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उच्च-रिज़ॉल्यूशन दृष्टि के लिए वस्तु गुणों के पुनर्निर्माण के लिए बारीक रेटिना नमूने और एकीकरण की आवश्यकता होती है।यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि विभिन्न वस्तुओं से स्थानीय नमूनों को मिलाते समय सटीकता खो जाती है।इसलिए, विभाजन, अलग प्रसंस्करण के लिए एक छवि के क्षेत्रों का समूहन, धारणा के लिए महत्वपूर्ण है।पिछले काम में, इस प्रक्रिया का अध्ययन करने के लिए द्वि-स्थिर जाली संरचनाओं का उपयोग किया गया था, जिन्हें एक या अधिक चलती सतहों के रूप में माना जा सकता है।यहां, हम प्राइमेट विज़ुअल पाथवे के मध्यवर्ती क्षेत्रों में गतिविधि और विभाजन निर्णयों के बीच संबंध की रिपोर्ट करते हैं।विशेष रूप से, हमने पाया कि चयनात्मक रूप से उन्मुख मध्यकालीन टेम्पोरल न्यूरॉन्स बनावट के संकेतों के प्रति संवेदनशील थे, जिनका उपयोग बिस्टेबल झंझरी की धारणा को विकृत करने के लिए किया जाता था और परीक्षणों और लगातार उत्तेजनाओं की व्यक्तिपरक धारणा के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध दिखाया गया था।यह सहसंबंध उन इकाइयों में अधिक है जो कई स्थानीय दिशाओं के साथ पैटर्न में वैश्विक आंदोलन का संकेत देते हैं।इस प्रकार, हम यह निष्कर्ष निकालते हैं कि मध्यवर्ती समय डोमेन में जटिल दृश्यों को घटक वस्तुओं और सतहों में अलग करने के लिए उपयोग किए जाने वाले सिग्नल शामिल हैं।
दृष्टि न केवल प्राथमिक छवि विशेषताओं जैसे किनारे अभिविन्यास और गति के सटीक भेदभाव पर निर्भर करती है, बल्कि अधिक महत्वपूर्ण रूप से वस्तु आकार और प्रक्षेपवक्र 1 जैसे पर्यावरणीय गुणों की गणना करने के लिए इन विशेषताओं के सही एकीकरण पर निर्भर करती है।हालाँकि, समस्याएँ तब उत्पन्न होती हैं जब रेटिना की छवियां कई समान रूप से प्रशंसनीय फीचर समूहों 2, 3, 4 (छवि 1 ए) का समर्थन करती हैं।उदाहरण के लिए, जब गति संकेतों के दो सेट बहुत करीब होते हैं, तो इसे उचित रूप से एक चलती वस्तु या कई चलती वस्तुओं (छवि 1 बी) के रूप में समझा जा सकता है।यह विभाजन की व्यक्तिपरक प्रकृति को दर्शाता है, यानी यह छवि की एक निश्चित संपत्ति नहीं है, बल्कि व्याख्या की एक प्रक्रिया है।सामान्य धारणा के लिए इसके स्पष्ट महत्व के बावजूद, अवधारणात्मक विभाजन के तंत्रिका आधार के बारे में हमारी समझ अभी भी अधूरी है।
अवधारणात्मक विभाजन समस्या का एक कार्टून चित्रण।नेकर क्यूब (बाएं) में गहराई के बारे में एक पर्यवेक्षक की धारणा दो संभावित स्पष्टीकरणों (दाएं) के बीच बदलती रहती है।ऐसा इसलिए है क्योंकि छवि में ऐसे कोई संकेत नहीं हैं जो मस्तिष्क को आकृति के 3डी अभिविन्यास (दाईं ओर मोनोकुलर रोड़ा संकेत द्वारा प्रदान किया गया) को विशिष्ट रूप से निर्धारित करने की अनुमति देते हैं।बी जब कई गति संकेत स्थानिक निकटता में प्रस्तुत किए जाते हैं, तो दृष्टि प्रणाली को यह निर्धारित करना होगा कि स्थानीय नमूने एक या अधिक वस्तुओं से हैं या नहीं।स्थानीय गति संकेतों की अंतर्निहित अस्पष्टता, अर्थात वस्तु गतियों का एक क्रम एक ही स्थानीय गति उत्पन्न कर सकता है, जिसके परिणामस्वरूप दृश्य इनपुट की कई समान रूप से प्रशंसनीय व्याख्याएं हो सकती हैं, अर्थात यहां वेक्टर क्षेत्र एक ही सतह की सुसंगत गति या ओवरलैपिंग सतहों की पारदर्शी गति से उत्पन्न हो सकते हैं।सी (बाएं) हमारे बनावट वाले ग्रिड प्रोत्साहन का एक उदाहरण।आयताकार झंझरी अपनी दिशा ("घटक दिशाएँ" - सफेद तीर) के लंबवत बहती हुई एक झंझरी पैटर्न बनाने के लिए एक दूसरे को ओवरलैप करती हैं।जाली को दिशाओं की एकल, नियमित, जुड़ी हुई गति (लाल तीर) या मिश्रित दिशाओं की पारदर्शी गति के रूप में माना जा सकता है।यादृच्छिक बिंदु बनावट संकेतों को जोड़ने से जाली की धारणा विकृत हो जाती है।(मध्य) पीले रंग में हाइलाइट किया गया क्षेत्र क्रमशः सुसंगत और पारदर्शी संकेतों के लिए फ्रेम की एक श्रृंखला के रूप में विस्तारित और प्रदर्शित किया जाता है।प्रत्येक मामले में बिंदु की गति को हरे और लाल तीरों द्वारा दर्शाया जाता है।(दाएं) फ़्रेम की संख्या बनाम चयन बिंदु की स्थिति (x, y) का ग्राफ़।सुसंगत मामले में, सभी बनावट एक ही दिशा में बहती हैं।पारदर्शिता के मामले में, बनावट घटक की दिशा में चलती है।d हमारे गति विभाजन कार्य का एक कार्टून चित्रण।बंदरों ने प्रत्येक परीक्षण की शुरुआत एक छोटी सी बिंदी लगाकर की।थोड़े विलंब के बाद, एमटी आरएफ के स्थान पर एक निश्चित प्रकार का झंझरी पैटर्न (सुसंगतता/पारदर्शिता) और बनावट संकेत आकार (जैसे कंट्रास्ट) दिखाई दिया।प्रत्येक परीक्षण के दौरान, झंझरी पैटर्न की दो संभावित दिशाओं में से एक में बह सकती है।प्रोत्साहन वापसी के बाद, चयन लक्ष्य एमटी आरएफ के ऊपर और नीचे दिखाई दिए।बंदरों को उचित चयन लक्ष्य के लिए ग्रिड के बारे में अपनी धारणा का संकेत देना चाहिए।
दृश्य आंदोलनों की प्रसंस्करण अच्छी तरह से विशेषता है और इस प्रकार अवधारणात्मक विभाजन के तंत्रिका सर्किट का अध्ययन करने के लिए एक उत्कृष्ट मॉडल प्रदान करता है।कई कम्प्यूटेशनल अध्ययनों ने दो-चरण गति प्रसंस्करण मॉडल की उपयोगिता पर ध्यान दिया है जिसमें शोर को दूर करने और ऑब्जेक्ट वेग को बहाल करने के लिए स्थानीय नमूनों के चयनात्मक एकीकरण के बाद उच्च-रिज़ॉल्यूशन प्रारंभिक अनुमान लगाया जाता है।यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि दृष्टि प्रणालियों को इस पहनावे को केवल सामान्य वस्तुओं के स्थानीय नमूनों तक ही सीमित रखने का ध्यान रखना चाहिए।मनोभौतिकीय अध्ययनों ने उन भौतिक कारकों का वर्णन किया है जो स्थानीय गति संकेतों को खंडित करने के तरीके को प्रभावित करते हैं, लेकिन शारीरिक प्रक्षेपवक्र और तंत्रिका कोड का आकार खुले प्रश्न बने हुए हैं।कई रिपोर्टों से पता चलता है कि प्राइमेट कॉर्टेक्स के टेम्पोरल (एमटी) क्षेत्र में ओरिएंटेशन-चयनात्मक कोशिकाएं तंत्रिका सब्सट्रेट्स के लिए उम्मीदवार हैं।
महत्वपूर्ण रूप से, इन पिछले प्रयोगों में, तंत्रिका गतिविधि में परिवर्तन दृश्य उत्तेजनाओं में शारीरिक परिवर्तनों से संबंधित थे।हालाँकि, जैसा कि ऊपर बताया गया है, विभाजन मूलतः एक अवधारणात्मक प्रक्रिया है।इसलिए, इसके तंत्रिका सब्सट्रेट के अध्ययन के लिए तंत्रिका गतिविधि में परिवर्तन को निश्चित उत्तेजनाओं की धारणा में परिवर्तन के साथ जोड़ने की आवश्यकता होती है।इसलिए, हमने दो बंदरों को यह रिपोर्ट करने के लिए प्रशिक्षित किया कि क्या सुपरइम्पोज़्ड बहती आयताकार झंझरी द्वारा बनाई गई कथित द्वि-स्थिर झंझरी पैटर्न एक एकल सतह थी या दो स्वतंत्र सतहें थीं।तंत्रिका गतिविधि और विभाजन निर्णयों के बीच संबंधों का अध्ययन करने के लिए, हमने एमटी में एक एकल गतिविधि दर्ज की जब बंदरों ने यह कार्य किया।
हमने एमटी गतिविधि और धारणा के अध्ययन के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध पाया।यह सहसंबंध अस्तित्व में था कि क्या उत्तेजनाओं में स्पष्ट विभाजन संकेत शामिल थे या नहीं।इसके अलावा, इस प्रभाव की ताकत विभाजन संकेतों के साथ-साथ पैटर्न सूचकांक की संवेदनशीलता से संबंधित है।उत्तरार्द्ध उस डिग्री को निर्धारित करता है जिस तक इकाई जटिल पैटर्न में स्थानीय आंदोलन के बजाय वैश्विक विकिरण करती है।यद्यपि फैशन दिशा के लिए चयनात्मकता को लंबे समय से एमटी की एक परिभाषित विशेषता के रूप में मान्यता दी गई है, और फैशन-चयनात्मक कोशिकाएं उन उत्तेजनाओं की मानवीय धारणा के अनुरूप जटिल उत्तेजनाओं के प्रति ट्यूनिंग दिखाती हैं, जहां तक ​​हमारी जानकारी है, यह पैटर्न के बीच संबंध का पहला सबूत है।सूचकांक और अवधारणात्मक विभाजन।
हमने दो बंदरों को बहती ग्रिड उत्तेजनाओं (सुसंगत या पारदर्शी गतिविधियों) के बारे में उनकी धारणा प्रदर्शित करने के लिए प्रशिक्षित किया।मानव पर्यवेक्षक आमतौर पर इन उत्तेजनाओं को लगभग समान आवृत्ति के सुसंगत या पारदर्शी आंदोलनों के रूप में देखते हैं।इस परीक्षण में सही उत्तर देने और संचालक पुरस्कार के लिए आधार निर्धारित करने के लिए, हमने जाली बनाने वाले घटक के रेखापुंज की बनावट करके विभाजन संकेत बनाए (चित्र 1सी, डी)।सुसंगत परिस्थितियों में, सभी बनावट पैटर्न की दिशा में चलती हैं (चित्र 1सी, "सुसंगत")।पारदर्शी अवस्था में, बनावट उस झंझरी की दिशा में लंबवत चलती है जिस पर इसे लगाया जाता है (चित्र 1 सी, "पारदर्शी")।हम इस बनावट लेबल के कंट्रास्ट को बदलकर कार्य की कठिनाई को नियंत्रित करते हैं।उद्धृत परीक्षणों में, बंदरों को बनावट संकेतों के अनुरूप प्रतिक्रियाओं के लिए पुरस्कृत किया गया था, और बनावट संकेतों (शून्य बनावट विपरीत स्थिति) के बिना पैटर्न वाले परीक्षणों में पुरस्कारों को यादृच्छिक रूप से (50/50 अंतर) की पेशकश की गई थी।
