视动性眼球震颤的主动高效编码模型
神经元与认知
2016-10-12 v3 神经与进化计算
摘要
视动性眼球震颤（OKN）是一种非自主性眼球运动，负责在观察者与环境之间存在相对运动时稳定视网膜图像。要全面理解视动性眼球震颤的发展，需要一个在神经上合理的计算模型，以解释神经发育与行为。迄今为止，该领域的工作仍然有限。我们提出了一个神经上合理的框架，用于视觉皮层中视差与运动调谐以及视动与辐辏眼球运动的联合发育。该框架对感知与行为的共同涌现进行了建模，并解释了正常辐辏控制与双眼视觉的发育在实现正常单眼 OKN（mOKN）行为中的重要性。由于该模型包含行为，我们可以模拟与过去实验中相同的扰动，例如人工诱发的斜视。所提模型在定性和定量上均与文献中关于双眼视觉和视动反射的诸多发现相吻合。最后，我们的模型还使用实验文献中表征 OKN 的相同方法，对 OKN 行为做出了定量预测。
引用
@article{arxiv.1606.06443,
title = {An active efficient coding model of the optokinetic nystagmus},
author = {Chong Zhang and Jochen Triesch and Bertram E. Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.06443},
year = {2016}
}