一种针对动态轨迹的高效编码理论预测内嗅皮层中网格细胞向模块的非均匀分配
神经元与认知
2016-01-13 v1
摘要
内嗅皮层中的网格细胞利用具有不同周期性的空间周期性调谐曲线来编码动物在环境中的位置。最近的实验证实，这些细胞在具有均匀网格间距的离散模块中功能性地组织起来。在此，我们发展了考虑动物运动时间统计的位置高效编码理论。该理论预测模块群体大小随网格间距急剧减小，与实验数据中观察到的趋势一致。我们确定了通过神经电路读出网格细胞代码的简单方案，其在精度上可与脉冲的最优贝叶斯解码器相匹配。该读出方案需要在不同时间尺度上的持续性，范围从约1毫秒到约1秒，取决于网格细胞模块。我们的结果表明，大脑采用了一种高效的位置表征，其利用了被编码变量的时空统计特性，类似于支配早期感觉编码的原理。
引用
@article{arxiv.1601.02948,
title = {An Efficient Coding Theory for a Dynamic Trajectory Predicts non-Uniform Allocation of Grid Cells to Modules in the Entorhinal Cortex},
author = {Noga Weiss Mosheiff and Haggai Agmon and Avraham Moriel and Yoram Burak},
journal= {arXiv preprint arXiv:1601.02948},
year = {2016}
}
备注
23 pages, 5 figures. Supplemental Information available from the authors on request. A previous version of this work appeared in abstract form (Program No. 727.02. 2015 Neuroscience Meeting Planner. Chicago, IL: Society for Neuroscience, 2015. Online.)