दो प्रतिनिधि प्रयोगों से व्यवहार डेटा चित्र 2 ए में दिखाया गया है, और प्रतिक्रियाओं को क्रमशः ऊपर या नीचे शिफ्ट होने वाले पैटर्न के लिए बनावट संकेतों के विपरीत बनाम सुसंगतता के निर्णय के अनुपात के रूप में प्लॉट किया जाता है (पारदर्शिता विपरीत परिभाषा के अनुसार नकारात्मक माना जाता है)। कुल मिलाकर, सुसंगतता/पारदर्शिता के बारे में बंदरों की धारणा बनावट संकेत (एनोवा; बंदर एन: दिशा - एफ = 0.58, पी = 0.45, संकेत - एफ = 1248, पी <10−10, कंट्रास्ट - एफ = 22.63, पी <10;−10 बंदर एस: दिशा - एफ =) के संकेत (पारदर्शी, सुसंगत) और ताकत (कंट्रास्ट) दोनों से विश्वसनीय रूप से प्रभावित हुई थी। 0.41, पी = 0.52, चिह्न - एफ = 2876.7, पी <10−10, कंट्रास्ट - एफ = 36.5, पी <10−10)। कुल मिलाकर, सुसंगतता/पारदर्शिता के बारे में बंदरों की धारणा बनावट संकेत (एनोवा; बंदर एन: दिशा - एफ = 0.58, पी = 0.45, संकेत - एफ = 1248, पी <10−10, कंट्रास्ट - एफ = 22.63, पी <10; −10 बंदर एस: दिशा - एफ =) के संकेत (पारदर्शी, सुसंगत) और ताकत (कंट्रास्ट) दोनों से विश्वसनीय रूप से प्रभावित हुई थी। 0.41, पी = 0.52, चिह्न - एफ = 2876.7, पी <10−10, कंट्रास्ट - एफ = 36.5, पी <10−10)। В целом на восприятие обезьянами когерентности/прозрачности достоверно अन्य प्रश्न кстурного признака (ANOVA; обезьяна N: направление - F = 0,58, p = 0,45, знак - F = 1248, p < 10−10, ко нтраст - एफ = 22,63, पी <10; −10 обезьяна एस: направление - एफ = 0,41, पी = 0,52, признак - एफ = 2876,7, पी <10−10, контраст - F = 36,5, р <10-10)। सामान्य तौर पर, बंदरों द्वारा सुसंगतता/पारदर्शिता की धारणा बनावटी विशेषता (एनोवा; बंदर एन: दिशा - एफ = 0.58, पी = 0.45, संकेत - एफ = 1248, पी <10−10, कंट्रास्ट - एफ = 22.63, पी <10; -10 बंदर एस: दिशा - एफ = 0) के संकेत (पारदर्शिता, सुसंगतता) और ताकत (विपरीत) दोनों से काफी प्रभावित हुई थी। 41, पी = 0.52, चिह्न - एफ = 2876.7, पी <10 −10, कंट्रास्ट - एफ = 36.5, पी <10-10)।अधिक पढ़ें परिणाम）的可靠影响；猴子N：方向- F = 0.58，p = 0.45，符号- F = 1248, p < 10−10, अधिकतम- F = 22.63, p < 10;−1 0 प्रतिशत एस: प्रतिशत- एफ = 0.41, पी = 0.52, प्रतिशत- एफ = 2876.7, पी <10−10, प्रतिशत- एफ = 36.5，पी <10-10）。अधिक पढ़ें परिणाम）的可靠影响；猴子N：方向- F = 0.58，p = 0.45，符号- F = 1248, p < 10−10, अधिकतम- F = 22.63, p < 10;−1 0 36.5，पी <10-10）。सामान्य तौर पर, बंदर सुसंगतता/पारदर्शिता की धारणा बनावट संकेतों (एनोवा) के संकेत (पारदर्शिता, सुसंगतता) और तीव्रता (विपरीत) से काफी प्रभावित हुई थी;обезьяна N: ориентация - F = 0,58, p = 0,45, знак - F = 1248, p < 10−10, Контрастность - F = 22,63, p < 10; बंदर एन: अभिविन्यास - एफ = 0.58, पी = 0.45, चिह्न - एफ = 1248, पी <10−10, कंट्रास्ट - एफ = 22.63, पी <10; −10 Обезьяна S: Ориентация - F = 0,41, p = 0,52, Знак - F = 2876,7, p < 10−10, Контрастность - F = 36, 5, पी <10-10)। −10 बंदर एस: अभिविन्यास - एफ = 0.41, पी = 0.52, चिह्न - एफ = 2876.7, पी <10-10, कंट्रास्ट - एफ = 36.5, पी <10-10)।बंदरों की मनो-शारीरिक विशेषताओं को चिह्नित करने के लिए प्रत्येक सत्र के डेटा में गाऊसी संचयी कार्यों को फिट किया गया था।अंजीर पर.2बी दोनों बंदरों के लिए सभी सत्रों में इन मॉडलों के लिए समझौते का वितरण दिखाता है।कुल मिलाकर, बंदरों ने कार्य को सटीक और लगातार पूरा किया, और संचयी गाऊसी मॉडल के लिए खराब फिट के कारण हमने दो-बंदर सत्रों में से 13% से कम को अस्वीकार कर दिया।
प्रतिनिधि सत्रों में बंदरों के व्यवहार संबंधी उदाहरण (n ​​≥ प्रति उत्तेजना स्थिति 20 परीक्षण)।बाएं (दाएं) पैनल में, एक एन (एस) बंदर सत्र से डेटा को बनावट संकेतों (एब्सिस्सा) के विपरीत चयन स्कोर (ऑर्डिनेट) बनाम सुसंगत चयन स्कोर के रूप में प्लॉट किया जाता है।यहां यह माना गया है कि पारदर्शी (सुसंगत) बनावट में नकारात्मक (सकारात्मक) मान होते हैं।परीक्षण में पैटर्न की गति की दिशा (ऊपर (90°) या नीचे (270°)) के अनुसार प्रतिक्रियाएं अलग-अलग बनाई गईं।दोनों जानवरों के लिए, प्रदर्शन, चाहे प्रतिक्रिया 50/50 कंट्रास्ट (पीएसई - ठोस तीर) से विभाजित हो या एक निश्चित स्तर के प्रदर्शन (थ्रेसहोल्ड - खुले तीर) का समर्थन करने के लिए आवश्यक बनावट कंट्रास्ट की मात्रा, इन बहाव दिशाओं में है।b गॉसियन संचयी फ़ंक्शन के R2 मानों का फिटेड हिस्टोग्राम।बंदर एस(एन) डेटा बाईं ओर (दाएं) दिखाया गया है।सी (शीर्ष) पीएसई को नीचे स्थानांतरित (ऑर्डिनेट) ग्रिड के लिए मापा जाता है, जबकि पीएसई को ऊपर की ओर स्थानांतरित ग्रिड (एब्सिस्सा) की तुलना में मापा जाता है, जिसमें किनारे प्रत्येक स्थिति के लिए पीएसई वितरण का प्रतिनिधित्व करते हैं और तीर हर स्थिति के लिए माध्य दर्शाते हैं।सभी एन(एस) बंदर सत्रों का डेटा बाएँ (दाएँ) कॉलम में दिया गया है।(नीचे) पीएसई डेटा के लिए समान परंपरा, लेकिन फिटेड फीचर थ्रेशोल्ड के लिए।पीएसई सीमा या फैशन रुझान में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं थे (पाठ देखें)।डी पीएसई और ढलान (ऑर्डिनेट) को कोणीय पृथक्करण घटक ("इंटीग्रल ग्रेटिंग एंगल" - एब्सिस्सा) के सामान्यीकृत रेखापुंज अभिविन्यास के आधार पर प्लॉट किया जाता है।खुले वृत्त साधन हैं, ठोस रेखा सबसे उपयुक्त प्रतिगमन मॉडल है, और बिंदीदार रेखा प्रतिगमन मॉडल के लिए 95% विश्वास अंतराल है।पीएसई और सामान्यीकृत एकीकरण कोण के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध है, लेकिन ढलान और सामान्यीकृत एकीकरण कोण के बीच नहीं, यह सुझाव देता है कि साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन बदलता है क्योंकि कोण घटक लैटिस को अलग करता है, लेकिन तेज या चपटा नहीं होता है।(बंदर एन, एन = 32 सत्र; बंदर एस, एन = 43 सत्र)।सभी पैनलों में, त्रुटि पट्टियाँ माध्य की मानक त्रुटि का प्रतिनिधित्व करती हैं।हाहा.सुसंगतता, पीएसई व्यक्तिपरक समानता स्कोर, मानदंड।मानकीकरण.
जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, बनावट संकेतों के विपरीत और पैटर्न के आंदोलन की दिशा दोनों परीक्षणों में भिन्न होती हैं, किसी दिए गए परीक्षण में उत्तेजनाएं ऊपर या नीचे बहती हैं।यह साइकोफिजिकल11 और न्यूरोनल28 अनुकूली प्रभावों को कम करने के लिए किया जाता है।पैटर्न अभिविन्यास बनाम पूर्वाग्रह (व्यक्तिपरक समानता बिंदु या पीएसई) (विलकॉक्सन रैंक योग परीक्षण; बंदर एन: जेड = 0.25, पी = 0.8; बंदर एस: जेड = 0.86, पी = 0.39) या फिट फ़ंक्शन थ्रेशोल्ड (विलकॉक्सन रैंक का योग; बंदर एन: जेड = 0.14, पी = 0.89, बंदर एस: जेड = 0.49, पी = 0.62) (चित्र 2) ग).इसके अलावा, प्रदर्शन सीमा स्तर को बनाए रखने के लिए आवश्यक बनावट कंट्रास्ट की डिग्री में बंदरों के बीच कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं था (एन बंदर = 24.5% ± 3.9%, एस बंदर = 18.9% ± 1.9%; विलकॉक्सन रैंक योग, जेड = 1.01, पी = 0.31)।
प्रत्येक सत्र में, हमने घटक लैटिस के झुकाव को अलग करते हुए इंटरलैटिस कोण को बदल दिया।मनोभौतिकीय अध्ययनों से पता चला है कि जब यह कोण छोटा होता है तो लोगों को कोशिका 10 को जुड़ा हुआ समझने की संभावना अधिक होती है।यदि बंदर विश्वसनीय रूप से सुसंगतता/पारदर्शिता की अपनी धारणा की रिपोर्ट कर रहे थे, तो इन निष्कर्षों के आधार पर, किसी को पीएसई की उम्मीद होगी, सुसंगतता और पारदर्शिता विकल्पों के बीच एक समान विभाजन के अनुरूप बनावट विपरीत, बातचीत पर बढ़ने के लिए।जाली कोण. यह वास्तव में मामला था (चित्र 2डी; पैटर्न दिशाओं में ढहते हुए, क्रुस्कल-वालिस; बंदर एन: χ2 = 23.06, पी <10−3; बंदर एस: χ2 = 22.22, पी <10−3; सामान्यीकृत अंतर-झंझरी कोण और पीएसई के बीच सहसंबंध - बंदर एन: आर = 0.67, पी <10−9; बंदर एस: आर = 0.76 , पी <10−13). यह वास्तव में मामला था (चित्र 2डी; पैटर्न दिशाओं में ढहते हुए, क्रुस्कल-वालिस; बंदर एन: χ2 = 23.06, पी <10−3; बंदर एस: χ2 = 22.22, पी <10−3; सामान्यीकृत अंतर-झंझरी कोण और पीएसई के बीच सहसंबंध - बंदर एन: आर = 0.67, पी <10−9; बंदर एस: आर = 0.76 , पी <10−13). Это действительно имело место (рис. 2d; коллапс поперек направления патте рна, Крускал-Уоллис; обезьяна N: χ2 = 23,06, p < 10–3; обезьяна S: χ2 = 22,22, p < 10–3; корреляц और अधिक पढ़ें आर = 0,76, पी <10-13)। यह वास्तव में हुआ (चित्र 2डी; पैटर्न की दिशा में पतन, क्रुस्कल-वालिस; बंदर एन: χ2 = 23.06, पी <10-3; बंदर एस: χ2 = 22.22, पी <10-3; सामान्यीकृत जाली कोण और पीएसई के बीच सहसंबंध - बंदर एन: आर = 0.67, पी <10-9, बंदर एस: आर = 0.76, पी <10-13 ).अधिक पढ़ें 10-3；标准化间光栅角और PSE - 猴子N:r = 0.67，p < 10-9；猴子S:r = 0.76，p < 10-13）。अधिक पढ़ें ， p <10-3 ； 间 光栅角 和 pse-猴子 猴子 猴子 猴子 猴子 猴子 猴子 N:r = 0.67，p < 10-9；猴子S:r = 0.76 ，पी <10-13）。 Это действительно имело место (рис. 2d; кратность по оси моды, Крускал-Уолл ис; обезьяна N: χ2 = 23,06, p <10-3; обезьяна S: χ2 = 22,22, p <10-3; нормализованный межрешет очный угол). यह वास्तव में मामला था (छवि 2 डी; मोड अक्ष के साथ मोड़, क्रुस्कल-वालिस; बंदर एन: χ2 = 23.06, पी <10-3; बंदर एस: χ2 = 22.22, पी <10-3; सामान्यीकृत इंटरलैटिस कोने)। PSE-обезьяна N: r = 0,67, p <10-9, обезьяна S: r = 0,76, p <10-13)। पीएसई बंदर एन: आर = 0.67, पी <10-9, बंदर एस: आर = 0.76, पी <10-13)।इसके विपरीत, इंटरलैटिस कोण को बदलने से साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन के ढलान पर कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं पड़ा (चित्र 2डी; क्रॉस-मोडल ओरिएंटेशन फोल्ड, क्रुस्कल-वालिस; बंदर एन: χ2 = 8.09, पी = 0.23; बंदर एस χ2 = 3.18, पी = 0.67, सामान्यीकृत इंटरलैटिस कोण और ढलान के बीच सहसंबंध - बंदर एन: आर = -0.4, पी = 0.2, बंदर एस: आर = 0.03, पी = 0.76)।इस प्रकार, किसी व्यक्ति के मनोभौतिक डेटा के अनुसार, झंझरी के बीच के कोण को बदलने का औसत प्रभाव विस्थापन बिंदुओं में बदलाव है, न कि विभाजन संकेतों के प्रति संवेदनशीलता में वृद्धि या कमी।
अंत में, शून्य बनावट कंट्रास्ट वाले परीक्षणों में 0.5 की संभावना के साथ पुरस्कार यादृच्छिक रूप से दिए जाते हैं।यदि सभी बंदर इस अद्वितीय यादृच्छिकता से अवगत थे और शून्य बनावट विपरीत और क्यू उत्तेजनाओं के बीच अंतर करने में सक्षम थे, तो वे दो प्रकार के परीक्षणों के लिए अलग-अलग रणनीतियां विकसित कर सकते थे।दो अवलोकन दृढ़ता से सुझाव देते हैं कि यह मामला नहीं है।सबसे पहले, झंझरी कोण को बदलने से क्यू और शून्य बनावट कंट्रास्ट स्कोर (छवि 2 डी और अनुपूरक छवि 1) पर गुणात्मक रूप से समान प्रभाव पड़ा।दूसरा, दोनों बंदरों के लिए, द्विपद परीक्षण चयन सबसे हालिया (पिछले) इनाम चयन (द्विपद परीक्षण, एन बंदर: 0.52, जेड = 0.74, पी = 0.22; एस बंदर: 0.51, आर = 0.9, पी = 0.18) की पुनरावृत्ति होने की संभावना नहीं है।
