Learning a model of shape selectivity in V4 cells reveals shape encoding mechanisms in the brain

要約

初期の視覚信号をV4の曲率表現に変換することに関与するメカニズムは不明です。
V4で報告された曲率表現へのこの変換に不可欠なコンポーネントであるV1/V2エンコーディングを明らかにする階層モデルを提案します。
次に、単一のガウス分布の頻繁に課せられる事前分布を緩和することにより、V4形状の選択性が、階層の最後の層でMacaqueV4応答から学習されます。
我々は、V4細胞が、受容野の全空間範囲からの複数の形状部分を、同様の興奮性および抑制性の寄与で統合することを発見しました。
私たちの結果は、V4ニューロンの形状選択性に関する既存のデータの新しい詳細を明らかにし、さらなる実験により、この領域での処理の理解を深めることができます。
したがって、曲率信号を乱すことなく形状パーツを削除して、V4応答へのパーツの寄与を分離できる刺激セットの設計を提案します。

要約(オリジナル)

The mechanisms involved in transforming early visual signals to curvature representations in V4 are unknown. We propose a hierarchical model that reveals V1/V2 encodings that are essential components for this transformation to the reported curvature representations in V4. Then, by relaxing the often-imposed prior of a single Gaussian, V4 shape selectivity is learned in the last layer of the hierarchy from Macaque V4 responses. We found that V4 cells integrate multiple shape parts from the full spatial extent of their receptive fields with similar excitatory and inhibitory contributions. Our results uncover new details in existing data about shape selectivity in V4 neurons that with further experiments can enhance our understanding of processing in this area. Accordingly, we propose designs for a stimulus set that allow removing shape parts without disturbing the curvature signal to isolate part contributions to V4 responses.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google