Mối quan hệ giữa hàm cơ bản Gabor và mô hình ngẫu nhiên về phân phối khoảng cách giữa các xung trong các phản ứng của nơ-ron vỏ thị giác

D. H. Berger1, K. H. Pribram1
1Center for Brain Research and Informational Sciences, Radford University, Radford, USA

Tóm tắt

Trong một nghiên cứu đã được báo cáo trước đó (Berger et al. 1990), chúng tôi đã phân tích sự phân bố của các khoảng thời gian giữa các xung được ghi lại ngoại bào từ vỏ thị giác mèo dưới bốn điều kiện kích thích. Các kích thích là các hình lưới khác nhau về phương hướng và tần số không gian. Hàm mật độ xác suất của thời gian qua mặt cho một quá trình đi bộ ngẫu nhiên có độ trôi, được xác định bởi chiều cao rào cản và hệ số độ trôi, đã được sử dụng để đặc trưng hóa quá trình phát xung trục dưới các điều kiện nghỉ ngơi và kích thích. Hệ số độ trôi và chiều cao rào cản đã được suy ra từ trung bình mẫu và độ lệch chuẩn của các khoảng thời gian giữa các xung đã đo. Đối với các tế bào có trường tiếp nhận đơn giản, sự biến đổi trong tần số không gian chỉ tạo ra sự thay đổi trong hệ số độ trôi. Sự biến đổi trong chiều cao rào cản chỉ được tạo ra bởi sự thay đổi trong phương hướng của kích thích. Hiện tại, phương pháp được sử dụng để phân tích dữ liệu này đã được triển khai trong một mô phỏng hiển thị mối quan hệ giữa phân bố khoảng cách xung, quá trình đi bộ ngẫu nhiên mà đại diện cho đặc trưng chuỗi thời gian của mô hình xung và hàm bộ lọc Gabor mà đại diện cho hình học của quá trình trường tiếp nhận.

Từ khóa

#vỏ thị giác #khoảng cách giữa các xung #mô hình ngẫu nhiên #hàm Gabor #tần số không gian #độ trôi #kích thích

Tài liệu tham khảo

Barker JL, Owens DG (1986) Electrophysiological pharmacology of GABA and diazepam in cultured CNS neurons. In: Olsen CW, Venter IC (eds) Benzoidiazepine/GABA receptors and chlorides channels: structural and functional properties. Liss, New York, pp 135–165

Berger D, Pribram KH, Wild H, Bridges C (1990) An analysis of neural spike-train distributions: determinants of the response of visual cortex neurons to changes in orientation and spatial frequency. Exp Brain Res 80:129–134

Campbell FW, Blakemore C (1969) On the existence of neurons in the human visual system selectively sensitive to the orientation and size of retinal images. J Physiol 203:237–260

Cull-Candy SG, Usowicz MM (1989) Whole-cell current noise produced by excitatory and inhibitory amino acids in large cerebellar neurones of the rat. J Physiol 415:533–553

Daugman JG (1980) Two-dimensional spectral analysis of cortical receptive field profiles. Vision Res 20:847–856

Daugman JG (1985) Uncertainty relation for resolution in space, spatial frequency, and orientation optimized by two-dimensional visual cortical filters. J Optom Soc Am A/2:1160–1169

Daugman JG (1989) Complete discrete 2-d Gabor transforms by neural networks for image analysis and compression. IEEE Trans Acoust Speech Signal Process 36:1169–1179

DeValois RL, Albrecht DG, Thorell LG, (1982) Spatial frequency selectivity of cells in the macaque visual cortex. Vision Res 22:545–559

DeValois RL, Thorell LG, Albrecht DG (1985) Periodicity of striatecortex-cell receptive fields. J Optom Soc Am A/2:1115–1123

Gerstein GL, Mandelbrot B (1964) Random walk models for the spike activity of a single neuron. Biophys J 4:41–68

Kirilov AB, Borisyuk GN, Borisyuk RM, Kovalenko Yel, Makarenko VI, Chulaevsky VA, Kryukov Vi (1989) A model oscillator for a unified submodule. In: Touretzky DS (ed) Advances in neural information processing systems. Morgan Kaufmann, San Mateo Calif pp 560–567

Kryukov VI (1978) Markov interaction processes and neuronal activity, In: Dold A, Eckmann B (ed) Lecture Notes in Mathematics, Vol 653: Locally interacting systems and their applications in biology. Springer, Berlin Heidelberg New York, pp 122–139

Kulikowski JJ, Marcelja S, Bishop P (1982) Theory of spatial position and spatial frequency relation in the receptive fields of simple cells in the visual cortex. Biol Cybern 43:187–198

Lassonde MC, Ptito M, Pribram Kh (1981) Intracerebral influences on the microstructure of visual cortex. Exp Brain Res 43:131–144

Marcelja S (1980) Mathematical description of the responses of simple cortical cells. J Optom Soc Am 70:1297–1300

Pribam KH (1991) Brain and perception: holonomy and structure in figurai processing. Erlbaum, Hillsdale NJ

Pribram KH, Carlton EH (1986) Holonomic brain theory in imaging and object perception. Act Psychol 63:174–210

Romoa AS, Shalden M, Skottun BC, Freeman RD (1986) A comparison of inhibtion in orientation and spatial frequency of cat visual cortex. Nature 321:237–239

Shapley R, Lennie P (1985) Spatial frequency analysis in the visual system. Ann Rev Neurosci 8:547–583

Sillito AM, Kemp JA, Milson JA, Berardi N (1980) A re-evaluation of the mechanisms underlying simple cell orientation selectivity. Brain Res 194:517–520

Tuckwell HC (1976) On the first-exit time problem for temporally homogeneous Markov processes. J Appl Prob 13:39–48

Webster MA & DeValois RL (1985) Relationship between spatial-frequency and orientation tuning of striate-cortex cells. J Optom Soc Am A/2:1124–1132

Williams PJ, MacVicar BA, Pittman QJ (1989) Identification of a GABA-activated chloride-mediated synaptic potential in rat pars intermedia. Brain Res 483:130–134