第三講：Neural Processing and Perception

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在2014年1月14日 (二) 02:01由Woody (對話 | 貢獻)所做的修訂版本
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目錄

Neural Processing and Perception

  • 參照第52頁 封面

Porcessing

  • 參照第54頁 figure 3.1

複習Retina

Image:03retina.png

  • 結構
  • rod/cone
  • Amacrine cell
  • horizontal cell
  • bipolar cell
  • ganglion cell

Image:03retina2.png

Neural convergence

  • 桿狀體如何作到較高的敏感度？
  • 接桿狀體的節細胞，接受較多桿狀體的輸入
  • 接錐狀體的節細胞，接受較少錐狀體的輸入

Image:03neual convergence.png

Sensitivity vs Acuity

  • Neural convergence 愈大敏感度愈高
  • 只有好處嗎？
  • 請看p.44 圖2.35
  • trade-off

Image:03trade-off sensitivity vs acuity.png

  • trade-off sensitivity vs acuity

Neural convergence...

  • 資訊的聚集，就只為了增加敏感度？
  • 請回憶上一章的
  • p.43～44 圖2.32到2.35

鄰近接受器產生抑制作用

Image:03neual convergence2.png

先從眼睛的演化來看

  • Limulus (horseshoe crab,鱟）p.54 圖3.2

Image:03Limulus.png

  • 運作原理

Image:03Limulus2.png

從眼睛的演化來看

Image:03Limulus3.png

lateral inhibition

  • 側抑制
    • 在神經系統常見的機制
    • 目的：讓刺激更清楚（真有語病）
    • 也造成「錯覺」
    • Hermann grid（下圖）

Image:03lateral inhibition.png

Hermann grid的可能原理交點上

  • Image:03Hermann grid.png
  • Image:03Hermann grid2.png

Hermann grid 在非交點

  • Image:03Hermann grid3.png
  • Image:03Hermann grid4.png

另一種側抑制錯覺Mach band

Image:03Mach band.png Image:03Mach band2.png

Mach band可能原理

  • Image:03Mach band3.png
  • Image:03Mach band4.png
  • Image:03Mach band5.png

Simultaneous contrast

Image:03Simultaneous contrast.png

Simultaneous contrast可能原理

Image:03Simultaneous contrast2.png

A的灰與B的灰是一樣的！

Image:03Simultaneous contrast3.png

不信遮一下

Image:03Simultaneous contrast4.png

這不能用側仰制！

Image:03Simultaneous contrast5.png

補充議題

  • 演化與人類網膜
    • fovea
    • 接受器的分佈

Fovea

Image:03fovea.png Image:03fovea2.png

    • Fovea 中的接受器

[[Image:03Fovea3.png]

    • 不同區域的分佈

Image:03fovea4.png

    • 離開網膜
      • 由視神經離開

Image:03fovea5.png

最初的接受區（receptive field）

  • Hartline (1938) 青蛙實驗

Image:03receptive field.png

Harvard Medical School

  • Kuffer (1953)在貓的retinal ganglion cell

Image:03retinal ganglion cell.png

  • Kuffer測量

Image:03retinal ganglion cell2.png

  • 可能解釋

Image:03retinal ganglion cell3.png

  • Kuffer實驗情況

Image:03retinal ganglion cell4.png

processing 要進入腦中！

  • 由Optic nerve 經 Optic chiasm （Optic tract ）
  • 到 superior colliculus
  • 到 lateral geniculate nucleus

Image:03processing2.png

Optic Nerve

  • Optic Nerve（視神經）
  • Optic chiasm（視交叉）
  • Optic tracts（視束）
  • Nerve -> chiasm -> tracts
    • 其實都是retina ganglion cells的axon
      • 解剖上的不同
  • lateral projection（側投射）
    • 不是左眼到右腦
    • ipsilateral fibers（同側纖維）
    • contralateral fibers （異側纖維）

Superior colliculus（上丘）

  • location
    • top of brain stem（腦幹）
  • function
    • Multimodal（多感道） input
    • control eye movement
  • receptive field property（特性）
    • lose center surround
  • Phylogenetic（系統發生） – old
    • Visual center for lower animals
      • Frog, fish....
    • In higher animals
      • Superior colliculus的工作被visual cortex所取代
      • 仍有的工作：Visual orienting
        • 有receptive fields—but ill-defined ON OFF
        • 對stimulus之where反應,what較不反應
      • 結果—guidance of eye movement
    • Multisensory cells（多重感覺細胞）