निष्कर्ष में, हमारे विभाजन कार्य में बंदरों का व्यवहार अच्छे उत्तेजना नियंत्रण में था।बनावट संकेतों के संकेत और आकार पर अवधारणात्मक निर्णय की निर्भरता, साथ ही झंझरी कोण के साथ पीएसई में परिवर्तन से संकेत मिलता है कि बंदरों ने मोटर सुसंगतता/पारदर्शिता की अपनी व्यक्तिपरक धारणा की सूचना दी।अंत में, शून्य बनावट कंट्रास्ट परीक्षणों में बंदरों की प्रतिक्रियाएं पिछले परीक्षणों के इनाम इतिहास से प्रभावित नहीं थीं और अंतर-रेखापुंज कोणीय परिवर्तनों से काफी प्रभावित थीं।इससे पता चलता है कि बंदर इस महत्वपूर्ण स्थिति के तहत जाली सतह विन्यास की अपनी व्यक्तिपरक धारणा की रिपोर्ट करना जारी रखते हैं।
जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, बनावट विपरीतता का नकारात्मक से सकारात्मक में परिवर्तन, उत्तेजनाओं के पारदर्शी से सुसंगत तक अवधारणात्मक संक्रमण के बराबर है।सामान्य तौर पर, किसी दिए गए सेल के लिए, एमटी प्रतिक्रिया में वृद्धि या कमी होती है क्योंकि बनावट विपरीत नकारात्मक से सकारात्मक में बदलती है, और इस प्रभाव की दिशा आमतौर पर पैटर्न/घटक की गति की दिशा पर निर्भर करती है।उदाहरण के लिए, दो प्रतिनिधि एमटी कोशिकाओं के दिशात्मक ट्यूनिंग वक्र को कम या उच्च विपरीत सुसंगत या पारदर्शी बनावट संकेतों वाले झंझरी के प्रति इन कोशिकाओं की प्रतिक्रियाओं के साथ चित्र 3 में दिखाया गया है।हमने किसी तरह से इन ग्रिड प्रतिक्रियाओं को बेहतर ढंग से मापने की कोशिश की है, जो हमारे बंदरों के साइकोफिजियोलॉजिकल प्रदर्शन से संबंधित हो सकता है।
एकल साइनसोइडल सरणी के जवाब में एक प्रतिनिधि बंदर एमटी सेल एस के दिशात्मक ट्यूनिंग वक्र का ध्रुवीय प्लॉट।कोण झंझरी की गति की दिशा को इंगित करता है, परिमाण उत्सर्जन को इंगित करता है, और पसंदीदा सेल दिशा झंझरी पैटर्न की दिशा में घटकों में से एक की दिशा के साथ लगभग 90° (ऊपर) ओवरलैप होती है।बी प्रतिक्रिया ग्रिड का साप्ताहिक उत्तेजना-समय हिस्टोग्राम (पीएसटीएच), ए में दिखाए गए सेल के लिए टेम्पलेट दिशा में 90 डिग्री (बाईं ओर योजनाबद्ध रूप से दिखाया गया) में स्थानांतरित हो गया।प्रतिक्रियाओं को बनावट संकेत प्रकार (क्रमशः सामंजस्यपूर्ण/पारदर्शी - मध्य/दायां पैनल) और माइकलसन कंट्रास्ट (पीएसटीएच रंग संकेत) के आधार पर क्रमबद्ध किया जाता है।प्रत्येक प्रकार के कम-कंट्रास्ट और उच्च-कंट्रास्ट बनावट संकेतों के लिए केवल सही प्रयास दिखाए जाते हैं।कोशिकाओं ने पारदर्शी बनावट संकेतों के साथ ऊपर की ओर बहती जाली पैटर्न के प्रति बेहतर प्रतिक्रिया व्यक्त की, और बनावट के विपरीत बढ़ने के साथ इन पैटर्न की प्रतिक्रिया में वृद्धि हुई।सी, डी ए और बी के समान ही परंपराएं हैं, लेकिन बंदर एस के अलावा अन्य एमटी कोशिकाओं के लिए, उनका पसंदीदा अभिविन्यास लगभग नीचे की ओर बहती ग्रिड को ओवरलैप करता है।इकाई सुसंगत बनावट संकेतों के साथ नीचे की ओर बहती झंझरी को प्राथमिकता देती है, और बनावट के विपरीत बढ़ने के साथ इन पैटर्नों की प्रतिक्रिया बढ़ जाती है।सभी पैनलों में, छायांकित क्षेत्र माध्य की मानक त्रुटि का प्रतिनिधित्व करता है।प्रवक्ता।स्पाइक्स, सेकंड.दूसरा।
हमारे बनावट संकेतों और एमटी गतिविधि द्वारा इंगित जाली सतह विन्यास (सुसंगत या पारदर्शी) के बीच संबंध का पता लगाने के लिए, हमने पहले सुसंगत आंदोलन (सकारात्मक ढलान) या पारदर्शी आंदोलन (नकारात्मक ढलान) के लिए कोशिकाओं के बीच सहसंबंध को प्रतिगमन द्वारा पुनः प्राप्त किया।कंट्रास्ट की तुलना में संकेत प्रतिक्रिया दर के आधार पर कोशिकाओं को वर्गीकृत करने के लिए दिया गया (प्रत्येक मोड दिशा के लिए अलग से)।चित्र 3 में समान उदाहरण सेल से इन जाली ट्यूनिंग वक्रों के उदाहरण चित्र 4ए में दिखाए गए हैं।वर्गीकरण के बाद, हमने बनावट संकेतों के मॉड्यूलेशन के प्रति प्रत्येक कोशिका की संवेदनशीलता को मापने के लिए रिसीवर प्रदर्शन विश्लेषण (आरओसी) का उपयोग किया (तरीके देखें)।इस तरह से प्राप्त न्यूरोमेट्रिक कार्यों की तुलना सीधे उसी सत्र में बंदरों की मनोवैज्ञानिक विशेषताओं से की जा सकती है ताकि न्यूरॉन्स की मनोवैज्ञानिक संवेदनशीलता की जाली बनावट से सीधे तुलना की जा सके।हमने नमूने में सभी इकाइयों के लिए दो सिग्नल डिटेक्शन विश्लेषण किए, पैटर्न की प्रत्येक दिशा (फिर से, ऊपर या नीचे) के लिए अलग-अलग न्यूरोमेट्रिक विशेषताओं की गणना की।यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि, इस विश्लेषण के लिए, हमने केवल उन परीक्षणों को शामिल किया जिनमें (i) उत्तेजनाओं में एक बनावट संकेत था और (ii) बंदरों ने उस संकेत के अनुसार प्रतिक्रिया दी (यानी, "सही" परीक्षण)।
ऊपर (बाएं) या नीचे (दाएं) शिफ्ट होने वाली झंझरी के लिए आग की दरों को क्रमशः बनावट चिह्न कंट्रास्ट के विरुद्ध प्लॉट किया जाता है, ठोस रेखा सबसे उपयुक्त रैखिक प्रतिगमन का प्रतिनिधित्व करती है, और शीर्ष (नीचे) पंक्ति में डेटा चित्र में दिखाए गए डेटा से लिया जाता है।चावल।3ए सेल, बी (चित्र 3सी, डी)।प्रतिगमन ढलान सुविधाओं का उपयोग प्रत्येक कोशिका/जाली अभिविन्यास संयोजन (n ≥ 20 परीक्षण प्रति उत्तेजना स्थिति) के लिए पसंदीदा बनावट संकेत (सुसंगत/पारदर्शी) निर्दिष्ट करने के लिए किया गया था।त्रुटि पट्टियाँ माध्य के मानक विचलन का प्रतिनिधित्व करती हैं।बीए में दिखाई गई इकाइयों के न्यूरोमेट्रिक कार्यों को उसी सत्र के दौरान एकत्र किए गए साइकोमेट्रिक कार्यों के साथ वर्णित किया गया है।अब, प्रत्येक सुविधा के लिए, हम बनावट के चिह्न कंट्रास्ट (एब्सिस्सा) के प्रतिशत के रूप में पसंदीदा टूलटिप विकल्प (ऑर्डिनेट) (टेक्स्ट देखें) को प्लॉट करते हैं।बनावट कंट्रास्ट को बदल दिया गया है ताकि पसंदीदा टूलटिप्स सकारात्मक हों और रिक्त टूलटिप्स नकारात्मक हों।ऊपर (नीचे) बहती ग्रिड से डेटा बाएं (दाएं) पैनल में, ऊपरी (निचली) पंक्तियों में दिखाया गया है - चित्र 3 ए, बी (छवि 3 सी, डी) में दिखाए गए कोशिकाओं से डेटा।प्रत्येक पैनल में न्यूरोमेट्रिक और साइकोमेट्रिक थ्रेशोल्ड (एन/पी) के अनुपात दिखाए गए हैं।प्रवक्ता।स्पाइक्स, सेकंड.सेकंड, निर्देशिका.दिशा, पसंदीदा प्रांत, पीएसआई।साइकोमेट्री, न्यूरोलॉजी।
दो प्रतिनिधि एमटी कोशिकाओं के जाली ट्यूनिंग वक्र और न्यूरोमेट्रिक फ़ंक्शन और उनके संबंधित साइकोमेट्रिक फ़ंक्शन, इन प्रतिक्रियाओं के साथ एकत्रित, क्रमशः चित्र 4 ए, बी के शीर्ष और निचले पैनल में दिखाए गए हैं।जैसे-जैसे बनावट का संकेत पारदर्शी से सुसंगत होता जाता है, ये कोशिकाएँ लगभग नीरस वृद्धि या कमी दिखाती हैं।इसके अलावा, इस बंधन की दिशा और ताकत जाली की गति की दिशा पर निर्भर करती है।अंत में, इन कोशिकाओं की प्रतिक्रियाओं से गणना की गई न्यूरोमेट्रिक फ़ंक्शंस केवल यूनिडायरेक्शनल ग्रिड आंदोलन के मनोभौतिक गुणों के करीब पहुंची (लेकिन फिर भी उनके अनुरूप नहीं थी)।न्यूरोमेट्रिक और साइकोमेट्रिक दोनों कार्यों को थ्रेसहोल्ड के साथ संक्षेपित किया गया था, अर्थात सही ढंग से चुने गए कंट्रास्ट के लगभग 84% के अनुरूप (फिट किए गए संचयी गॉसियन फ़ंक्शन के माध्य + 1 एसडी के अनुरूप)।पूरे नमूने में, एन/पी अनुपात, न्यूरोमेट्रिक थ्रेशोल्ड और साइकोमेट्रिक एक का अनुपात, बंदर एन में औसतन 12.4 ± 1.2 और बंदर एस में 15.9 ± 1.8 था, और जाली के लिए कम से कम एक दिशा में जाने के लिए, केवल ~16% (18) पर।बंदर एन (बंदर एस) से %) इकाइयाँ (चित्र 5ए)।चित्र में दिखाए गए सेल उदाहरण से।जैसा कि चित्र 3 और 4 में देखा गया है, न्यूरॉन्स की संवेदनशीलता कोशिका के पसंदीदा अभिविन्यास और प्रयोगों में प्रयुक्त जाली आंदोलन की दिशा के बीच संबंध से प्रभावित हो सकती है।विशेष रूप से, चित्र 3ए,सी में अभिविन्यास समायोजन वक्र एकल साइनसॉइडल सरणी के न्यूरॉन अभिविन्यास सेटिंग और हमारे बनावट वाले सरणी में पारदर्शी/सुसंगत गति के प्रति इसकी संवेदनशीलता के बीच संबंध प्रदर्शित करते हैं। यह दोनों बंदरों के लिए मामला था (एनोवा; सापेक्ष पसंदीदा दिशाएं 10 डिग्री रिज़ॉल्यूशन के साथ जुड़ी हुई थीं; बंदर एन: एफ = 2.12, पी <0.01; बंदर एस: एफ = 2.01, पी <0.01)। यह दोनों बंदरों के लिए मामला था (एनोवा; सापेक्ष पसंदीदा दिशाएं 10 डिग्री रिज़ॉल्यूशन के साथ जुड़ी हुई थीं; बंदर एन: एफ = 2.12, पी <0.01; बंदर एस: एफ = 2.01, पी <0.01)। यह एक अन्य समस्या है (ANOVA; относительные предпочтительные н) аправления объединены в группы с разрешением 10°; обезьяна N: F = 2,12, p <0,01; обе ьяна एस: एफ = 2,01, पी <0,01)। यह दोनों बंदरों के लिए मामला था (एनोवा; सापेक्ष पसंदीदा दिशाओं को 10 डिग्री रिज़ॉल्यूशन पर समूहीकृत किया गया; बंदर एन: एफ = 2.12, पी <0.01; बंदर एस: एफ = 2.01, पी <0.01)।两只猴子都选方向；猴子N:F = 2.12，p <0.01 ；猴子S：F = 2.01，p <0.01）。两 只 猴子 都 是 这 种 （方差 分析 以 以 10 ° 分辨率 合并 的 相对 方向 ； 猴子 n ： f = 2.12 ， पी <0.01 ； ： ： एफ = 2.01 ， पी <0.01。。。。。。。）））））））））））））））））） ）））） यह एक अन्य समस्या है (ANOVA; относительная предпочтительная ор) иентация объединена при разрешении 10°; обезьяна N: F = 2,12, p <0,01; обезьяна S: F = 2,01, p <0,01). यह दोनों बंदरों के लिए मामला था (एनोवा; सापेक्ष पसंदीदा अभिविन्यास 10 डिग्री रिज़ॉल्यूशन पर पूल किया गया; बंदर एन: एफ = 2.12, पी <0.01; बंदर एस: एफ = 2.01, पी <0.01)।न्यूरॉन संवेदनशीलता (छवि 5 ए) में परिवर्तनशीलता की बड़ी डिग्री को देखते हुए, सापेक्ष पसंदीदा अभिविन्यास पर न्यूरॉन संवेदनशीलता की निर्भरता की कल्पना करने के लिए, हमने पहले ग्रिड पैटर्न (यानी दिशा) के आंदोलन के लिए "सर्वोत्तम" अभिविन्यास के लिए प्रत्येक कोशिका के पसंदीदा अभिविन्यास को सामान्य किया।जिसमें ग्रेटिंग पसंदीदा सेल ओरिएंटेशन और ग्रेटिंग पैटर्न के ओरिएंटेशन के बीच सबसे छोटा कोण बनाती है)।