脑损伤可直接影响视觉功能大脑皮层。V1是一个大约0.07英寸(2毫米)厚的大脑层,大约有一张索引卡的面积。由于它被挤压,它的体积只有几立方厘米。V1中的神经元在局部和全局层面都有组织,有水平和垂直的组织结构。相关变量将从中提取其他的包括形状,形状,尺寸等人脑中计算的并行性意味着某些细胞被A颜色激活,其他细胞被B颜色激活,等等。V1中最明显的组织协议是水平层。主要有六层,用罗马数字标记,从I到VI。I是最外层,离眼球和LGN最远,因此接收到的包含视觉数据的直接投射数最少。LGN最粗的神经束投射到V层和VI层,这些层本身包含投射回LGN的神经,形成一个反馈回路。视觉数据的发送者(LGN)和它的处理器(V1)之间的反馈有助于澄清不明确的感觉数据的本质。原始的感觉数据来自眼睛,作为一个叫做视网膜主题图(retinotopic map)的神经刺激的集合。第一组神经元被设计来执行相对基本的功能感官数据分析-当视觉"像素"的临界阈值被证明是以垂直模式配置时,设计用于检测垂直线的神经元集合可能会激活。更高级别的处理器根据来自其他神经元的预处理数据做出"决定";例如,设计用于检测一个物体的速度可能取决于神经元的信息,这些神经元被设计成能将物体从背景中分离出来。另一种组织结构是垂直的或柱状的神经结构。一个纵列延伸到所有水平层,通常由具有相似功能的神经元组成,("神经元一起激发,连接在一起")和它们的偏见的共同点。例如,一列可能只接受来自右眼的信息,另一列可能只接受左眼的信息。列通常有亚列,分别称为大列和微柱微柱可以很小,只包含100个单独的神经元。研究人脑信息处理的细节很困难,因为灵长类动物大脑进化的方式复杂,特别,而且看起来很凌乱,以及任何一个大脑由于其巨大的任务必然会表现出的复杂的性质。在历史上,选择性地损伤动物的视觉皮层是研究神经功能最有成效(也是最具争议)的方法之一,但是最近,科学家们开发出了一种工具,可以选择性地去激活或激活特定的大脑区域,而不会对它们造成伤害,而且这些算法在处理认知科学所特有的海量数据方面也越来越复杂,有一天我们将能够全面了解视觉皮层,这并非不合理。
枕叶使个体能够区分形状。
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