Jak je organizován vizuální kortex?

Veškeré vizuální informace, které lidská mysl dostává, jsou zpracovávány částí mozku známou jako vizuální kůra . Vizuální kůra je součástí vnější vrstvy mozku, kůry a je umístěna u hřbetního pólu týlního laloku; Jednoduše řečeno, do spodní části mozku. Vizuální kůra získává své informace prostřednictvím projekcí, které se rozprostírají po celém mozku z očí. Projekce nejprve projdou bodem meziprostoru uprostřed mozku, kusem mandlí připomínaným Lateral Geniculate Nucleus nebo LGN. Odtud jsou promítnuty do vizuální kůry ke zpracování.

Vizuální kůra je rozdělena do pěti oblastí, označených V1, V2, V3, V4 a MT, které se příležitostně označují jako V5. V1, někdy nazývaný pruhovaná kůra kvůli svému pruhovanému vzhledu, když je barvený a pod mikroskopem, je zdaleka největší a nejdůležitější. Někdy se nazývá primární vizuální kůra nebo oblast 17. Ostatní vizuální oblasti se označují jako extrastrikovaná kůra . V1 je jednou z nejvíce studovaných a pochopených oblastí lidského mozku.

V1 je přibližně 2 mm silná vrstva mozku o ploše indexové karty. Vzhledem k tomu, že je ohnutý nahoru, jeho objem je jen několik centimetrů krychlových. Neurony ve V1 jsou organizovány na místní i globální úrovni s horizontálními a vertikálními organizačními schématy. Relevantní proměnné, které mají být odebrány ze surových senzorických dat, zahrnují barvu, tvar, velikost, pohyb, orientaci a další, které jsou jemnější. Paralelní povaha výpočtu v lidském mozku znamená, že existují určité buňky, které jsou aktivovány přítomností barvy A, jiné aktivovány barvou B atd.

Nejviditelnějším organizačním protokolem ve V1 je horizontální vrstva. Existuje šest hlavních vrstev, označených římskými číslicemi jako I až VI. Já jsem nejvzdálenější vrstva, nejvzdálenější od očí a LGN, a proto přijímám nejmenší počet přímých projekcí obsahujících vizuální data. Nejhrubší svazky nervů z LGN jsou promítnuty do vrstev V a VI, které samy obsahují nervy, které vyčnívají zpět do LGN a vytvářejí zpětnovazební smyčku. Zpětná vazba mezi odesílatelem vizuálních dat (LGN) a jeho procesorem (V1) je užitečná pro objasnění povahy dvojznačných smyslových dat.

Nezpracovaná smyslová data pocházejí z očí jako soubor nervových výbojů nazývaných retinotopická mapa . První řada neuronů je navržena tak, aby prováděla relativně elementární analýzu senzorických dat - sbírka neuronů navržených k detekci svislých čar by se mohla aktivovat, když se prokáže, že kritický práh vizuálních „pixelů“ je nakonfigurován ve vertikálním vzoru. Procesory vyšší úrovně přijímají svá „rozhodnutí“ na základě předem zpracovaných dat z jiných neuronů; například, sbírka neuronů určených k detekci rychlosti objektu může být závislá na informacích z neuronů určených k detekci objektů jako samostatných entit od jejich pozadí.

Dalším organizačním schématem je vertikální nebo sloupová neurální architektura. Sloupec prochází všemi horizontálními vrstvami a obvykle se skládá z neuronů, které mají funkční podobnosti („neurony, které spolu střílejí, spojují se“) a společné rysy v jejich předpojatosti. Jeden sloupec může například přijímat informace výhradně z pravého oka, druhý zleva. Sloupce mají obvykle podsloupce, které se nazývají makro sloupce a mikrokolony . Mikrokolony mohou být tak malé, že obsahují pouze sto jednotlivých neuronů.

Studium podrobností zpracování informací v lidském mozku je obtížné kvůli složitému, ad hoc a zdánlivě chaotickému způsobu, jakým se mozky primátů vyvinuly, a také vzhledem ke složité povaze, kterou může jakýkoli mozek určitě zobrazit na základě svého obrovského úkolu. Selektivní poškození zrakové kůry u zvířecích subjektů je historicky jedním z nejproduktivnějších (a kontroverznějších) způsobů zkoumání nervového fungování, ale v poslední době vědci vyvinuli nástroje pro selektivní deaktivaci nebo aktivaci konkrétních oblastí mozku, aniž by je poškodili. Rozlišení zařízení pro skenování mozku exponenciálně roste a algoritmy se zvyšují v sofistikovanosti, aby zvládly záplavu datových charakteristik kognitivních věd. Není nepravděpodobné navrhnout, že jednoho dne budeme schopni pochopit vizuální kůru jako celek.