视觉信息空间整合神经机制及相关神经网络的研究

研究视皮层神经元空间整合的神经机制,是揭示大脑处理复杂图像信息过程的新途径,是当今视觉神经科学的前沿。这些工作涉及复杂的认知过程，不仅具有重要的生物学意义，对计算机视觉和人工智能研究也将提供启迪。我们拟采用脑光学成像，多通道阵列微电极记录，玻璃微电极近胞体记录和标记等多种实验手段，深入研究初级视皮层神经元空间整合的分子(受体)机制及相关的神经网络，从结构和功能两个方面, 以及受体、细胞、和神经元集群三个不同水平上，深入探讨初级视皮层处理复杂视觉信息的神经机制。

研究视皮层神经元空间整合的神经机制，是揭示大脑处理复杂图像信息过程的新途径，是当今视觉神经科学的前沿。这些工作涉及复杂的认知过程，不仅具有重要的生物学意义，对计算机视觉研究也能提供启迪。我们采用脑光学成像，场电位记录，在体单细胞记录等多种研究手段，深入研究了视皮层处理图像信息的神经机制，并在此基础上建立了相应的计算模型，可以在杂乱的自然背景下识别目标轮廓。主要取得了一下成果：（1）初级视皮层神经元经典感受野和非经典感受野特征随刺激对比度可以发生变化，在低对比度刺激条件下，经典感受野和非经典感受野范围都变大，但是前者的增加更为明显。抑制程度在高对比度刺激条件下增加。（2）神经元对方位连续性和不连续性的选择与细胞类型有关。无外周抑制神经元（SN）倾向于方位连续性的选择，外周抑制神经元（SS）倾向于方位不连续性的选择；中心，外周的正交 /相同方位的选择指数（OSI）与神经元的抑制指数(SI)成正比。（3）我们以前的研究发现，可以将V1区神经元分为对比度依赖型（CD）,对比度非依赖抑制型（CIDs）, 对比度非依赖易化型（CIDf）。我们进一步的研究发现：CIDf神经元兴奋区最大，并且简单细胞占得比例多；CIDs神经元兴奋区最小，并且复杂细胞占得比例多；CD神经元兴奋区介于二者之间，简单，复杂细胞比例差不多。（4）结合光记录，场电位分析，和单细胞记录，我们发现：在风车样的防伪功能柱中，基于空间整合特性可分为三个亚区。第一个亚区位于风车中心(PC),神经元具有强的方位不依赖的空间整合特性；第二个亚区集中分布在同方位功能柱的中心（DM），神经元具有强的方位依赖的空间整合特性；第三个亚区集中分布在同方位功能柱的外周（DP），神经元具有弱的或者没有外周抑制特性。以上工作发表了一系列的；论文，不仅具有重要的科学意义，而且有一定的应用价值，对计算机视觉和图像信息处理提供了新的思路和启迪。