हमने पाया कि न्यूरॉन्स की सापेक्ष सीमाएँ ("सबसे खराब" जाली अभिविन्यास के लिए सीमा / "सर्वोत्तम" जाली अभिविन्यास के लिए सीमा) इस सामान्यीकृत पसंदीदा अभिविन्यास के साथ भिन्न होती हैं, इस सीमा अनुपात में चोटियाँ पैटर्न या घटक अभिविन्यास (चित्रा 5 बी) के आसपास होती हैं।)). इस प्रभाव को प्लेड पैटर्न या घटक दिशाओं में से किसी एक के प्रति प्रत्येक नमूने में इकाइयों में पसंदीदा दिशाओं के वितरण में पूर्वाग्रह द्वारा समझाया नहीं जा सकता है (छवि 5 सी; रेले परीक्षण; बंदर एन: जेड = 8.33, पी <10−3, परिपत्र माध्य = 190.13 डिग्री ± 9.83 डिग्री; बंदर एस: जेड = 0.79, पी = 0.45) और प्लेड अंतर-झंझरी कोणों में सुसंगत था (पूरक चित्र 2)। इस प्रभाव को प्लेड पैटर्न या घटक दिशाओं में से किसी एक के प्रति प्रत्येक नमूने में इकाइयों में पसंदीदा दिशाओं के वितरण में पूर्वाग्रह द्वारा समझाया नहीं जा सकता है (छवि 5 सी; रेले परीक्षण; बंदर एन: जेड = 8.33, पी < 10−3, परिपत्र माध्य = 190.13 डिग्री ± 9.83 डिग्री; बंदर एस: जेड = 0.79, पी = 0.45) और प्लेड अंतर-झंझरी कोण में सुसंगत था s (पूरक चित्र 2)। यह अभी भी उपलब्ध नहीं है ительных направлений в единицах в каждой выборке в сторону одного из клет чатых направлений или направлений компонентов (рис. 5в; критерий Рэлея; о безьяна N: z = 8,33, p <10-3)। इस प्रभाव को प्रत्येक नमूने में चेकर दिशाओं या घटक दिशाओं में से किसी एक की ओर इकाइयों में पसंदीदा दिशाओं के वितरण में बदलाव से समझाया नहीं जा सकता है (छवि 5 सी; रेले परीक्षण; बंदर एन: जेड = 8.33, पी <10-3)।, वृत्ताकार माध्य = 190.13 डिग्री ± 9.83 डिग्री;बंदर एस: z = 0.79, पी = 0.45) और प्लेड ग्रिड के सभी कोनों के लिए समान था (पूरक चित्र 2)।मेरे पास अभी भी एक अच्छा विचार है 5c；瑞利测试；猴子N：z = 8.33，p < 10-3 ，圆形平均值= 190.13 ± 9.83 度；猴子S：z = 0.79，p = 0.45 ）并且在格子间光栅角上是一致的（补充图2）。这 种 效应 不 能 通过 每 样本 中 单元 中 优选 方向 分布 偏向 偏向 图案 或 组件 方向 来उत्तर :形 圆形 圆形 圆形 圆形 圆形 圆形 圆形z यह अभी भी एक निश्चित समय पर उपलब्ध नहीं है, लेकिन यह आपके लिए सबसे अच्छा विकल्प है। ельных ориентаций в клетках в каждом образце смещено либо в сторону струк туры решетки, либо в сторону одной из ориентаций компонентов (рис. 5в; крит ерий Рэлея; обезьяна N: z = 8,33, p <10-3)। इस प्रभाव को इस तथ्य से नहीं समझाया जा सकता है कि प्रत्येक नमूने में कोशिकाओं में पसंदीदा अभिविन्यास का वितरण या तो जाली संरचना की ओर या घटक अभिविन्यासों में से एक की ओर पक्षपाती है (छवि 5 सी; रेले का परीक्षण; बंदर एन: जेड = 8.33, पी <10-3)।, गोलाकार औसत) = 190.13 डिग्री ± 9.83 डिग्री;बंदर एस: z = 0.79, पी = 0.45) और ग्रिड के बीच जाली कोणों में बराबर थे (पूरक छवि 2)।इस प्रकार, बनावट वाले ग्रिडों के प्रति न्यूरॉन्स की संवेदनशीलता, कम से कम आंशिक रूप से, एमटी ट्यूनिंग के मूलभूत गुणों पर निर्भर करती है।
बायां पैनल एन/पी अनुपात (न्यूरॉन/साइकोफिजियोलॉजिकल थ्रेशोल्ड) का वितरण दिखाता है;प्रत्येक कोशिका दो डेटा बिंदु प्रदान करती है, प्रत्येक दिशा के लिए एक जिसमें पैटर्न चलता है।दायां पैनल नमूने में सभी इकाइयों के लिए साइकोफिजिकल थ्रेशोल्ड (ऑर्डिनेट) बनाम न्यूरोनल थ्रेशोल्ड (एब्सिस्सा) प्लॉट करता है।शीर्ष (नीचे) पंक्ति का डेटा बंदर एन (एस) से है।बी सामान्यीकृत थ्रेशोल्ड अनुपात को इष्टतम जाली अभिविन्यास और पसंदीदा सेल अभिविन्यास के बीच अंतर के परिमाण के विरुद्ध प्लॉट किया जाता है।"सर्वोत्तम" दिशा को पसंदीदा सेल दिशा के निकटतम झंझरी संरचना (एकल साइनसॉइडल झंझरी से मापा गया) की दिशा के रूप में परिभाषित किया गया है।डेटा को पहले सामान्यीकृत पसंदीदा अभिविन्यास (10° डिब्बे) द्वारा बिन किया गया था, फिर थ्रेशोल्ड अनुपात को अधिकतम मूल्य पर सामान्यीकृत किया गया था और प्रत्येक बिन के भीतर औसत किया गया था।जाली घटकों के अभिविन्यास से थोड़ा बड़ा या छोटा पसंदीदा अभिविन्यास वाली कोशिकाओं में जाली पैटर्न के अभिविन्यास के प्रति संवेदनशीलता में सबसे बड़ा अंतर था।सी प्रत्येक बंदर में दर्ज सभी एमटी इकाइयों के पसंदीदा अभिविन्यास वितरण का गुलाबी हिस्टोग्राम।
अंत में, एमटी की प्रतिक्रिया झंझरी की गति की दिशा और हमारे विभाजन संकेतों (बनावट) के विवरण द्वारा नियंत्रित होती है।न्यूरोनल और साइकोफिजिकल संवेदनशीलता की तुलना से पता चला कि, सामान्य तौर पर, एमटी इकाइयां बंदरों की तुलना में विपरीत बनावट संकेतों के प्रति बहुत कम संवेदनशील थीं।हालाँकि, न्यूरॉन की संवेदनशीलता इकाई के पसंदीदा अभिविन्यास और ग्रिड आंदोलन की दिशा के बीच अंतर के आधार पर बदल गई।सबसे संवेदनशील कोशिकाओं में ओरिएंटेशनल प्राथमिकताएं होती हैं जो लगभग जाली पैटर्न या घटक ओरिएंटेशन में से एक को कवर करती हैं, और हमारे नमूनों का एक छोटा उपसमूह विपरीत अंतर के बारे में बंदरों की धारणा की तुलना में संवेदनशील या अधिक संवेदनशील था।यह निर्धारित करने के लिए कि क्या इन अधिक संवेदनशील इकाइयों से संकेत बंदरों में धारणा के साथ अधिक निकटता से जुड़े थे, हमने धारणा और न्यूरोनल प्रतिक्रियाओं के बीच संबंध की जांच की।
तंत्रिका गतिविधि और व्यवहार के बीच संबंध स्थापित करने में एक महत्वपूर्ण कदम न्यूरॉन्स और निरंतर उत्तेजनाओं के प्रति व्यवहारिक प्रतिक्रियाओं के बीच संबंध स्थापित करना है।तंत्रिका प्रतिक्रियाओं को विभाजन निर्णयों से जोड़ने के लिए, एक उत्तेजना बनाना महत्वपूर्ण है, जो समान होने के बावजूद, विभिन्न परीक्षणों में अलग-अलग माना जाता है।वर्तमान अध्ययन में, इसे शून्य बनावट कंट्रास्ट झंझरी द्वारा स्पष्ट रूप से दर्शाया गया है।यद्यपि हम इस बात पर जोर देते हैं कि, जानवरों के साइकोमेट्रिक कार्यों के आधार पर, न्यूनतम (~20% से कम) बनावट वाले कंट्रास्ट वाले झंझरी को आमतौर पर सुसंगत या पारदर्शी माना जाता है।
यह निर्धारित करने के लिए कि एमटी प्रतिक्रियाएं किस हद तक अवधारणात्मक रिपोर्टों से संबंधित हैं, हमने अपने ग्रिड डेटा का चयन संभाव्यता (सीपी) विश्लेषण किया (देखें 3)।संक्षेप में, सीपी एक गैर-पैरामीट्रिक, गैर-मानक माप है जो स्पाइक प्रतिक्रियाओं और अवधारणात्मक निर्णयों30 के बीच संबंध को निर्धारित करता है।शून्य बनावट कंट्रास्ट और सत्रों के साथ ग्रिड का उपयोग करके परीक्षणों तक विश्लेषण को सीमित करना जिसमें बंदरों ने इन परीक्षणों के प्रत्येक प्रकार के लिए कम से कम पांच विकल्प चुने, हमने ग्रिड आंदोलन की प्रत्येक दिशा के लिए अलग से एसआर की गणना की। सभी बंदरों में, हमने माध्य सीपी मान को संयोग से अपेक्षा से काफी अधिक देखा (चित्र 6ए, डी; बंदर एन: माध्य सीपी: 0.54, 95% सीआई: (0.53, 0.56), सीपी = 0.5, टी = 6.7, पी <10−9; बंदर एस: माध्य सीपी: 0.55, 95% सीआई: (0.5) के शून्य के खिलाफ दो तरफा टी-टेस्ट 4, 0.57), दो-तरफा टी-परीक्षण, टी = 9.4, पी <10−13)। सभी बंदरों में, हमने माध्य सीपी मान को संयोग से अपेक्षा से काफी अधिक देखा (चित्र 6ए, डी; बंदर एन: माध्य सीपी: 0.54, 95% सीआई: (0.53, 0.56), सीपी = 0.5, टी = 6.7, पी <10−9; बंदर एस: माध्य सीपी: 0.55, 95% सीआई: (0.5) के शून्य के खिलाफ दो तरफा टी-टेस्ट 4, 0.57), दो-तरफा टी-परीक्षण, टी = 9.4, पी <10−13)।बंदरों में, हमने औसत सीपी को बेतरतीब ढंग से अपेक्षित (छवि 6 ए, डी; बंदर एन: मतलब सीपी: 0.54, 95% सीआई: (0.53, 0.56), दो-पूंछ वाले टी-टेस्ट बनाम शून्य मान) से काफी अधिक देखा।सीपी = 0,5, टी = 6,7, पी <10-9; सीपी = 0.5, टी = 6.7, पी <10-9; обезьяна S: среднее CP: 0,55, 95% ДИ: (0,54, 0,57), двусторонний t-критерий, t = 9,4, p < 10–13 ) . बंदर एस: माध्य सीपी: 0.55, 95% सीआई: (0.54, 0.57), दो-पूंछ वाला टी-परीक्षण, टी = 9.4, पी <10-13)।CP को डाउनलोड करने के लिए CP को डाउनलोड करें, CP 0.54, 95 को डाउनलोड करें। % CI：（0.53，0.56），针对空值的双边t 检验CP = 0.5, t = 6.7, p < 10−9;猴子S: 平均CP: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), t 检验, t = 9.4, p < 10−13) .在 猴子 中 , 我们 观察 平均 平均 值 显着 大于 我们 偶然 的 值 （图 图 图 6a , d ； n ： परिणाम: 0.54，95% सीआई: 0.53，0.56） ， शुद्ध मूल्य सीपी = 0.5, टी = 6.7, पी <10−9;अनुपात एस: मूल्य सीपी: 0.55, 95% सीआई: (0.54, 0.57), प्रतिशत मूल्य, टी=9.4, पी <10−13) एक वर्ष से अधिक समय से सीपी के अंतिम वर्ष के लिए, एक वर्ष से अधिक समय तक, यह मेरे लिए सबसे अच्छा विकल्प है। , 0,56), двусторонний t- тест CP против нуля = 0,5, t = 6,7, p < 10-9, обезьяна S: средний CP: 0,55, 95% ДИ: (0,54, 0,57), двусторонний t-критерий, t = 9,4, p < 10- 13) . बंदरों में, हमने देखा कि औसत सीपी मान संयोग से हमारी अपेक्षा से कहीं अधिक है (चित्र 6ए, डी; बंदर एन: माध्य सीपी: 0.54, 95% सीआई: (0.53, 0.56), दो-पूंछ वाला टी-टेस्ट सीपी बनाम शून्य = 0.5, टी = 6.7, पी <10-9, बंदर एस: माध्य सीपी: 0.55, 95% सीआई: (0.54, 0.57), दो-पूंछ वाला टी-मानदंड, टी = 9.4, पी <10-13)।इस प्रकार, एमटी न्यूरॉन्स किसी भी स्पष्ट विभाजन संकेतों की अनुपस्थिति में भी अधिक मजबूती से फायर करते हैं, जब जाली गति के बारे में जानवर की धारणा कोशिका की प्राथमिकताओं से मेल खाती है।
बंदर एन से रिकॉर्ड किए गए नमूनों के लिए बनावट संकेतों के बिना ग्रिड के लिए चयन संभाव्यता वितरण। प्रत्येक कोशिका दो डेटा बिंदुओं (ग्रिड आंदोलन की प्रत्येक दिशा के लिए एक) तक योगदान कर सकती है।यादृच्छिक (सफेद तीर) से ऊपर एक औसत सीपी मान इंगित करता है कि कुल मिलाकर एमटी गतिविधि और धारणा के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध है।बी किसी भी संभावित चयन पूर्वाग्रह के प्रभाव की जांच करने के लिए, हमने किसी भी उत्तेजना के लिए अलग से सीपी की गणना की जिसके लिए बंदरों ने कम से कम एक त्रुटि की।चयन संभावनाओं को सभी उत्तेजनाओं (बाएं) के लिए चयन अनुपात (प्रीफ़/शून्य) और बनावट चिह्न कंट्रास्ट के पूर्ण मूल्यों (दाएं, 120 व्यक्तिगत कोशिकाओं से डेटा) के एक फ़ंक्शन के रूप में प्लॉट किया जाता है।बाएं पैनल में ठोस रेखा और छायांकित क्षेत्र 20-बिंदु चलती औसत के माध्य ± सेम का प्रतिनिधित्व करते हैं।असंतुलित चयन अनुपात के साथ उत्तेजनाओं के लिए गणना की गई चयन संभावनाएं, जैसे कि उच्च सिग्नल कंट्रास्ट वाले ग्रिड, अधिक भिन्न थे और संभावनाओं के आसपास क्लस्टर किए गए थे।दाएं पैनल में ग्रे-शेड वाला क्षेत्र उच्च चयन संभावना की गणना में शामिल सुविधाओं के विपरीत पर जोर देता है।सी एक बड़े विकल्प (ऑर्डिनेट) की संभावना को न्यूरॉन (एब्सिस्सा) की दहलीज के विरुद्ध प्लॉट किया जाता है।चयन की संभावना सीमा के साथ काफी नकारात्मक रूप से सहसंबद्ध थी।कन्वेंशन डीएफ एसी के समान है लेकिन बंदर एस से 157 एकल डेटा पर लागू होता है जब तक कि अन्यथा उल्लेख न किया गया हो।जी उच्चतम चयन संभावना (ऑर्डिनेट) को दो बंदरों में से प्रत्येक के लिए सामान्यीकृत पसंदीदा दिशा (एब्सिस्सा) के विरुद्ध प्लॉट किया गया है।प्रत्येक एमटी सेल ने दो डेटा बिंदुओं का योगदान दिया (जाली संरचना की प्रत्येक दिशा के लिए एक)।h प्रत्येक अंतर-रेखापुंज कोण के लिए चयन संभाव्यता के बड़े बॉक्स प्लॉट।ठोस रेखा मध्यिका को चिह्नित करती है, बॉक्स के निचले और ऊपरी किनारे क्रमशः 25वें और 75वें प्रतिशतक का प्रतिनिधित्व करते हैं, मूंछें इंटरक्वेर्टाइल रेंज के 1.5 गुना तक विस्तारित होती हैं, और इस सीमा से परे आउटलेर्स को नोट किया जाता है।बाएं (दाएं) पैनल में डेटा 120 (157) व्यक्तिगत एन(एस) बंदर कोशिकाओं से है।i चयन की उच्चतम संभावना (ऑर्डिनेट) को उत्तेजना (एब्सिस्सा) की शुरुआत के समय के विरुद्ध प्लॉट किया जाता है।पूरे परीक्षण के दौरान बड़े सीपी की गणना स्लाइडिंग आयतों (चौड़ाई 100 एमएस, चरण 10 एमएस) में की गई और फिर इकाइयों पर औसत किया गया।
