Una célula simple en la corteza visual primaria es una célula que responde principalmente a bordes y rejillas orientados (barras de orientaciones particulares). Estas células fueron descubiertas por Torsten Wiesel y David Hubel a fines de la década de 1950. [1]
Celda simple | |
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Detalles | |
Parte de | corteza visual primaria |
Sistema | Sistema visual |
Terminología anatómica [ editar en Wikidata ] |
Dichas celdas están sintonizadas a diferentes frecuencias y orientaciones, incluso con diferentes relaciones de fase, posiblemente para extraer información de disparidad (profundidad) y para atribuir profundidad a líneas y bordes detectados. [2] Esto puede resultar en una representación de 'estructura de alambre' en 3D como se usa en gráficos por computadora. El hecho de que la entrada de los ojos izquierdo y derecho esté muy cerca en las llamadas hipercolumnas corticales es una indicación de que el procesamiento de profundidad ocurre en una etapa muy temprana, lo que ayuda al reconocimiento de objetos 3D.
Posteriormente, se han descubierto muchas otras celdas con funciones específicas: (a) celdas de parada final que se cree que detectan singularidades como cruces de líneas y bordes, vértices y terminaciones de líneas; (b) celdas de barras y rejillas . Estos últimos no son operadores lineales porque una celda de barra no responde cuando ve una barra que es parte de una rejilla periódica, y una celda de rejilla no responde cuando ve una barra aislada.
Usando el modelo matemático de Gabor con componentes de seno y coseno (fases), las células complejas se modelan luego calculando el módulo de respuestas complejas de Gabor. Tanto las celdas simples como las complejas son operadores lineales y se ven como filtros porque responden selectivamente a una gran cantidad de patrones.
Sin embargo, se ha afirmado que el modelo de Gabor no se ajusta a la estructura anatómica del sistema visual, ya que abrevia el LGN y utiliza la imagen 2D tal como se proyecta en la retina . Azzopardi y Petkov [3] han propuesto un modelo computacional de una célula simple, que combina las respuestas de las células LGN modelo con campos receptivos (RF) envolventes del centro . Lo llaman modelo de combinación de RF (CORF). Además de la selectividad de orientación, exhibe supresión de orientación cruzada , ajuste de orientación invariante de contraste y saturación de respuesta. Estas propiedades se observan en células simples reales, pero el modelo de Gabor no las posee . Utilizando la correlación inversa simulada , también demuestran que el mapa de RF del modelo CORF se puede dividir en regiones excitadoras e inhibidoras alargadas típicas de células simples.
Lindeberg [4] [5] ha derivado modelos determinados axiomáticamente de células simples en términos de derivadas direccionales de núcleos gaussianos afines sobre el dominio espacial en combinación con derivados temporales de núcleos escalares-espaciales no causales o temporales sobre el dominio temporal y demostró que esta teoría conduce a predicciones sobre campos receptivos con buena concordancia cualitativa con las medidas biológicas del campo receptivo realizadas por DeAngelis et al. [6] [7] y garantiza buenas propiedades teóricas del modelo matemático de campo receptivo, incluidas las propiedades de covarianza e invariancia bajo transformaciones de imágenes naturales. [8]
Historia
Estas células fueron descubiertas por Torsten Wiesel y David Hubel a fines de la década de 1950. [9]
Hubel y Wiesel llamaron a estas celdas "simples", en contraposición a " celdas complejas ", porque compartían las siguientes propiedades: [10]
- Tienen distintas regiones excitadoras e inhibidoras.
- Estas regiones siguen la propiedad de suma.
- Estas regiones tienen antagonismo mutuo: las regiones excitadoras e inhibidoras se equilibran en la iluminación difusa.
- Es posible predecir las respuestas de los estímulos en movimiento dado el mapa de las regiones excitadoras e inhibidoras.
Algunos otros investigadores, como Peter Bishop y Peter Schiller, utilizaron diferentes definiciones para células simples y complejas. [11]
Referencias
- ^ DH Hubel y TN Wiesel Campos receptivos de neuronas individuales en la corteza estriada del gato J. Physiol. págs. 574-591 (148) 1959
- ^ Freeman, RD; DeAngelis, GC; Ohzawa, I. (31 de agosto de 1990). "Discriminación de profundidad estereoscópica en la corteza visual: neuronas ideales como detectores de disparidad". Ciencia . 249 (4972): 1037–1041. Código Bibliográfico : 1990Sci ... 249.1037O . CiteSeerX 10.1.1.473.8284 . doi : 10.1126 / science.2396096 . ISSN 1095-9203 . PMID 2396096 .
- ^ G. Azzopardi y N. Petkov Un modelo computacional CORF que se basa en la entrada de LGN supera al modelo de función de Gabor Biological Cybernetics, vol. 106 (3), págs.177-189, DOI: 10.1007 / s00422-012-0486-6, 2012
- ^ T. Lindeberg "Una teoría computacional de campos receptivos visuales", Biological Cybernetics 107 (6): 589-635, 2013
- ^ T. Lindeberg "Teoría normativa de campos receptivos visuales", Heliyon 7 (1): e05897, 2021.
- ^ GC DeAngelis, I. Ohzawa y RD Freeman "Dinámica del campo receptivo en las vías visuales centrales". Trends Neurosci. 18 (10), 451–457, 1995.
- ^ GC DeAngelis y A. Anzai "Una visión moderna del campo receptivo clásico: procesamiento espacio-temporal lineal y no lineal por las neuronas V1. En: Chalupa, LM, Werner, JS (eds.) The Visual Neurosciences, vol. 1 , págs. 704 - 719. MIT Press, Cambridge, 2004.
- ^ T. Lindeberg "Invarianza de operaciones visuales a nivel de campos receptivos", PLOS ONE 8 (7): e66990, páginas 1-33, 2013
- ^ DH Hubel y TN Wiesel Campos receptivos de neuronas individuales en la corteza estriada del gato J. Physiol. págs. 574-591 (148) 1959
- ^ DH Hubel y TN Wiesel Campos receptivos, interacción binocular y arquitectura funcional en la corteza visual del gato J. Physiol. 160 págs. 106-154 1962
- ^ Cerebro y percepción visual: la historia de una colaboración de 25 años DH Hubel y TN Wiesel Oxford 2005
Ver también
- Sistema visual
- Campo receptivo espacio-temporal
- Celda compleja