Gabor-Einstein 小波：V1 至 MT 神经元感受野的一个模型
摘要
我们的视觉系统在检测运动物体方面效率惊人。这一过程由连接初级视觉皮层（V1）与中颞区（MT）的神经元介导。有趣的是，自 Kuffler 在视网膜神经节细胞上的开创性实验以来，数学模型对于推进我们对视觉神经元感受野的理解一直至关重要。然而，现有模型并非为描述 V1 至 MT 运动处理通路中高度特化神经元的最显著属性而设计，也未能做到这一点。在此，我们引入 Gabor-Einstein 小波，这是一个用于表示 V1 至 MT 神经元感受野的新函数族。我们表明，视觉皮层中空间与时间的混合方式，类似于狭义相对论（STR）中二者的混合方式。因此，我们通过要求：(i) 波载体的相对论不变性，以及 (ii) 尽可能最少的参数数量，来约束 Gabor-Einstein 模型。从这两个约束出发，sinc 函数自然地成为波载体的描述符。V1 至 MT 神经元特有的低通至带通时间频率滤波特性分布（Foster 等 1985; DeAngelis 等 1993b; Hawken 等 1996）可由 Gabor-Einstein 基清晰地解释。此外，它以一种天生代表运动处理通路神经元层级的方式做到这一点。我们的分析和计算机模拟表明，沿运动处理通路的时间频率滤波特性分布是大脑联合编码空间与时间方式的直接效应。我们通过证明狭义相对论与皮层联合时空编码背后存在类似的数学结构，揭示了这一基本联系。这一联系将为理解大脑如何表征视觉信息提供新的生理学洞见。
引用
@article{arxiv.1401.5589,
title = {The Gabor-Einstein Wavelet: A Model for the Receptive Fields of V1 to MT Neurons},
author = {Stephen G. Odaibo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1401.5589},
year = {2014}
}
备注
40 pages, 13 Figures. We presented a portion of this work in various parts at the National Medical Association's 111th Annual Convention and Scientific Assembly in Toronto Ontario, Canada (Jul. 2013); at the 23rd Annual Washington Retina Symposium in Washington D.C., U.S.A. (Oct. 2013); and at the Society for Neuroscience's 43rd Annual Meeting in San Diego California, U.S.A. (Nov. 2013)