पिछले कुछ अध्ययनों से पता चला है कि सीपी बेसल दर वितरण में परीक्षणों की सापेक्ष संख्या पर निर्भर करता है, जिसका अर्थ है कि यह उपाय उत्तेजनाओं के लिए कम विश्वसनीय है जो प्रत्येक पसंद के अनुपात में बड़े अंतर का कारण बनता है।अपने डेटा में इस प्रभाव का परीक्षण करने के लिए, हमने साइन बनावट के विपरीत की परवाह किए बिना, सभी उत्तेजनाओं के लिए अलग-अलग सीपी की गणना की, और बंदरों ने कम से कम एक गलत परीक्षण किया।सीपी को क्रमशः चित्र 6बी और ई (बाएं पैनल) में प्रत्येक जानवर के लिए चयन अनुपात (प्रीफ़/नल) के विरुद्ध प्लॉट किया गया है।चलती औसत को देखते हुए, यह स्पष्ट है कि सीपी चयन बाधाओं की एक विस्तृत श्रृंखला पर संभावना से ऊपर रहता है, केवल तभी घटता है जब बाधाएं 0.2 (0.8) से नीचे (बढ़ती) होती हैं।जानवरों की साइकोमेट्रिक विशेषताओं के आधार पर, हम उम्मीद करेंगे कि इस परिमाण के चयन गुणांक केवल उच्च-विपरीत बनावट संकेतों (सुसंगत या पारदर्शी) के साथ उत्तेजनाओं पर लागू होंगे (चित्र 2 ए, बी में साइकोमेट्रिक विशेषताओं के उदाहरण देखें)।यह निर्धारित करने के लिए कि क्या यह मामला था और क्या एक महत्वपूर्ण पीसी स्पष्ट विभाजन संकेतों के साथ उत्तेजनाओं के लिए भी कायम रहा, हमने पीसी पर पूर्ण बनावट विपरीत मूल्यों के प्रभाव की जांच की (छवि 6 बी, ई-दाएं)।जैसा कि अपेक्षित था, सीपी मध्यम (~20% कंट्रास्ट या कम) विभाजन संकेतों वाली उत्तेजनाओं की संभावना से काफी अधिक थी।
अभिविन्यास, गति और बेमेल पहचान कार्यों में, एमटी सीपी सबसे संवेदनशील न्यूरॉन्स में सबसे अधिक होता है, संभवतः क्योंकि ये न्यूरॉन्स सबसे अधिक जानकारीपूर्ण संकेत 30,32,33,34 ले जाते हैं।इन निष्कर्षों के अनुरूप हमने ग्रैंड सीपी के बीच एक मामूली लेकिन महत्वपूर्ण सहसंबंध देखा, जिसकी गणना चित्र के सबसे दाहिने पैनल में हाइलाइट किए गए बनावट क्यू विरोधाभासों में जेड-स्कोर फायरिंग दरों से की गई है।6बी, ई, और न्यूरोनल थ्रेशोल्ड (चित्र 6सी, एफ; ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन; बंदर एन: आर = −0.12, पी = 0.07 बंदर एस: आर = −0.18, पी <10−3)। 6बी, ई, और न्यूरोनल थ्रेशोल्ड (चित्र 6सी, एफ; ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन; बंदर एन: आर = −0.12, पी = 0.07 बंदर एस: आर = −0.18, पी <10−3)।इन निष्कर्षों के अनुरूप, हमने चित्र 6 बी, ई, और न्यूरोनल थ्रेशोल्ड (छवि 6 सी, एफ; ज्यामितीय) के सबसे दाहिने पैनल में हाइलाइट किए गए बनावट संकेत विरोधाभासों से उत्तेजना आवृत्ति जेड-स्कोर से गणना की गई बड़ी सीपी के बीच एक मामूली लेकिन महत्वपूर्ण सहसंबंध देखा।ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन;обезьяна N: r = -0,12, p = 0,07 обезьяна S: r = -0,18, p < 10-3). बंदर एन: आर = -0.12, पी = 0.07 बंदर एस: आर = -0.18, पी <10-3)।与这些发现一致,我们观察到大CP 之间存在适度但显着的相关性,这是根据图6b、e 和神经元阈值（图6c,f；几何平均回归；猴子N：r = -0.12，p = 0.07：S：r = -0.18，p < 10-3）。与 这些 发现 一致 , 我们 到 大 大 之间 存在 适度 但 显着 的 相关性 这 是 根据 图 6b 、 e和 元 阈值 （图 6c 、 f ； 回归 ； 猴子 n ： r = -0.12 ， p = 0.07 猴子 S ： r = -0.18 ， p < 10-3）。इन निष्कर्षों के अनुरूप, हमने बड़े सीवी के बीच एक मामूली लेकिन महत्वपूर्ण सहसंबंध देखा जैसा कि चित्र 6 बी, ई और न्यूरॉन थ्रेशोल्ड (चित्रा 6 सी, एफ; ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन; बंदर एन: आर = -0.12, पी = 0.07) में दिखाया गया है।Обезьяна S: г = -0,18, р < 10-3). बंदर एस: आर = -0.18, पी <10-3)।इसलिए, सबसे अधिक जानकारीपूर्ण इकाइयों के संकेत बंदरों में व्यक्तिपरक विभाजन निर्णयों के साथ अधिक सहप्रसरण दिखाते हैं, जो अवधारणात्मक पूर्वाग्रह में जोड़े गए किसी भी पाठ्य संकेतों की परवाह किए बिना महत्वपूर्ण है।
यह देखते हुए कि हमने पहले ग्रिड बनावट संकेतों के प्रति संवेदनशीलता और पसंदीदा न्यूरोनल अभिविन्यास के बीच एक संबंध स्थापित किया था, हमें आश्चर्य हुआ कि क्या सीपी और पसंदीदा अभिविन्यास (छवि 6 जी) के बीच एक समान संबंध था।यह जुड़ाव केवल बंदर एस (एनोवा; बंदर एन: 1.03, पी=0.46; बंदर एस: एफ=1.73, पी=0.04) में थोड़ा महत्वपूर्ण था।हमने किसी भी जानवर में जाली के बीच जाली कोणों के लिए सीपी में कोई अंतर नहीं देखा (चित्र 6h; एनोवा; बंदर एन: एफ = 1.8, पी = 0.11; बंदर एस: एफ = 0.32, पी = 0. 9)।
अंत में, पिछले काम से पता चला है कि सीपी पूरे परीक्षण के दौरान बदलता रहता है।कुछ अध्ययनों ने तुलनात्मक रूप से सहज चयन प्रभाव के बाद तेज वृद्धि की सूचना दी है,30 जबकि अन्य ने परीक्षण के दौरान चयन संकेत में लगातार वृद्धि की सूचना दी है31।प्रत्येक बंदर के लिए, हमने 100 एमएस कोशिकाओं में शून्य बनावट कंट्रास्ट (क्रमशः, पैटर्न अभिविन्यास के अनुसार) के साथ परीक्षणों में प्रत्येक इकाई के सीपी की गणना की, जो पूर्व-उत्तेजना शुरू होने से लेकर माध्य पूर्व-उत्तेजना ऑफसेट तक हर 20 एमएस पर कदम बढ़ाती है।दो बंदरों के लिए औसत सीपी गतिशीलता चित्र 6i में दिखाई गई है।दोनों ही मामलों में, उत्तेजना की शुरुआत के लगभग 500 एमएस तक सीपी यादृच्छिक स्तर पर या इसके बहुत करीब रहा, जिसके बाद सीपी में तेजी से वृद्धि हुई।
बदलती संवेदनशीलता के अलावा, सीपी को सेल ट्यूनिंग विशेषताओं के कुछ गुणों से भी प्रभावित होते दिखाया गया है।उदाहरण के लिए, Uka और DeAngelis34 ने पाया कि दूरबीन बेमेल पहचान कार्य में CP डिवाइस के दूरबीन बेमेल ट्यूनिंग वक्र की समरूपता पर निर्भर करता है।इस मामले में, एक संबंधित प्रश्न यह है कि क्या पैटर्न दिशा चयनात्मक (पीडीएस) कोशिकाएं घटक दिशा चयनात्मक (सीडीएस) कोशिकाओं की तुलना में अधिक संवेदनशील हैं।पीडीएस कोशिकाएं कई स्थानीय अभिविन्यास वाले पैटर्न के सामान्य अभिविन्यास को एन्कोड करती हैं, जबकि सीडीएस कोशिकाएं दिशात्मक पैटर्न घटकों (छवि 7 ए) की गति पर प्रतिक्रिया करती हैं।
मोड घटक ट्यूनिंग उत्तेजना और काल्पनिक झंझरी (बाएं) और झंझरी अभिविन्यास ट्यूनिंग वक्र (दाएं) का एक योजनाबद्ध प्रतिनिधित्व (सामग्री और तरीके देखें)।संक्षेप में, यदि कोई सेल पैटर्न आंदोलन को संकेत देने के लिए ग्रिड घटकों में एकीकृत होता है, तो कोई व्यक्तिगत ग्रिड और ग्रिड उत्तेजनाओं (अंतिम कॉलम, ठोस वक्र) के लिए समान ट्यूनिंग वक्र की अपेक्षा करेगा।इसके विपरीत, यदि सेल सिग्नल पैटर्न की गति में घटकों की दिशाओं को एकीकृत नहीं करता है, तो किसी को झंझरी गति की प्रत्येक दिशा में एक शिखर के साथ एक द्विदलीय ट्यूनिंग वक्र की उम्मीद होगी जो एक घटक को सेल की पसंदीदा दिशा (अंतिम कॉलम, धराशायी वक्र) में अनुवादित करता है।.बी (बाएं) चित्र 1 और 2 में दिखाए गए कोशिकाओं के लिए साइनसॉइडल सरणी के अभिविन्यास को समायोजित करने के लिए वक्र। 3 और 4 (शीर्ष पंक्ति - चित्र 3 ए, बी और 4 ए, बी (ऊपर) में कोशिकाएं; निचला पैनल - चित्र 3 सी, डी और 4 ए, बी (नीचे) की कोशिकाएं)।(मध्य) जाली ट्यूनिंग प्रोफाइल से गणना की गई पैटर्न और घटक भविष्यवाणियां।(दाएं) इन कोशिकाओं के ग्रिड को समायोजित करना।शीर्ष (नीचे) पैनल की कोशिकाओं को टेम्पलेट (घटक) कोशिकाओं के रूप में वर्गीकृत किया गया है।ध्यान दें कि पैटर्न घटकों के वर्गीकरण और सुसंगत/पारदर्शी सेल आंदोलन की प्राथमिकताओं के बीच कोई एक-से-एक पत्राचार नहीं है (चित्र 4 ए में इन कोशिकाओं के लिए बनावट जाली प्रतिक्रियाएं देखें)।सी एन (बाएं) और एस (दाएं) बंदरों में दर्ज सभी कोशिकाओं के लिए जेड-स्कोर घटक (एब्सिस्सा) के आंशिक सहसंबंध गुणांक के खिलाफ प्लॉट किए गए जेड-स्कोर मोड (ऑर्डिनेट) के आंशिक सहसंबंध का गुणांक।मोटी रेखाएं कोशिकाओं को वर्गीकृत करने के लिए उपयोग किए जाने वाले महत्व मानदंड को दर्शाती हैं।डी उच्च चयन संभाव्यता (ऑर्डिनेट) बनाम मोड इंडेक्स (जेडपी - जेडसी) (एब्सिस्सा) का प्लॉट।बाएं (दाएं) पैनल में डेटा बंदर एन(एस) को संदर्भित करता है।काले घेरे अनुमानित इकाइयों में डेटा दर्शाते हैं।दोनों जानवरों में, उच्च चयन संभावना और पैटर्न सूचकांक के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध था, जो कई घटक अभिविन्यास के साथ उत्तेजनाओं में सिग्नल पैटर्न अभिविन्यास वाली कोशिकाओं के लिए अधिक अवधारणात्मक सहसंबंध का सुझाव देता है।
इसलिए, एक अलग परीक्षण सेट में, हमने अपने नमूनों में न्यूरॉन्स को पीडीएस या सीडीएस (तरीके देखें) के रूप में वर्गीकृत करने के लिए साइनसॉइडल ग्रिड और ग्रिड की प्रतिक्रियाओं को मापा।जाली ट्यूनिंग वक्र, इस ट्यूनिंग डेटा से निर्मित टेम्पलेट घटक पूर्वानुमान, और चित्र 1 और 3 में दिखाए गए कोशिकाओं के लिए जाली ट्यूनिंग वक्र। चित्र 3 और 4 और पूरक चित्र 3 चित्र 7 बी में दिखाए गए हैं।पैटर्न वितरण और घटक चयनात्मकता, साथ ही प्रत्येक श्रेणी में पसंदीदा सेल अभिविन्यास, चित्र 7 सी और पूरक चित्र में प्रत्येक बंदर के लिए दिखाया गया है।क्रमशः 4.
