转自：生物谷上原さゆり最新番号
在咱们的大脑皮层中，有约三分之一的区域是厚爱科罚视觉信息的。交融当然环境中丰富千般的视觉刺激如何被这些脑区科罚，是视觉神经科学考虑的终极主义。可是，视皮层的神经蚁集包含了数十亿的神经元，如斯宽敞的蚁集限制为全面解析其特质带来了巨大挑战。
行运的是，神经元在皮层上的排布并非混淆口角，而是降服了一定的组织端正。具有同样功能的神经元倾向于聚合在一齐，造成聚积科罚特定特征的功能区。这种组织结构使咱们能够以功能区为单元领悟宽敞的视皮层蚁集，从而简化问题。
视皮层具有若何的功能分区，一直是考虑者们温存的问题。考虑发现低级视皮层存在编码朝向[1]、神采[2]及空间频率[3]的功能区，更高等的V4及IT脑区具有编码圆弧[4]、特定体式物体[5]、乃至形貌[6]的功能区。这些考虑往往采纳“猜念念-教训”的考虑模样，即：先推测哪种特征是视觉科罚所温存的，再贪图特征简化的刺激，教训视皮层中是否存在相应的功能区。这种借助简化刺激的考虑有用地揭示了繁多的功能区，但也留传了好多问题。咱们尚不澄澈：用简化刺激赢得的特征偏好是否响应了脑区真的温存的视觉特征，那些莫得被预设特征激活的脑区又有何功能。
2024年7月30日，小色哥奇米在线北京大学生命科学学院、北大-清华生命科学归并中心唐世明课题组在NatureCommunications杂志在线发表题为“Large-scalecalciumimagingrevealsasystematicV4mapforencodingnaturalscenes”的考虑论文。该考虑衔尾恒久深刻的宽场钙成像时期和深度学习建模分析，建设了测定视皮层功能区的系统化方法。这一方法不再需要考虑者推测所要温存的视觉特征，能够在海量当然场景中自动搜索出皮层的特征偏好。
考虑团队用该方法考虑了猕猴视皮层V4区的功能组织。通过连气儿多天的宽场钙成像，蚁集了V4脑区对近2万张当然图片的0.1毫米分辨率的皮层反应数据。垄断这些数据，作家进修出了能够准确展望皮层对纵情图片反应的深度学习模子。该模子提供了一个计较机中的“模拟大脑”，让考虑者能够开脱以往实验考虑的限定，在模子上深入窥伺高维图片刺激下的神经反应特质。
图1. 用模子搜索皮层各处的偏好图片
借助模子在多半当然图片中搜索皮层各处的偏好图片，自拍视频 免费 偷窥作家画图出了V4脑区的偏好舆图。基于偏好舆图的聚类分析将V4分歧红了多个偏好不同类型图片的功能区。这些功能区有的偏好特定神采或纹理的名义、有的偏好特定朝向的界限、还有的偏好特定类型的物体。
图2. 对偏好舆图作念聚类赢得的功能分区
作家进一步用模子对功能区偏好的当然图片进行了特征孝敬分析，以明确是哪部分图片特征激活了皮层反应。效果理会，那些偏好特定类型物体的V4功能区，施行表征的是物体的局部元件，如形貌中的鼻子嘴巴、圆形物体的圆边。特征孝敬分析还发现V4功能区的偏好特征在感受野内呈现出不同的散布样子：有些功能区偏好局域散布的体式关系特征，而另一些则偏好弥漫散布的名义关系特征。这种以特征分散进度为绚丽的分区结构能够响应了某种神经计较的组织原则。
图3. 用特征孝敬分析窥伺皮层偏好的图片特征
北京大学博士生王天冶、姚浩煊、卡内基梅隆大学西宾TaiSingLee为该论文并排第一作家。北京大学生命科学学院、北大-清华生命科学归并中心、北大麦戈文脑科学考虑所唐世明西宾为该论文的通信作家。北京大学生命科学学院本科生洪佳怡，唐世明课题组时期员李扬、姜鸿飞，上海神经所IanMaxAndolina参与了该考虑的部单干作。本考虑赢得了科技编削2030-“脑科学与类脑考虑”要紧样式、国度当然科学基金、北大-清华生命科学归并中心和北大高性能计较平台的复旧。
著述贯穿：
https://www.nature.com/articles/s41467-024-50821-z
https://www.bio.pku.edu.cn/homes/Index/news_cont/22/17279.html
参考文件：
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