Good Mood

Neuroscience výzkum v průběhu posledních 40 let bylo zjištěno, že existuje zhruba 30 různých vizuálních oblastí v mozku primátů, a to v těchto oblastech existují paralelní proudy zpracování a jednotlivých modulů (1, 2). Ale jak je neuronální aktivita v různých oblastech spojena s naším vědomým vizuálním vnímáním? Jak může být naše jednotná vizuální zkušenost založena na nervové aktivitě, která se šíří přes různé proudy zpracování ve více oblastech mozku? Odpovědi na tyto otázky mají hluboké důsledky pro naše pochopení vztahu mezi myslí a mozkem., Vzhledem k tomu, že dříve průkopnické práce zaměřena na vymezení vizuální oblasti v mozku a neuronů, základní reakce, vlastnosti, nedávný výzkum se pokusí odhalit role různých oblastech hrají ve vnímání a do jaké míry existuje hierarchie vizuálních výpočtů.

vědomá vizuální zkušenost je považována za založenou na aktivitě ve vizuálních oblastech mozkové kůry, které dostávají vstup ze sítnice. Rané kortikální struktury jsou organizovány topograficky s ohledem na vizuální svět., Tuto topografii lze využít k prozkoumání role různých vizuálních oblastí ve vnímání. Například, neuronální aktivity ve zrakové kůře může být lokálně blokována transkraniální magnetické stimulace (TMS) a vliv na vizuální vnímání v odpovídající části zorného pole může být hodnocena. Kamitani a Shimojo (3) krátce (40-80 ms) představil velké mřížky vzor pro lidské pozorovatele, a po prodlevě 80-170 ms, single puls TMS byla dána do týlního laloku., TMS způsobil pozorovatelé vnímat disk ve tvaru patch homogenní barvu, v zorném poli na opačné straně od strany mozku, vzhledem k TMS (TMS-indukované skotom). Když byl vizuální stimul mřížkou složenou spíše z rovnoběžných čar než přímočaré mřížky, skotom byl zkreslený a vypadal jako elipsa s krátkou osou podél obrysů. Zdálo se, že toto zkreslení závislé na obrysu odráží interakce mezi neurony s dlouhým dosahem selektivně reagující na podobné orientace (4)., Zajímavé je, že barva vnímaná uvnitř skotomu byla v souladu s barvou pozadí, která byla prezentována poté, ne dříve, mřížka nebo mřížka. Zdá se tedy, že se vyplňuje zpět včas, aby se kompenzovaly místní informace blokované TMS. To je jen jeden příklad z velkého množství důkazů naznačuje, že nervová aktivita v rané zrakové kůry je nezbytná pro vědomé zkušenosti z vnímání, a že neuronální spojení a interakce na těchto úrovních se odráží v obsahu vnímání.,

vnímání je ve skutečnosti mnohem složitější než jednoduchá topografická reprezentace vizuálního světa. Jeho primárním cílem je obnovit vlastnosti vnějších objektů-proces nazývaný nevědomý závěr von Helmholtz (5, 6). To, co vidíme, je ve skutečnosti více než to, co je zobrazeno na sítnici. Například vnímáme trojrozměrný svět plný objektů navzdory skutečnosti, že na každé sítnici je jednoduchý dvourozměrný obraz. Obecně platí, že určitý obraz sítnice může odpovídat více než jednomu objektu., Například kruhová skvrna světla na sítnici by mohla vyplynout z pohledu válce na konci nebo kulaté koule z jakéhokoli pohledu. Vnímání je tedy nevyhnutelně procesem řešení nejednoznačnosti. Percepční systém obecně dosahuje nejpravděpodobnější globální interpretace sítnice vstup integrací místní narážky, jak bude ilustrováno v případě lehkost vnímání další.

černobílé fotografie jasně ukazují, že samotná lehkost přináší velké množství informací., Vnímání lehkosti není daleko od“ pixel-by-pixel “ reprezentace úrovně světla na sítnici. To je ve skutečnosti silně ovlivněno kontextem. Šedý kus papíru se tak jeví tmavší, pokud je obklopen bílou než černou (obr. 1A). Ačkoli se tato odchylka vnímání lehkosti od fyzické reality může jevit jako případ percepční chyby, prostorové interakce, které jsou základem, mohou mít důležitý percepční účel. Povrchovou lehkost vnímáme jako konstantní přes překvapivě velké změny okolního osvětlení, jev zvaný lehkost stálost., V tomto příkladu, stejně jako v jiných případech percepční stálost, osvětlení a pozorovací podmínky mají vliv na retinální obraz předmětů, a rozsáhlé prostorové integrace a normalizace jsou prováděny obnovit konstantní atributy objektů samotných.

