Исследователи из Neuro и Университета Мэриленда выяснили математические расчеты, которые используют определенные нейроны, чтобы информировать нас о нашем расстоянии от объекта и трехмерных скоростях движущихся объектов и поверхностей относительно нас.
Когда вы собираетесь столкнуться с чем-то и успеваете увернуться, что именно происходит в вашем мозгу?? Новое исследование Монреальского неврологического института и больницы ?? Нейро, Университет Макгилла показывает, как мозг обрабатывает визуальную информацию, чтобы определить, когда что-то движется к вам или когда вы собираетесь столкнуться. Исследование, опубликованное в Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), дает жизненно важную информацию о нашем зрении и более глубоком понимании работы мозга.
Исследователи из Neuro и Университета Мэриленда выяснили математические вычисления, которые используют определенные нейроны, чтобы информировать нас о нашем расстоянии от объекта и трехмерных скоростях движущихся объектов и поверхностей относительно нас. Узкоспециализированные нейроны, расположенные в зрительной коре головного мозга, в области, известной как MST, выборочно реагируют на паттерны движения, такие как расширение, вращение и деформация. Однако расчеты, лежащие в основе такой селективности, до сих пор были неизвестны.
Используя математические модели и сложные методы записи, исследователи обнаружили, как функционируют отдельные нейроны MST. "Область MST типична для зрительной коры высокого уровня, поскольку информацию о важных аспектах зрения можно увидеть в паттернах возбуждения отдельных нейронов. Классический пример – нейрон, который срабатывает только тогда, когда объект смотрит на изображение определенного лица. Этот тип нейрона должен собирать информацию от других нейронов, которые избирательны по отношению к более простым функциям, таким как линии, цвета и текстуры, и комбинировать эти фрагменты информации довольно сложным способом," говорит доктор. Кристофер Пэк, нейробиолог из Neuro и старший автор. "Точно так же для обнаружения движения нейроны должны комбинировать входные данные от многих других нейронов на более раннем этапе зрительного пути, чтобы определить, движется ли что-то к вам или просто дрейфует мимо." Зрительный путь мозга состоит из строительных блоков. Например, нейроны сетчатки реагируют на очень простые раздражители, такие как небольшие световые пятна. Далее по зрительному пути нейроны реагируют на более сложные стимулы, такие как прямые линии, путем комбинирования входных сигналов от нейронов ранее. Далее нейроны реагируют на еще более сложные стимулы, такие как комбинации линий (углов), что в конечном итоге приводит к нейронам, которые могут реагировать или распознавать лица и объекты, например.
Исследовательская группа обнаружила, что в основе этой сложной нейронной селективности лежит удивительно простое вычисление: нейроны MST, по-видимому, способны выполнять мультипликативную операцию над своими входами. Эти входные данные поступают от нейронов на шаг раньше по зрительному пути, в хорошо изученной области, известной как МТ. Другими словами, входные данные нейронов МТ умножаются, чтобы получить выходные данные нейронов MST. Оказывается, это очень похоже на то, что наблюдалось в других областях мозга и у других видов, что позволяет предположить, что это может отражать общую стратегию, с помощью которой мозг обрабатывает сенсорную информацию. "Один интересный аспект вычислений заключается в том, что они примерно такие же, как и то, что другие люди обнаружили у мух и жуков, что предполагает, что эволюция решила эту проблему однажды, по крайней мере, несколько сотен миллионов лет назад."
"Мы разработали новый стимул движения с потоком морфинга (e.грамм. точки на экране, которые расширяются, кружатся, кружатся вправо, сжимаются и т. д.) и записывают нейроны MST, реагирующие на эти стимулы," говорит Патрик Минеолт, доктор философии.D. кандидат в Neuro и основной автор исследования. "Мы обошли проблему увеличения сложности вычислений на различных этапах зрительного пути, включив известные данные от нейронов всего на один шаг раньше в путь – область MT, которая предшествует MST. Поскольку теперь у нас были измерения выхода нейронов MST из записей исследования и мы уже знали входные данные нейронов MT, мы могли вычислить математику, связывающую эти две функции ?? и оказывается мультипликативной функцией." Математические модели успешно учитывают избирательность стимулов некоторых нейронов сложного движения мозга, которые жизненно важны для того, чтобы помочь нам ориентироваться в мире.