Una célula simple en la corteza visual primaria es una célula que responde principalmente a bordes y rejillas orientadas (barras de orientaciones particulares). Estas células fueron descubiertas por Torsten Wiesel y David Hubel a fines de la década de 1950. [1]
Tales 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 las líneas y bordes detectados. [2] Esto puede resultar en una representación 3D de 'estructura de alambre' 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.
Más tarde, se han descubierto muchas otras celdas con funciones específicas: (a) celdas terminadas que se cree que detectan singularidades como cruces de líneas y bordes, vértices y finales de línea; (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 (fases) de seno y coseno, las celdas complejas se modelan calculando el módulo de las respuestas de Gabor complejas. 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 acorta 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 celda simple, que combina las respuestas de las celdas modelo LGN con campos receptivos (RF) de centro y entorno . Lo llaman modelo de combinación de RF (CORF). Además de la selectividad de orientación, exhibe supresión de orientación cruzada , ajuste de orientación invariable de contraste y saturación de respuesta. Estas propiedades se observan en celdas simples reales pero no las posee el modelo de Gabor.. Utilizando la correlación inversa simulada , también demuestran que el mapa de RF del modelo CORF se puede dividir en regiones excitatorias e inhibidoras alargadas típicas de células simples.
Lindeberg [4] [5] ha derivado modelos determinados axiomáticamente de células simples en términos de derivados direccionales de núcleos gaussianos afines sobre el dominio espacial en combinación con derivados temporales de núcleos de escala-espacio no causales o causales en el tiempo sobre el dominio temporal y mostró que esta teoría conduce a predicciones sobre campos receptivos con un buen acuerdo cualitativo con las mediciones biológicas del campo receptivo realizadas por DeAngelis et al. [6] [7] y garantiza buenas propiedades teóricas del modelo de campo receptivo matemático, incluidas las propiedades de covarianza e invariancia bajo transformaciones de imágenes naturales. [8]