视觉分类
2020/6/23 10:02:14 生物流BioStream

     尽管哈士奇和中华田园犬外观差别巨大,尽管一些奇奇怪怪的品种狗我们以前从来遇见过,尽管从某些角度看,面前的狗狗只是毛茸茸的一团,我们都可以轻而易举地认出那是一条狗,而不是一只猫。

    

     这是因为无论是什么样子的狗,什么角度的呈现,都有一些视觉上相似的特征或特征组合,这些特征专属于狗。大脑可以抓住这些细微的特征,然后将之归类为狗。

     科学家面临的问题是,这种根据相似的视觉特征归类物体的能力,是由哪个脑区赋予的?

     要回答这一问题,我们首先需要弄清楚视觉系统是如何提取和整合图像特征的。

     初级视觉皮层神经元提取单个视觉特征,高级视觉皮层神经元组合视觉特征

     大脑皮层之外,视觉信息会经过两站,视网膜和丘脑外侧膝状体。这两站的视觉神经元只对一定大小的光斑或暗斑反应。

     这是因为这里的神经元的感受野是一种奇特的同心圆结构。感受野即视觉刺激能引发一个视觉神经元放电的视觉区域。

     这些神经元的同心圆感受野结构有两种,一种中心暗,外周亮,称为off-center。另一种中心亮,外周暗,称为on-center。

     光线在on-center的神经元同心圆的中心区和off-center的外周区,能使神经元兴奋放电。

     相反,暗刺激落于on-center的外周,off-center的中心都会使神经元兴奋放电。

     错误的光刺激,例如光线刺激on-center的外周,或off-center的中心会抑制神经元放电。

    

     这些同心圆感受野会整齐的排列,进而产生了初级视皮层神经元的朝向选择性,即只对某个朝向的明暗边界反应强烈,而对其他朝向的边界反应较弱。

     在视觉信息进入大脑皮层的第一站,初级视皮层,大脑成功地提取了朝向或边界这一最重要的视觉特征。

    

     初级视皮层位于大脑枕叶,即后脑勺的位置。之后,这一大波编码单一特征的神经元一步一步向大脑腹侧汇聚。最终在下颞叶的TE区组合成更复杂的特征。

     例如,在TE脑区的某些位置,只对人脸有反应的神经元聚集成团。也有些神经元对身体的某些部位反应,或者选择性地对某些特定的形状反应。

    

     只对面部图片反应的下颞叶神经元

     猫和狗的分类肯定无法依靠简单的线条或边界来完成,大脑需要更复杂的特征组合。因此,视觉分类必定依赖于更高级的脑区。

     物体分类需要哪个脑区?

     科学家将目标锁定在下颞叶的TE区,以及TE区前端的嗅皮层。两者位于下颞叶视觉信息流的末端。

    

     TE脑区和嗅皮层(Rhinal cortex)

     科学家设计了一个区分狗和猫的行为学实验。猫和狗的图片经过一定程度的融合,有些图片有更多的猫成分,另外一些具有更多的狗成分。

    

     正常的猴子的分类行为依赖于图片的融合程度。如果一张图片有更多的狗成分,那么猴子会有更高的概率将之归类为狗。相反,如果猫的成分更多,则猴子更倾向于将之归为猫。这种融合图片增加了分类的难度,如果分类相关脑区损毁的话,在行为上更容易显现出来。

     首先,科学家发现,跟正常猴子相比,TE区损毁的猴子学习这种分类任务需要更长时间,而嗅皮层损毁的猴子的学习速度跟正常猴子没有显著差别。

     其次,等各组猴子的行为稳定后,科学家同样发现,TE区损毁的猴子在分类任务中表现更差,而嗅皮层受损的猴子跟正常猴子并无差别。

    

     TE视觉区损毁的猴子在分类任务中表现比嗅皮层(Rh)和正常猴子(Ctl)差

     接着,科学家又做了另外一个实验,用黑色方块将融合图片不同程度地阻挡住,猴子需要利用剩余的可见区域去推测是猫还是狗。这相当于进一步增加了分类任务的难度。

    

     结果发现,TE区受损的猴子表现更差劲了,而嗅皮层损毁的猴子依旧表现正常。这进一步说明,TE脑区参与视觉物体的分类。

    

     TE视觉区损毁的猴子在分类任务中表现比周皮层(Rh)和正常猴子(Ctl)差

     总结

     科学家发现,下颞叶的TE视觉区参与视觉分类。而对于嗅皮层,虽然嗅皮层中的嗅周皮层接收TE区密集的视觉信息投射,但并不参与视觉物体的分类。

     实际上,很多实验表明,嗅皮层更多地参与视觉相关的记忆,比如视觉再认记忆(recognition memory)、视觉相关的联结记忆(association memory)。

     除了这些视觉感觉皮层,更高级的皮层是否参与视觉物体的分类呢?科学家在猴子上尝试了一些脑区,如外侧前额叶,结果发现,这一很有希望的候选脑区并不参与分类任务。更多的脑区亟待发现。

     (生物流系头条号签约作者)

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