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FrontalEyeFields创新
FEF(Frontal Eye Fields) 前额眼动区 眼球运动 在视觉场景里寻找最突出的目标 通过自上而下的规则控制视觉探索和阅读 前额眼动区 从视觉到眼球运动的转换过程中体现了一个关键的作用 本文所介绍的模型是一个层状的、局部的皮质微回路模型,来源于猫17区,加以一点修改能够模拟灵长类动物的前额眼动区 前额眼动区的局部回路模型模拟了新皮质的分层结构。这个模型首先会解释它的功能体系结构,接着是积分发放神经元、突触的细节,最后是连接模式的描述。 层与层之间的职能分立。眼跳眼球运动的控制需要几个计算步骤:目标选择,预定目标位置的注意力分配,驱动眼球运动的运动输出。 这里,我们不需要模拟这些认知过程的细节而是将它们浓缩在一个称为REC(认知)的皮质模块,它是与前额眼动区相互作用的。 前额眼动区模型回路接受两个外部输入,一个是视网膜定位的视觉输入,代表了从早期的视觉区域输入,另一个是当呈现固定刺激时激活的固定输入。 第4层的神经元从早期视觉区域中接受一个背侧的,非特定特征的视觉输入,并选择那些输入的最强的视网膜位置。 第2/3层神经元在选定目标的位置将第4层的相位信号转换为一个注意力信号,直到眼跳时储存。它们连接到REC模块,在当前参与的视网膜位置进行激活功能检测和识别。因此,它们向注意焦点发送信号。当一个目标被“识别”时这个REC模块作为回应发送一个信号返回前额眼动区的第2/3层。 此外,第2/3层神经元驱动第5层的运动神经元。因此,第2/3层神经元可以被认为是产生一个注意力信号和一个运动计划。 第5层由两种功能类型的神经元组成:“增强”运动神经元(L5r),显示活动增加;和“簇”运动神经元(L5b),将运动信号输出到上丘和脑干。固定神经元抑制了第5层的活动增加。 第6层也有两种功能类型的神经元:一种(L6a)是由第2/3层驱动因此和注意力相关;另一种(L6s)是通过来自层5b的眼跳活动驱动。第6层神经元投射回第4层并偏向视觉选择。 在某些条件下,在缺乏视觉输入情况下第6层神经元会兴奋第4层神经元。它们提供一个“自上而下特点”的信号,该信号能够在第4层里影响视觉选取甚至诱发一个“类视觉”信号,它是由内部产生的看起来像是对一个真实视觉输入的响应。 右边是前额眼动区模型的层状视网膜定位结构。视觉空间代表了沿着如图所示的横轴,灰框是兴奋性神经元的数量,黑色边界的白框代表抑制性神经元的数量。方框的大小与神经元数量相对应。(例如,在层2/3,灰框代表了100个兴奋性神经元,白框代表25个抑制性神经元) 21处不同视网膜位置:在第4层和第2/3层每个视网膜位置包含了100个兴奋性和25个抑制性神经元。在第5层,40种兴奋性和25种抑制性增强神经元(层5r)和相同数量的簇神经元(层5b)插入。 第6层包含了50个与注意力相关的和50个与眼跳相关的兴奋性神经元在视网膜每个位置。最后,100种固定神经元被包含在网络里。模型内的兴奋性和抑制性神经元的最终比例是3.6:1(7980:2200),接近理想比例4:1。 A.局部自激(只显示1个视网膜位置)。B.所有抑制性群体的总体兴奋(只显示一个传出兴奋种群)。C.局部抑制连接。底部,对于三个样本抑制性神经元随机连接到50%的兴奋性神经元的连接的随机选择的插图,权重的分布通过右边的柱状图表示。均匀分布的最小,最大和平均值由水平虚线表示。 识别模块的执行和映射规则 REC模块和通往前额眼动区的连接。通过一个视网膜特定抑制的释放,在层2/3的注意力活动直接选择了在特征探测器上应该响应的视网膜位置【C1】。正向眼跳特点不影响前额眼动区,但反向眼跳特征探测器兴奋了层6a的所有视网膜位置【C3】。相反地,不反应的特征探测器只兴奋层6a的中央凹种群【C4】并诱发一个视觉活动的重新映射到中央凹,这个输入是足够强的且能够直接引发层6a的活性。 前额眼动区的局部回路模型模拟了几种不同的任务 首先,它在视觉中被用来控制眼球运动和延迟记忆眼跳。 第二,网络执行了一个正向眼跳和反向眼跳任务。 第三,网络扫描了一组输入。 E4→E2/3 →I4 E2/3 firing when saccade E2/3 →E5r ramping neuron Firing when saccade I5r → IFIX Fixation Input open, firing stronger E5r →E5b bursting contribute to Saccsde The resetting of the activity of the network after the saccade occurred through the inhibitory neurons in layers 4 and 2/3. 第4层的兴奋性神经元
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