Image:03lgn.png

  • a.LGN接受來自丘腦(thalamus;T)和其他LGN神經元(L)的訊號，興奮性突處說明L，抑制性突處則是T，b.訊息經由LGN流入或流出，箭頭大小代表訊號大小

Image:03lgn2.png

  • LGN分六層，紅色層接收來自同側的訊號，藍色層接受來自對側的訊號

Lateral Geniculate Nucleus

Image:03lgn3.png

  • Geniculate
    • with bent knee
    • magnocelluar layers
    • parvocelluar layers

Image:03lgn4.png

  • 杯上點A.B.C在視網膜形成A.B.C影像，也在側膝核(LGN)活化A.B.C，這個在LGN和視網膜相同的圖象說明LGN有視網膜的圖像

Image:03lgn5.png

Maps in LGN

Image:03lgn6.png

  • retinotopic map

Image:03lgn7.png

  • retinotopic maps 中記錄的情況

Structure of visual cortex

  • Primary visual cortex
    • V1
    • Area 17
    • Striate cortex
      • 1.5~2.0mm thick
      • 100million cells in V1 each hemisphere
      • 6 layers
        • Layer 4 input from LGN
  • Image:03Structure of visual cortex.png

Retinal map

  • Topographic
    • 80% cells 處理 10%的visual field
      • 因此在視野中心的東西在cortical level放大很大
      • 週邊視野的東西則變小
    • Contralateral（對側） visual field
      • 以visual field來分lateral projection

Receptive Fields of the Striate Cortex

  • Hubel and Wiesel 的1950年代末到1970中一連串的研究
  • Hubel and Wiesel 1981年獲得Nobel prize
    • The Nobel Prize in Physiology or Medicine 1981
  • Receptive Fields的形式
    • orientation
    • simple cortical cells

Image:03Receptive Fields.png

Hubel and Wiesel當初發現的示意圖

  • Image:03Receptive Fields2.png
  • Image:03Receptive Fields3.png

到此的Receptive Field的特性

  • Retina Ganglion cell-> Center-surround
  • LGN -> Center-surround
  • Simple cortical -> bar with orientation
  • Complex cortical -> direction of movement
  • End-stopped cortical -> length of movement bar

Image:03Receptive Field4.png

Grating sti./ Contrast threshold

Image:03Grating sti.png

Selective adaptation

  • 知覺研究者的微小電極
  • 原理
    • 感覺神經如果有特異性（即針對特定的刺激才反應）
    • 則長時間給于該刺激，則這個神經會疲勞（fatigue）
    • 感覺神經疲勞，則其敏感度會下降，即絕對閾上升
    • 所以如果有刺激可以在長時間曝露下，讓我們對該刺激的絕對閾上升，可以推論我們內在感覺神經系統對該刺激有「特異性」。

圖3.31 p.67之說明

Image:03Selective adaptation.png

  • a. 先測量不同傾斜Grating偵測之threshold（是明暗對比的絕對閾，在閾限之下看起來是一片灰色）
  • b. 曝露於高對比的Grating中（adaptation，適應過程）
  • c. 適應之後，再量不同傾斜Grating偵測之threshold

Selective adaptation之結果

Image:03Selective adaptation2.png

Selective Rearing

  • 選擇性飼養
    • 在特定（即只有限定品質）之環境下飼養動物
    • 目的在於測試環境對於動物影響
    • 初生動物之感覺剥奪是最常用的
    • 本例為：Blakemore and Cooper (1970)

Image:03Selective Rearing.png

Higher-level neuron

Image:03Higher-level neuron.png

IT and FFA

Image:03IT and FFA.png

  • Specificity coding

Image:03Specificity coding.png

  • Distributed coding

Image:03Distributed coding.png

  • Sparse coding

Image:03Sparse coding.png

Sensory coding

  • 實際編碼方式（表徵 representation ）
    • Specificity coding （專一編碼）
    • Distributed coding （分散編碼）
    • Sparse coding （稀疏編碼 或 折中編碼）
  • 實際可能

腦開刀時的測驗

  • Quiroga et al., 2008
    • 對於癲癎病人開刀（意識清醒下的開腦手術）
      • 發現一個細胞專間針對
      • Steve Carell（史提夫·卡爾） 反應

Image:03Quiroga.png

The Mind-body problem

  • Neural correlate of consciousness (NCC)
  • easy problem of consciousness
  • hard problem of consciousness

Image:03The Mind-body problem.png

取自"http://wiki.kmu.edu.tw/index.php/%E7%AC%AC%E4%B8%89%E8%AC%9B%EF%BC%9ANeural_Processing_and_Perception"