पैटर्न घटकों के सुधार पर सीपी की निर्भरता का आकलन करने के लिए, हमने पहले पैटर्न इंडेक्स 35 (पीआई) की गणना की, जिसके बड़े (छोटे) मान बड़े पीडीएस (सीडीएस) समान व्यवहार का संकेत देते हैं।उपरोक्त प्रदर्शन को देखते हुए कि: (i) न्यूरोनल संवेदनशीलता पसंदीदा सेल अभिविन्यास और उत्तेजना आंदोलन की दिशा के बीच अंतर के साथ भिन्न होती है, और (ii) हमारे नमूने में न्यूरोनल संवेदनशीलता और चयन संभावना के बीच एक महत्वपूर्ण संबंध है, हमने पाया कि पीआई और कुल सीपी के बीच एक संबंध प्रत्येक सेल के आंदोलन की "सर्वोत्तम" दिशा के लिए अध्ययन किया गया था (ऊपर देखें)। हमने पाया कि सीपी का पीआई (चित्र 7डी; ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन; ग्रैंड सीपी बंदर एन: आर = 0.23, पी <0.01; द्वि-स्थिर सीपी बंदर एनआर = 0.21, पी = 0.013; ग्रैंड सीपी बंदर एस: आर = 0.30, पी <10−4; द्वि-स्थिर सीपी बंदर एस: आर = 0.29, पी <10−3) के साथ काफी सहसंबद्ध था। ), यह दर्शाता है कि पीडीएस के रूप में वर्गीकृत कोशिकाओं ने सीडीएस और अवर्गीकृत कोशिकाओं की तुलना में अधिक पसंद-संबंधी गतिविधि प्रदर्शित की। हमने पाया कि सीपी का पीआई (चित्र 7डी; ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन; ग्रैंड सीपी बंदर एन: आर = 0.23, पी <0.01; द्वि-स्थिर सीपी बंदर एनआर = 0.21, पी = 0.013; ग्रैंड सीपी बंदर एस: आर = 0.30, पी <10−4; द्वि-स्थिर सीपी बंदर एस: आर = 0.29, पी <10−3) के साथ काफी सहसंबद्ध था। ), यह दर्शाता है कि पीडीएस के रूप में वर्गीकृत कोशिकाओं ने सीडीएस और अवर्गीकृत कोशिकाओं की तुलना में अधिक पसंद-संबंधी गतिविधि प्रदर्शित की। Мы обнаружили, что CP значительно коррелирует с PI (рис. 7d; регрессия сред него геометрического; большая обезьяна CP N: r = 0,23, p <0,01; бистабильная обезьяна CP N r = 0,21, p = 0,013; большая обезьяна CP S: r = 0,30, p <10-4; бистабильный CP обезьяны S: r = 0,29, p <10- 3), что указывает на то, что клетки, классифицированные как PDS, проявляли боль यह एक सॉफ्टवेयर है, जो आपके लिए सबसे अच्छा है, सीडीएस और नया समाधान और. हमने पाया कि सीपी का पीआई (चित्र 7डी; ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन; महान बंदर सीपी एन: आर = 0.23, पी <0.01; बिस्टेबल बंदर सीपी एनआर = 0.21, पी = 0.013; महान बंदर सीपी एस: आर = 0.30, पी <10-4; बंदर एस बिस्टेबल सीपी: आर = 0.29, पी <10-3) के साथ काफी सहसंबद्ध था, जो दर्शाता है कि कोशिकाओं को पी के रूप में वर्गीकृत किया गया है। डीएस ने सीडीएस और अवर्गीकृत कोशिकाओं की तुलना में पसंद से जुड़ी अधिक गतिविधि दिखाई।CP PI 显着相关（图7d；几何平均回归；大CP 猴N:r = 0.23，p < 0.01；双稳态CP 猴N r = 0.21，p = 0.013；大CP 猴S： r = 0.30，p <10-4；双稳态CP 猴S：r = 0.29，p <10-3），表明分类为PDS 的细胞比CDS 和未मेरे पास एक अच्छा विकल्प है जिसे मैंने खरीदा है। CP PI = 7d = CP = CP = 0.21 पी3； 0.0 Мы обнаружили, что CP был значительно связан с PI (рис. 7d; регрессия средне अधिक पढ़ें 0,21, पी = 0,013; большая обезьяна सीपी एस: आर = 0,013) 0,30, पी <10-4; हमने पाया कि सीपी पीआई (चित्रा 7 डी; ज्यामितीय माध्य प्रतिगमन; महान बंदर सीपी एन: आर = 0.23, पी <0.01; बिस्टेबल बंदर सीपी एनआर = 0.21, पी = 0.013; महान बंदर सीपी एस: आर = 0.013) 0.30, पी <10-4; के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ा हुआ था; CP бистабильный безьяны S: r = 0,29, p < 10-3), что указывает на то, что клетки, класс ифицированные как PDS, проявляли большую селекционную активность, чем кле ठीक है, классифицированные как CDS और неклассифицированные। बंदर एस बिस्टेबल सीपी: आर = 0.29, पी <10-3), यह दर्शाता है कि पीडीएस के रूप में वर्गीकृत कोशिकाओं ने सीडीएस के रूप में वर्गीकृत और अवर्गीकृत कोशिकाओं की तुलना में अधिक चयन गतिविधि प्रदर्शित की है।क्योंकि पीआई और न्यूरॉन संवेदनशीलता दोनों सीपी के साथ सहसंबंधित हैं, हमने प्रभाव की संभावना के लिए अग्रणी दो उपायों के बीच सहसंबंध को खारिज करने के लिए कई प्रतिगमन विश्लेषण (पीआई और न्यूरॉन संवेदनशीलता को स्वतंत्र चर के रूप में और बड़े सीपी को आश्रित चर के रूप में) किया।. दोनों आंशिक सहसंबंध गुणांक महत्वपूर्ण थे (बंदर एन: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = −0.13, पी = 0.04, पीआई बनाम सीपी: आर = 0.23, पी <0.01; बंदर एस: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = −0.16, पी = 0.03, पीआई बनाम सीपी: 0.29, पी < 10−3), यह सुझाव देते हुए कि सीपी संवेदनशीलता के साथ और स्वतंत्र रूप से बढ़ता है पीआई से फैशन बढ़ता है. दोनों आंशिक सहसंबंध गुणांक महत्वपूर्ण थे (बंदर एन: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = −0.13, पी = 0.04, पीआई बनाम सीपी: आर = 0.23, पी <0.01; बंदर एस: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = −0.16, पी = 0.03, पीआई बनाम सीपी: 0.29, पी < 10−3), यह सुझाव देते हुए कि सीपी संवेदनशीलता के साथ और स्वतंत्र रूप से बढ़ता है पीआई से फैशन बढ़ता है. ओबना सैकस्टिनिस्ट कोसोइनेटी कोरोनरी कोरल फिनोल (ओबिना एन: पोरोपोप पोरो) सीपी सीपी: आर = -0,13, पी = 0,04, पीआई सीपी: आर = 0,23, पी <0,01; обезьяна एस: порог против सीपी: आर = -0,16, पी = 0,03, पीआई बनाम सीपी: 0, 29, पी <10-3), предполагая, что CP увеличивается с чувствительностью и независи पीआई के साथ मेरा काम पूरा हो गया है। दोनों आंशिक सहसंबंध गुणांक महत्वपूर्ण थे (बंदर एन: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = -0.13, पी = 0.04, पीआई बनाम सीपी: आर = 0.23, पी <0.01; बंदर एस: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = -0.16, पी = 0.03, पीआई बनाम सीपी: 0.29, पी <10-3), यह सुझाव देते हुए कि सीपी संवेदनशीलता के साथ बढ़ता है और पीआई के साथ स्वतंत्र रूप से बढ़ता है।两个偏相关系数均显着（猴子N：阈值与CP:r = -0.13，p = 0.04，PI 与CP:r = 0.23，p < 0.01；猴子S：阈值सीपी: आर = -0.16, पी = 0.03, पीआई बनाम सीपी: 0.29, पी < 10-3）, सीपी के बारे में अधिक जानकारी加。सीपी = -0.13，पी = 0.04，पीआई = 0.03，पीआई बनाम सीपी：0.29，पी <10-3），表明सीपी ओबना सैकस्टिनिस्ट कोसोइनेटी कोरोनरी कोरल फिनोल (ओबिना एन: पोरोपोप पोरो) सीपी: आर = -0,13, पी = 0,04, पीआई सीपी: आर = 0,23, पी <0,01; обезьяна एस: порог против सीपी: आर = -0,16, पी = 0,03, पीआई про सीपी सीपी: 0,29, पी <10-3), что указывает на то, что CP увеличивалась с чувствительность यह और भी अधिक कठिन है। दोनों आंशिक सहसंबंध गुणांक महत्वपूर्ण थे (बंदर एन: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = -0.13, पी = 0.04, पीआई बनाम सीपी: आर = 0.23, पी <0.01; बंदर एस: थ्रेशोल्ड बनाम सीपी: आर = -0.16, पी = 0.03, पीआई बनाम सीपी: 0.29, पी <10-3), यह दर्शाता है कि सीपी संवेदनशीलता के साथ बढ़ा और पीआई के साथ स्वतंत्र तरीके से बढ़ा।
हमने एमटी क्षेत्र में एक ही गतिविधि दर्ज की, और बंदरों ने पैटर्न की अपनी धारणा की सूचना दी जो सुसंगत या पारदर्शी गतिविधियों के रूप में प्रकट हो सकती है।पक्षपाती धारणाओं में जोड़े गए विभाजन संकेतों के प्रति न्यूरॉन्स की संवेदनशीलता व्यापक रूप से भिन्न होती है और कम से कम आंशिक रूप से, इकाई के पसंदीदा अभिविन्यास और उत्तेजना आंदोलन की दिशा के बीच संबंध से निर्धारित होती है।पूरी आबादी में, न्यूरोनल संवेदनशीलता मनोशारीरिक संवेदनशीलता की तुलना में काफी कम थी, हालांकि सबसे संवेदनशील इकाइयाँ विभाजन संकेतों के प्रति व्यवहारिक संवेदनशीलता से मेल खाती थीं या उससे अधिक थीं।इसके अलावा, फायरिंग आवृत्ति और धारणा के बीच एक महत्वपूर्ण सहप्रसरण है, जो सुझाव देता है कि एमटी सिग्नलिंग विभाजन में एक भूमिका निभाता है।पसंदीदा अभिविन्यास वाली कोशिकाओं ने जाली विभाजन संकेतों में अंतर के प्रति अपनी संवेदनशीलता को अनुकूलित किया और उच्चतम अवधारणात्मक सहसंबंध का प्रदर्शन करते हुए कई स्थानीय अभिविन्यासों के साथ उत्तेजनाओं में वैश्विक आंदोलन का संकेत दिया।यहां हम पिछले काम के साथ इन परिणामों की तुलना करने से पहले कुछ संभावित समस्याओं पर विचार करते हैं।
पशु मॉडल में द्वि-स्थिर उत्तेजनाओं का उपयोग करते हुए अनुसंधान में एक बड़ी समस्या यह है कि व्यवहार संबंधी प्रतिक्रियाएं रुचि के आयाम पर आधारित नहीं हो सकती हैं।उदाहरण के लिए, हमारे बंदर बनावट अभिविन्यास की अपनी धारणा को जाली सुसंगतता की अपनी धारणा से स्वतंत्र रूप से रिपोर्ट कर सकते हैं।डेटा के दो पहलू बताते हैं कि ऐसा नहीं है।सबसे पहले, पिछली रिपोर्टों के अनुसार, अलग-अलग सरणी घटकों के सापेक्ष अभिविन्यास कोण को बदलने से सुसंगत धारणा की संभावना व्यवस्थित रूप से बदल गई।दूसरे, औसतन, प्रभाव उन पैटर्न के लिए समान होता है जिनमें बनावट संकेत होते हैं या नहीं होते हैं।कुल मिलाकर, इन टिप्पणियों से पता चलता है कि बंदर की प्रतिक्रियाएँ लगातार जुड़ाव/पारदर्शिता की उनकी धारणा को दर्शाती हैं।
एक और संभावित समस्या यह है कि हमने विशिष्ट स्थिति के लिए झंझरी गति मापदंडों को अनुकूलित नहीं किया है।न्यूरोनल और साइकोफिजिकल संवेदनशीलता की तुलना करने वाले कई पिछले कार्यों में, प्रत्येक पंजीकृत इकाई [31, 32, 34, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45] के लिए उत्तेजनाओं को व्यक्तिगत रूप से चुना गया था।यहां हमने प्रत्येक कोशिका के अभिविन्यास के समायोजन की परवाह किए बिना जाली पैटर्न की गति की समान दो दिशाओं का उपयोग किया है।इस डिज़ाइन ने हमें यह अध्ययन करने की अनुमति दी कि जाली की गति और पसंदीदा अभिविन्यास के बीच ओवरलैप के साथ संवेदनशीलता कैसे बदल गई, हालांकि, यह यह निर्धारित करने के लिए प्राथमिक आधार प्रदान नहीं करता है कि कोशिकाएं सुसंगत या पारदर्शी जाली पसंद करती हैं या नहीं।इसलिए, हम बनावट वाले जाल के प्रति प्रत्येक कोशिका की प्रतिक्रिया का उपयोग करते हुए, जाल आंदोलन की प्रत्येक श्रेणी को प्राथमिकता और शून्य लेबल निर्दिष्ट करने के लिए अनुभवजन्य मानदंडों पर भरोसा करते हैं।हालाँकि इसकी संभावना नहीं है, यह व्यवस्थित रूप से हमारी संवेदनशीलता विश्लेषण और सीपी सिग्नल का पता लगाने के परिणामों को ख़राब कर सकता है, संभावित रूप से किसी भी उपाय को अधिक महत्व दे सकता है।हालाँकि, नीचे चर्चा किए गए विश्लेषण और डेटा के कई पहलुओं से पता चलता है कि यह मामला नहीं है।