v jakém bodě vizuální dráhy od sítnice k mnoha kortikálním vizuálním oblastem neurální aktivita koreluje s tím, co vnímáme?, Přispívají neurony v sítnici, primární vizuální kůra (V1) a kortikální oblasti vyšší úrovně k vnímání stejně? Nebo místo toho má vnímání specifický lokus v mozku? K řešení těchto otázek, Paradiso a spolupracovníky (7, 8) posoudit výpočty neuronů provádět v různých vizuálních oblastech a do jaké míry neurální odpovědi korelují s fyzickou nebo percepční atributy objektů. Zjistili, že reakce neuronů v sítnici a vizuální thalamus závisí na úrovni světla, ale nekorelují s vnímanou lehkostí., Zdá se, že tyto neurony primárně kódují informace o umístění obrysů ve vizuální scéně. Pouze v v1 byly nalezeny buňky, které měly reakce korelované s vnímanou lehkostí (obr. 1B). Zjistili také, že průměrná odezva neuronů v V1 je konstantní lehkost. Reakce neuronů je tedy relativně imunní vůči změnám celkového osvětlení-Vlastnosti, bez níž by lehkost měla malou behaviorální hodnotu., Tato zjištění naznačují, že informace o lehkosti jsou nejprve explicitně zastoupeny ve vizuální kůře a že reakce korelované s vizuálním vnímáním se vytvářejí ve fázích napříč více vizuálními oblastmi. Výsledky v kombinaci s nálezy z dalších laboratoří naznačují, že brzy vizuální zpracování se zaměřuje na těžbu objekt kontury, sekundární fáze zpracování se podílejí na výpočtu lehkost a později zpracování přiřadí barvu objektů.,

Jak již bylo zmíněno dříve, vizuální systém má obtížný úkol pochopení komplexní trojrozměrný svět z dvou-dimenzionální obrázky na každé sítnici. Obrazy objektů ve vzdálenosti jiné než v rovině fixace se promítají do různých relativních poloh na obou retinách. Relativní rozdíl polohy, nazývaný binokulární disparita, poskytuje důležitý podnět pro výpočet vzdálenosti mozku. Existuje však mnohem více vnímání vzdálenosti než interpretace binokulární disparity., Zvažte sítnicový obraz kříže se zkříženými rozdíly (rozdíly, které vedou k vnímání objektů blíže než rovina fixace) přidané ke koncům vodorovných paží. Vzhledem k rozdílům mohou být svislé okraje vodorovných ramen jednoznačně určeny jako bližší pozorovateli, zatímco hloubka vodorovných okrajů zůstává nejednoznačná, protože mezi oběma sítnicovými obrazy neexistuje žádný pevný rozdíl., Dva různé trojrozměrné objekty jsou rovněž v souladu s retinální obrázek: vodorovný pruh před svislou a kříž s horizontální paže ohnuté dopředu. Lidé a opice však téměř vždy vnímají první (9, 10). Mozek vybírá jednu interpretaci mezi možnými povrchovými strukturami.

dolní temporální kůra (it) představuje konečnou fázi vizuální dráhy rozhodující pro rozpoznávání objektů. Neurony v něm reagují na tvar, barvu nebo texturu., Nedávné studie ukazují, že mnoho IT neuronů také předává informace o gradientech disparity (11) a disparity (12). Tato zjištění vedou k novému názoru, že se podílí na některých aspektech vnímání hloubky. Skutečně, aktivita některých neuronů kóduje informace na relativní hloubku, aby povrchů, spíše než místní absolutní nepoměr narážky stimulu. Například, obyvatel TO neuronů reaguje silněji na vodorovný pruh v přední části svislé liště než na svislý pruh v přední hrazdou, bez ohledu na to, zda přešel nebo nepřešel rozdíly jsou přidány (Obr., 2). Jiné buňky preferují různé povrchové struktury. Toto chování neuronů IT je na rozdíl od neuronů selektivních v1, které reagují na místní absolutní disparitu (13). To znamená, že cesta z V1 do transformuje informace o binokulární disparita, která je založena na optice oka do vjemově relevantní zastoupení informace o povrchové struktuře.

studie vnímání lehkosti a vnímání hloubky vedou k podobnému závěru o vztahu mezi mozkovou aktivitou a vědomým vizuálním vnímáním. Spíše než být založen na nervové aktivitě v jedné speciální oblasti, vizuální vnímání zahrnuje progresivní výpočty rozložené do více oblastí mozku., Obě rané oblasti, stejně jako ve studii TMS, a pozdější oblasti, stejně jako ve studiu oblasti IT, se podílejí na vnímání. Vizuální systém mistrně využívá informace o objektech v našem prostředí založené částečně na procesy integrace a normalizace a částečně na hard-wired pravděpodobnosti toho, co objekty jsou s největší pravděpodobností důsledkem zejména sítnice obrazy.