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運動知覚における脳内の適応的な計算メカニズムに関する研究

机译:运动感应中大脑自适应计算机制的研究

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摘要

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.
机译:移动信息我们不能掌握眼睛主要由后面的后路处理,例如v1,mt,mst,主要在大脑中。其中,V1具有神经元,该神经元具有在可视刺激期间包含的特定空间频率的选择性,以及具有选择性速度和运动方向的神经元。 Simoncelli等人的这样的层次模型。(1998)被显示为将从V1到MT的处理建模。该模型通过V1神经元响应的静态加权和通过静态加权和实现MT的运动检测。然而,Hayashi等人。(2010)表明,运动检测不仅简单加权,而且对于每个运动刺激,通过心理实验。在这项研究中,我们构建了一个质量等同于Simonceli等人的模型。层次模型,并模拟与Hayashi等人相同。结果,证实单独的静态加权无法获得类似于心理实验的感知特征。然后,作为自适应处理结构的提出方法,构造了基于包括V1响应的频率信息的动态产生权重的模型,并执行运动检测特性的验证。

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