सबसे पहले, अधिक (कम) गतिविधि उत्पन्न करने वाली उत्तेजनाओं को पसंदीदा (शून्य) नाम निर्दिष्ट करने से इन प्रतिक्रिया वितरणों की विशिष्टता प्रभावित नहीं हुई।इसके बजाय, यह केवल यह सुनिश्चित करता है कि न्यूरोमेट्रिक और साइकोमेट्रिक कार्यों का चिह्न समान हो, ताकि उनकी तुलना सीधे की जा सके।दूसरा, सीपी की गणना करने के लिए उपयोग की जाने वाली प्रतिक्रियाएं (बनावट वाले झंझरी के लिए "गलत" परीक्षण और बनावट के विपरीत झंझरी के लिए सभी परीक्षण) को प्रतिगमन विश्लेषण में शामिल नहीं किया गया था जो यह निर्धारित करता था कि प्रत्येक कोशिका जुड़े हुए या पारदर्शी खेल को "पसंद" करती है या नहीं।यह सुनिश्चित करता है कि चयन प्रभाव पसंदीदा/अमान्य पदनामों के प्रति पक्षपाती नहीं हैं, जिसके परिणामस्वरूप एक महत्वपूर्ण चयन संभावना होती है।
न्यूज़ॉम और उनके सहयोगियों [36, 39, 46, 47] के अध्ययन गति की दिशा के अनुमानित अनुमान में एमटी की भूमिका निर्धारित करने वाले पहले व्यक्ति थे।बाद की रिपोर्टों ने गहराई34,44,48,49,50,51 और गति32,52, बारीक अभिविन्यास33 और आंदोलन31,53,54 (3डी टिकाऊ वन) से 3डी संरचना की धारणा में एमटी भागीदारी पर डेटा एकत्र किया है।शासन करने के लिए)।हम इन परिणामों को दो महत्वपूर्ण तरीकों से विस्तारित करते हैं।सबसे पहले, हम साक्ष्य प्रदान करते हैं कि एमटी प्रतिक्रियाएँ विसुओमोटर संकेतों के अवधारणात्मक विभाजन में योगदान करती हैं।दूसरा, हमने एमटी मोड ओरिएंटेशन चयनात्मकता और इस चयन सिग्नल के बीच एक संबंध देखा।
वैचारिक रूप से, वर्तमान परिणाम 3-डी एसएफएम पर काम के समान हैं, क्योंकि दोनों जटिल बस्टेबल धारणा हैं जिसमें आंदोलन और गहराई का क्रम शामिल है।डोड एट अल.31 ने बंदर कार्य में एक बिस्टेबल 3डी एसएफएम सिलेंडर के घूर्णी अभिविन्यास की रिपोर्ट करते हुए एक बड़ी चयन संभावना (0.67) पाई।हमें बिस्टेबल ग्रिड उत्तेजनाओं (दोनों बंदरों के लिए लगभग 0.55) के लिए बहुत छोटा चयन प्रभाव मिला।चूंकि सीपी का मूल्यांकन चयन गुणांक पर निर्भर करता है, इसलिए विभिन्न कार्यों में विभिन्न परिस्थितियों में प्राप्त सीपी की व्याख्या करना मुश्किल है।हालाँकि, हमने जो चयन प्रभाव देखा वह शून्य और कम बनावट वाली कंट्रास्ट झंझरी के लिए समान था, और तब भी जब हमने शक्ति बढ़ाने के लिए कम/बिना बनावट वाली कंट्रास्ट उत्तेजनाओं को संयोजित किया था।इसलिए, सीपी में यह अंतर डेटासेट के बीच चयन दरों में अंतर के कारण होने की संभावना नहीं है।
एमटी फायरिंग दर में मामूली बदलाव, जो बाद के मामले में धारणा के साथ होता है, 3-डी एसएफएम उत्तेजना और बिस्टेबल ग्रिड संरचनाओं से प्रेरित तीव्र और गुणात्मक रूप से भिन्न अवधारणात्मक स्थितियों की तुलना में हैरान करने वाला लगता है।एक संभावना यह है कि हमने उत्तेजना की पूरी अवधि के दौरान फायरिंग दर की गणना करके चयन प्रभाव को कम करके आंका।31 3-डी एसएफएम के मामले के विपरीत, जहां परीक्षणों में एमटी गतिविधि में अंतर 250 एमएस के आसपास विकसित हुआ और फिर पूरे परीक्षण के दौरान लगातार बढ़ गया, चयन संकेतों की अस्थायी गतिशीलता का हमारा विश्लेषण (दोनों बंदरों में उत्तेजना शुरू होने के बाद 500 एमएस देखें। इसके अलावा, इस अवधि के दौरान तेज वृद्धि के बाद, हमने शेष परीक्षण के दौरान सीपी में उतार-चढ़ाव देखा। ह्यूप और रुबिन55 की रिपोर्ट है कि लंबे परीक्षणों के दौरान द्विमान आयताकार सरणियों की मानवीय धारणा अक्सर बदल जाती है। . यद्यपि हमारी उत्तेजनाएं केवल 1.5 सेकंड के लिए प्रस्तुत की गई थीं, परीक्षण के दौरान हमारे बंदरों की धारणा सुसंगतता से पारदर्शिता तक भिन्न हो सकती है (उनकी प्रतिक्रियाएं क्यू चयन पर उनकी अंतिम धारणा को प्रतिबिंबित करती हैं।) इसलिए, हमारे कार्य का एक प्रतिक्रिया समय संस्करण, या योजना जिसमें बंदर लगातार अपनी धारणा की रिपोर्ट कर सकते हैं, एक बड़ा चयन प्रभाव होने की उम्मीद है। आखिरी संभावना यह है कि एमटी सिग्नल दो कार्यों में अलग-अलग पढ़ा जाता है। हालांकि यह लंबे समय से सोचा गया है कि सीपीयू सिग्नल संवेदी डिकोडिंग और सहसंबद्ध शोर से उत्पन्न होते हैं, 56 गु और सहकर्मियों57 ने पाया कि कम्प्यूटेशनल मॉडल में, सहसंबद्ध परिवर्तनशीलता के स्तरों के बजाय विभिन्न पूलिंग रणनीतियाँ, पृष्ठीय मीडिया-श्रेष्ठ टेम्पोरल न्यूरॉन्स में सीपीयू को बेहतर ढंग से समझा सकती हैं।शीट परिवर्तन ओरिएंटेशन पहचान कार्य (एमएसटीडी)।एमटी में हमने जो छोटा चयन प्रभाव देखा, वह संभवतः सुसंगतता या पारदर्शिता की धारणा बनाने के लिए कई कम जानकारी वाले न्यूरॉन्स के व्यापक एकत्रीकरण को दर्शाता है।किसी भी मामले में जहां स्थानीय गति संकेतों को एक या दो वस्तुओं (बिस्टेबल झंझरी) या सामान्य वस्तुओं की अलग सतहों (3-डी एसएफएम) में समूहीकृत किया जाना था, स्वतंत्र सबूत है कि एमटी प्रतिक्रियाएं अवधारणात्मक निर्णयों के साथ महत्वपूर्ण रूप से जुड़ी हुई थीं, वहां मजबूत एमटी प्रतिक्रियाएं थीं।दृश्य गति जानकारी का उपयोग करके जटिल छवियों को बहु-वस्तु दृश्यों में विभाजित करने में भूमिका निभाने का प्रस्ताव है।
जैसा कि ऊपर उल्लेख किया गया है, हम एमटी पैटर्न सेलुलर गतिविधि और धारणा के बीच संबंध की रिपोर्ट करने वाले पहले व्यक्ति थे।जैसा कि मूवशोन और सहकर्मियों द्वारा मूल दो-चरण मॉडल में तैयार किया गया है, मोड इकाई एमटी का आउटपुट चरण है।हालाँकि, हाल के काम से पता चला है कि मोड और घटक कोशिकाएं सातत्य के विभिन्न सिरों का प्रतिनिधित्व करती हैं और ग्रहणशील क्षेत्र की संरचना में पैरामीट्रिक अंतर मोड घटकों के ट्यूनिंग स्पेक्ट्रम के लिए जिम्मेदार हैं।इसलिए, हमने सीपी और पीआई के बीच एक महत्वपूर्ण सहसंबंध पाया, जो गहराई पहचान कार्य में दूरबीन बेमेल समायोजन समरूपता और सीपी के बीच संबंध या ठीक अभिविन्यास भेदभाव कार्य में अभिविन्यास सेटिंग कॉन्फ़िगरेशन के समान है।दस्तावेज़ों और सीपी 33 के बीच संबंध।वांग और मूवशॉन62 ने एमटी ओरिएंटेशन चयनात्मकता के साथ बड़ी संख्या में कोशिकाओं का विश्लेषण किया और पाया कि, औसतन, मोड इंडेक्स कई ट्यूनिंग गुणों से जुड़ा था, यह सुझाव देते हुए कि मोड चयनात्मकता कई अन्य प्रकार के संकेतों में मौजूद है जिन्हें एमटी आबादी से पढ़ा जा सकता है।.इसलिए, एमटी गतिविधि और व्यक्तिपरक धारणा के बीच संबंधों के भविष्य के अध्ययन के लिए, यह निर्धारित करना महत्वपूर्ण होगा कि क्या पैटर्न सूचकांक अन्य कार्य और उत्तेजना चयन संकेतों के साथ समान रूप से संबंधित है, या क्या यह संबंध अवधारणात्मक विभाजन के मामले के लिए विशिष्ट है।
इसी तरह, निएनबोर्ग और कमिंग 42 ने पाया कि हालांकि V2 में दूरबीन बेमेल के लिए चयनात्मक निकट और दूर की कोशिकाएं गहराई भेदभाव कार्य में समान रूप से संवेदनशील थीं, केवल निकट-पसंद करने वाली सेल आबादी ने महत्वपूर्ण सीपी का प्रदर्शन किया।हालाँकि, दूर के अंतरों को प्राथमिकता देने के लिए बंदरों को पुनः प्रशिक्षित करने से महत्वपूर्ण सीपी अधिक पसंदीदा पिंजरों में आ गए।अन्य अध्ययनों से यह भी पता चला है कि प्रशिक्षण का इतिहास अवधारणात्मक सहसंबंधों34,40,63 या एमटी गतिविधि और अंतर भेदभाव48 के बीच एक कारण संबंध पर निर्भर करता है।सीपी और आहार दिशा चयनात्मकता के बीच हमने जो संबंध देखा, वह संभवतः उस विशिष्ट रणनीति को दर्शाता है जिसका उपयोग बंदरों ने हमारी समस्या को हल करने के लिए किया था, न कि दृश्य-मोटर धारणा में मोड चयन संकेतों की विशिष्ट भूमिका को।भविष्य के काम में, यह निर्धारित करना महत्वपूर्ण होगा कि क्या सीखने के इतिहास का यह निर्धारित करने में महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ता है कि कौन से एमटी संकेतों को विभाजन निर्णय लेने के लिए अधिमान्य और लचीले ढंग से भारित किया जाता है।
स्टोनर और सहकर्मी 14,23 रिपोर्ट करने वाले पहले व्यक्ति थे कि ओवरलैपिंग ग्रिड क्षेत्रों की चमक को बदलने से मानव पर्यवेक्षक रिपोर्टों की सुसंगतता और पारदर्शिता और मैकाक एमटी न्यूरॉन्स में दिशात्मक समायोजन पर अनुमानित प्रभाव पड़ा।लेखकों ने पाया कि जब अतिव्यापी क्षेत्रों की चमक भौतिक रूप से पारदर्शिता से मेल खाती है, तो पर्यवेक्षकों ने अधिक पारदर्शी धारणा की सूचना दी, जबकि एमटी न्यूरॉन्स ने रेखापुंज घटकों के आंदोलन का संकेत दिया।इसके विपरीत, जब ओवरलैपिंग चमक और पारदर्शी ओवरलैप शारीरिक रूप से असंगत होते हैं, तो पर्यवेक्षक सुसंगत आंदोलन को मानता है, और एमटी न्यूरॉन्स पैटर्न के वैश्विक आंदोलन का संकेत देते हैं।इस प्रकार, इन अध्ययनों से पता चलता है कि दृश्य उत्तेजनाओं में भौतिक परिवर्तन जो विभाजन रिपोर्टों को विश्वसनीय रूप से प्रभावित करते हैं, एमटी उत्तेजना में पूर्वानुमानित परिवर्तनों को भी प्रेरित करते हैं।इस क्षेत्र में हाल के काम ने पता लगाया है कि कौन से एमटी सिग्नल जटिल उत्तेजनाओं18,24,64 की अवधारणात्मक उपस्थिति को ट्रैक करते हैं।उदाहरण के लिए, एमटी न्यूरॉन्स के एक उपसमूह को एक यादृच्छिक बिंदु गति मानचित्र (आरडीके) में दो दिशाओं के साथ द्विमोडल ट्यूनिंग प्रदर्शित करते हुए दिखाया गया है जो एक यूनिडायरेक्शनल आरडीके की तुलना में कम दूरी पर हैं।सेलुलर ट्यूनिंग की बैंडविड्थ 19, 25।पर्यवेक्षक हमेशा पहले पैटर्न को पारदर्शी आंदोलन के रूप में देखते हैं, भले ही अधिकांश एमटी न्यूरॉन्स इन उत्तेजनाओं के जवाब में यूनिमॉडल अनुकूलन प्रदर्शित करते हैं, और सभी एमटी कोशिकाओं का एक साधारण औसत एक यूनिमॉडल जनसंख्या प्रतिक्रिया देता है।इस प्रकार, बिमोडल ट्यूनिंग प्रदर्शित करने वाली कोशिकाओं का एक उपसमूह इस धारणा के लिए तंत्रिका सब्सट्रेट बना सकता है।दिलचस्प बात यह है कि मार्मोसेट्स में, पारंपरिक ग्रिड और ग्रिड उत्तेजनाओं का उपयोग करके परीक्षण करने पर यह आबादी पीडीएस कोशिकाओं से मेल खाती है।
हमारे परिणाम उपरोक्त से एक कदम आगे जाते हैं, जो अवधारणात्मक विभाजन में एमटी की भूमिका स्थापित करने के लिए महत्वपूर्ण हैं।वास्तव में, विभाजन एक व्यक्तिपरक घटना है।कई पॉलीस्टेबल विज़ुअल डिस्प्ले लगातार उत्तेजनाओं को एक से अधिक तरीकों से व्यवस्थित और व्याख्या करने के लिए दृश्य प्रणाली की क्षमता को दर्शाते हैं।साथ ही हमारे अध्ययन में तंत्रिका प्रतिक्रियाओं और अवधारणात्मक रिपोर्टों को एकत्रित करने से हमें एमटी फायरिंग दर और निरंतर उत्तेजना की अवधारणात्मक व्याख्याओं के बीच सहप्रसरण का पता लगाने की अनुमति मिली।इस संबंध को प्रदर्शित करने के बाद, हम स्वीकार करते हैं कि कार्य-कारण की दिशा स्थापित नहीं की गई है, अर्थात, यह निर्धारित करने के लिए आगे के प्रयोगों की आवश्यकता है कि क्या हमारे द्वारा देखा गया अवधारणात्मक विभाजन का संकेत, जैसा कि कुछ तर्क देते हैं [65, 66, 67], स्वचालित है।यह प्रक्रिया फिर से उच्च क्षेत्रों 68, 69, 70 (चित्र 8) से संवेदी प्रांतस्था में वापस आने वाले अवरोही संकेतों का प्रतिनिधित्व करती है।एमटी के मुख्य कॉर्टिकल लक्ष्यों में से एक, एमएसटीडी71 में पैटर्न-चयनात्मक कोशिकाओं के एक बड़े अनुपात की रिपोर्ट से पता चलता है कि एमटी और एमएसटीडी की एक साथ रिकॉर्डिंग को शामिल करने के लिए इन प्रयोगों का विस्तार धारणा के तंत्रिका तंत्र को और समझने की दिशा में एक अच्छा पहला कदम होगा।विभाजन.
