Visual motion information is processed in the dorsal stream that begins with VIand goes to MT/MST in the brain. In the dorsal stream, although VIneurons are selective only for spatio-temporal frequency, MT neurons have a selectivity for speed and direction of visual motion. Simoncelli, et al.(1988) proposed a hierarchical model that explains the motion detection from VIto MT. In this model, the motion detection in area MT is achieved by gathering the responses of VIneurons with a static weight. However, Hayashi, et al.(2010) showed the psychophysical properties of slit motion perception and suggested that an adaptive weighting mechanism was necessary to interpret the results. In this study we constructed a hierarchical model for the motion pathway that was equivalent to Simoncelli's and carried out a simulation that was equivalent to Hayashi's psychological experiment. The result showed that the motion detection property similar to the psychological experiment could not be obtained only with the static weighting. In addition, we proposed a model for dynamic weighting based on the frequency included in VIresponses and investigated the motion detection property.%我々が眼球でとらえた運動情報は，脳内において主にV1やMT, MSTなどの背側経路によって処理されている.中でもV1には，視覚刺激中に含まれている特定の時空間周波数に選択性を持ったニューロンが,MTには運動の速度や方位に対して選択性を持ったニューロンが存在している.このようなV1からMTへの処理をモデル化したものとしてSimoncelliら(1998)の階層モデルがある.このモデルはV1のニューロン応答の静的な重み付け和によってMTの運動検出を実現している.しかし，Hayashiら(2010)はスリット視状況における心理実験によって，運動検出は単純な重み付けだけではなく,運動刺激毎に適応的な重み付けの構造が必要であることを示した.本研究では，Simoncelliらの階層モデルと定性的に等価なモデルを構築し,Hayashiらの心理実験と同等のシミュレーションを行った.その結果,静的な重み付けだけでは心理実験と同じような知覚特性が得られないことを確認した.そして，適応的な処理構造の提案手法として,V1の応答が含む周波数情報を基に重みを動的に生成するモデルを構築し，その運動検出特性の検証を行った.
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