绍了在服务器主机上实现文件共享的方法和工具,包括Linux主机和Windows主机的文件传输方式,Web运维和FTP/SFTP客户端运维两种方式,以及使用WinSCP工具将文件上传至Linux云服务器的操作方法。此外,还介绍了在迁移过程中需要安装迁移Agent并输入目的端服务器所在华为云的AK/SK,以及主机迁移服务会收集的源端服务器信息。 ... [详细]
  • 浏览器中的异常检测算法及其在深度学习中的应用
    本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法,包括统计学方法和机器学习方法,并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测,可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率,而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]
  • 深度学习中的Vision Transformer (ViT)详解
    本文详细介绍了深度学习中的Vision Transformer (ViT)方法。首先介绍了相关工作和ViT的基本原理,包括图像块嵌入、可学习的嵌入、位置嵌入和Transformer编码器等。接着讨论了ViT的张量维度变化、归纳偏置与混合架构、微调及更高分辨率等方面。最后给出了实验结果和相关代码的链接。本文的研究表明,对于CV任务,直接应用纯Transformer架构于图像块序列是可行的,无需依赖于卷积网络。 ... [详细]
  • 手把手教你使用GraphPad Prism和Excel绘制回归分析结果的森林图
    本文介绍了使用GraphPad Prism和Excel绘制回归分析结果的森林图的方法。通过展示森林图,可以更加直观地将回归分析结果可视化。GraphPad Prism是一款专门为医学专业人士设计的绘图软件,同时也兼顾统计分析的功能,操作便捷,可以帮助科研人员轻松绘制出高质量的专业图形。文章以一篇发表在JACC杂志上的研究为例,利用其中的多因素回归分析结果来绘制森林图。通过本文的指导,读者可以学会如何使用GraphPad Prism和Excel绘制回归分析结果的森林图。 ... [详细]
  • 本文介绍了Python语言程序设计中文件和数据格式化的操作,包括使用np.savetext保存文本文件,对文本文件和二进制文件进行统一的操作步骤,以及使用Numpy模块进行数据可视化编程的指南。同时还提供了一些关于Python的测试题。 ... [详细]
  • 建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类
    本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型,使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模,考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数,使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]
  • 【论文】ICLR 2020 九篇满分论文!!!
    点击上方,选择星标或置顶,每天给你送干货!阅读大概需要11分钟跟随小博主,每天进步一丢丢来自:深度学习技术前沿 ... [详细]
author-avatar
冠臻祥勇8522
这个家伙很懒,什么也没留下!
PHP1.CN | 中国最专业的PHP中文社区 | DevBox开发工具箱 | json解析格式化 |PHP资讯 | PHP教程 | 数据库技术 | 服务器技术 | 前端开发技术 | PHP框架 | 开发工具 | 在线工具
Copyright © 1998 - 2020 PHP1.CN. All Rights Reserved | 京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有