घटक और मोड ओरिएंटेशन चयनात्मकता का दो-चरण मॉडल और मशीन अनुवाद में पसंद-संबंधी गतिविधि पर टॉप-डाउन फीडबैक का संभावित प्रभाव।यहां, एमटी चरण में मोड दिशा चयनात्मकता (पीडीएस - "पी") (i) विशिष्ट मोड वेग के अनुरूप दिशा चयनात्मक इनपुट डेटा का एक बड़ा नमूना, और (ii) मजबूत ट्यूनिंग दमन द्वारा बनाई गई है।एमटी ("सी") चरण के दिशात्मक रूप से चयनात्मक (सीडीएस) घटक में इनपुट दिशा में एक संकीर्ण नमूना सीमा होती है और इसमें अधिक ट्यूनिंग दमन नहीं होता है।असंयमित निषेध दोनों आबादी पर नियंत्रण देता है।रंगीन तीर पसंदीदा डिवाइस ओरिएंटेशन को दर्शाते हैं।स्पष्टता के लिए, केवल V1-MT कनेक्शन का एक सबसेट और एक घटक मोड और ओरिएंटेशन चयन बॉक्स दिखाया गया है।हमारे फ़ीड-फ़ॉरवर्ड (एफएफ) परिणामों की व्याख्या के संदर्भ में, पीडीएस कोशिकाओं में व्यापक इनपुट सेटिंग और मजबूत ट्यूनिंग अवरोध (लाल रंग में हाइलाइट किया गया) ने कई आंदोलन पैटर्न के जवाब में गतिविधि में बड़े अंतर को प्रेरित किया।हमारी विभाजन समस्या में, यह समूह निर्णय श्रृंखला चलाता है और धारणा को विकृत करता है।इसके विपरीत, फीडबैक (एफबी) के मामले में, संवेदी डेटा और संज्ञानात्मक पूर्वाग्रहों द्वारा अपस्ट्रीम सर्किट में अवधारणात्मक निर्णय उत्पन्न होते हैं, और पीडीएस कोशिकाओं (मोटी रेखाओं) पर डाउनस्ट्रीम एफबी का अधिक प्रभाव चयन संकेत उत्पन्न करता है।बी सीडीएस और पीडीएस उपकरणों के वैकल्पिक मॉडल का योजनाबद्ध प्रतिनिधित्व।यहां एमटी में पीडीएस सिग्नल न केवल वी1 के प्रत्यक्ष इनपुट द्वारा, बल्कि वी1-वी2-एमटी पथ के अप्रत्यक्ष इनपुट द्वारा भी उत्पन्न होते हैं।मॉडल के अप्रत्यक्ष पथों को बनावट सीमाओं (ग्रिड ओवरलैपिंग क्षेत्रों) को चयनात्मकता देने के लिए समायोजित किया जाता है।एमटी परत सीडीएस मॉड्यूल प्रत्यक्ष और अप्रत्यक्ष इनपुट का भारित योग करता है और आउटपुट को पीडीएस मॉड्यूल में भेजता है।पीडीएस को प्रतिस्पर्धी निषेध द्वारा नियंत्रित किया जाता है।फिर, केवल वे कनेक्शन दिखाए गए हैं जो मॉडल की बुनियादी वास्तुकला को तैयार करने के लिए आवश्यक हैं।यहां, प्रस्तावित की तुलना में एक अलग एफएफ तंत्र पीडीएस के लिए सेलुलर जाली प्रतिक्रिया में अधिक परिवर्तनशीलता पैदा कर सकता है, जिससे फिर से निर्णय पैटर्न में पूर्वाग्रह पैदा हो सकता है।वैकल्पिक रूप से, पीडीएस कोशिकाओं में अधिक सीपी अभी भी पीडीएस कोशिकाओं से एफबी लगाव की ताकत या दक्षता में पूर्वाग्रह का परिणाम हो सकता है।साक्ष्य दो- और तीन-चरण एमटी पीडीएस मॉडल और सीपी एफएफ और एफबी व्याख्याओं का समर्थन करता है।
दो वयस्क मकाक (मकाका मुलत्ता), एक नर और एक मादा (क्रमशः 7 और 5 वर्ष की उम्र), जिनका वजन 4.5 से 9.0 किलोग्राम था, को अध्ययन की वस्तुओं के रूप में इस्तेमाल किया गया था।सभी बाँझ सर्जरी प्रयोगों से पहले, जानवरों को एमटी क्षेत्र में आने वाले ऊर्ध्वाधर इलेक्ट्रोड के लिए एक कस्टम-निर्मित रिकॉर्डिंग कक्ष, एक स्टेनलेस स्टील हेडरेस्ट स्टैंड (क्रिस्ट इंस्ट्रूमेंट्स, हैगरस्टाउन, एमडी), और एक मापा स्क्लेरल सर्च कॉइल के साथ आंख की स्थिति के साथ प्रत्यारोपित किया गया था।(कूनर वायर, सैन डिएगो, कैलिफ़ोर्निया)।सभी प्रोटोकॉल संयुक्त राज्य अमेरिका के कृषि विभाग (यूएसडीए) के नियमों और प्रयोगशाला जानवरों की मानवीय देखभाल और उपयोग के लिए राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान (एनआईएच) दिशानिर्देशों का अनुपालन करते हैं और शिकागो विश्वविद्यालय संस्थागत पशु देखभाल और उपयोग समिति (आईएयूकेसी) द्वारा अनुमोदित किए गए हैं।
सभी दृश्य उत्तेजनाओं को एक काले या भूरे रंग की पृष्ठभूमि के खिलाफ एक गोल छिद्र में प्रस्तुत किया गया था।रिकॉर्डिंग के दौरान, इस छेद की स्थिति और व्यास को इलेक्ट्रोड टिप पर न्यूरॉन्स के शास्त्रीय ग्रहणशील क्षेत्र के अनुसार समायोजित किया गया था।हमने दृश्य उत्तेजनाओं की दो व्यापक श्रेणियों का उपयोग किया: साइकोमेट्रिक उत्तेजनाएं और ट्यूनिंग उत्तेजनाएं।
साइकोमेट्रिक उत्तेजना एक झंझरी पैटर्न (20 सीडी/एम2, 50% कंट्रास्ट, 50% कर्तव्य चक्र, 5 डिग्री/सेकंड) है जो उनकी दिशा के लंबवत दिशा में बहती हुई दो आयताकार झंझरी को सुपरइम्पोज़ करके बनाया गया है (छवि 1 बी)।यह पहले दिखाया गया है कि मानव पर्यवेक्षक इन ग्रिड पैटर्न को द्वि-स्थिर उत्तेजनाओं के रूप में देखते हैं, कभी-कभी एक ही दिशा में चलने वाले एकल पैटर्न (सुसंगत आंदोलन) के रूप में और कभी-कभी दो अलग-अलग सतहों के रूप में अलग-अलग दिशाओं (पारदर्शी आंदोलन) में चलते हैं।जाली पैटर्न के घटक, सममित रूप से उन्मुख - जाली के बीच का कोण 95° से 130° तक है (सेट से लिया गया: 95°, 100°, 105°, 115°, 120°, 125°, 130°°, पूरे सत्र में 115° पर अलगाव कोण न्यूरॉन्स संरक्षित नहीं थे, लेकिन हम यहां मनोभौतिक डेटा शामिल करते हैं) - लगभग 90° या 270° (पैटर्न ओरिएंटेशन)।प्रत्येक सत्र में, इंटरलैटिस जाली के केवल एक कोने का उपयोग किया गया था;प्रत्येक सत्र के दौरान, प्रत्येक परीक्षण के लिए पैटर्न का अभिविन्यास दो संभावनाओं में से यादृच्छिक रूप से चुना गया था।
ग्रिड की धारणा को स्पष्ट करने और कार्रवाई के लिए इनाम के लिए एक अनुभवजन्य आधार प्रदान करने के लिए, हम प्रत्येक ग्रिड घटक के प्रकाश बार चरण 72 में यादृच्छिक बिंदु बनावट पेश करते हैं।यह पिक्सेल के यादृच्छिक रूप से चयनित सबसेट की चमक को बढ़ाने या घटाने (एक निश्चित मात्रा से) द्वारा प्राप्त किया जाता है (छवि 1 सी)।बनावट की गति की दिशा एक मजबूत संकेत देती है जो पर्यवेक्षक की धारणा को सुसंगत या पारदर्शी गति की ओर स्थानांतरित कर देती है (चित्र 1सी)।सुसंगत परिस्थितियों में, सभी बनावट, बनावट जाली कवर के किस घटक की परवाह किए बिना, पैटर्न की दिशा में अनुवादित की जाती हैं (छवि 1 सी, सुसंगत)।पारदर्शी अवस्था में, बनावट उस झंझरी की दिशा में लंबवत चलती है जिसे वह कवर करती है (छवि 1 सी, पारदर्शी) (पूरक मूवी 1)।कार्य की जटिलता को नियंत्रित करने के लिए, अधिकांश सत्रों में इस बनावट चिह्न के लिए मिशेलसन कंट्रास्ट (Lmax-Lmin/Lmax+Lmin) (-80, -40, -20, -10, -5, 0, 5) के सेट से भिन्न था।, 10, 20, 40, 80).कंट्रास्ट को रास्टर की सापेक्ष चमक के रूप में परिभाषित किया गया है (इसलिए 80% के कंट्रास्ट मान के परिणामस्वरूप 36 या 6 सीडी/एम2 की बनावट होगी)।मंकी एन में 6 सत्रों और मंकी एस में 5 सत्रों के लिए, हमने संकीर्ण बनावटी कंट्रास्ट रेंज (-30, -20, -15, -10, -5, 0, 5, 10, 15, 20, 30) का उपयोग किया, जहां मनोवैज्ञानिक विशेषताएं पूर्ण-रेंज कंट्रास्ट के समान पैटर्न का पालन करती हैं, लेकिन संतृप्ति के बिना।
ट्यूनिंग उत्तेजनाएं साइनसॉइडल ग्रिड (विपरीत 50%, 1 चक्र/डिग्री, 5 डिग्री/सेकंड) हैं जो 16 समान दूरी वाली दिशाओं में से एक में चलती हैं, या साइनसॉइडल ग्रिड इन दिशाओं में चलती हैं (जिसमें दो विपरीत 135° कोण एक दूसरे के ऊपर आरोपित साइनसॉइडल झंझरी होते हैं)।पैटर्न की एक ही दिशा में.