2020年03月03日
俳優の錬金術 視覚visual system 08
俳優の錬金術 視覚visual system 08
視覚野 visual cortex
一次視覚野/V1及び外線条皮質extrastriate cortexV2 V3 V4 V5を示す
一次視覚野 primary visual cortex V1/線条皮質striate cortex
静止.移動中物体に関する情報の処理に特化し 図柄認識pattern recognition に優れる
機能的に異なる6つの層に分かれる
外側膝状核lateral geniculate nucleus/LGNから最も視覚入力を受け取る4層は
更に 4A 4B 4Cα 4Cβ に分割される
4Cα亜層Sublaminaは 主にLGNから大細胞Magnocellular cells/M-cells 入力を受け取り
4Cβ層は 小細胞Parvocellular cells/P-cells より受け取る
V1は視覚入力から「重要図Saliency map」(重要なものを強調表示)作成し注視を導く
視覚入力を何百万ニューロンによる神経発火率に変換することにより
最高発火ニューロンによってシグナル伝達が最も顕著な場所へ視線を引き付ける
V1の発火率は上丘/superior colliculus/SC が受け取り 視線変更を導く
V1は視覚による空間情報 spatial informationをより良く写像する
レチノトピックマップ retinotpic map 構造 が顕著
皮質拡大cortical magnification / M scaling
.網膜retinaの中心窩foveaに対応する多くのニューロンが
視野の小さな領域からの情報を処理する
注視から40ms以上 でV1ニューロンは 小さな刺激stimuli に集中対応し
視覚視点の方向visual orientations 空間周波数spatial frequencies 色colors の
小さな変化を識別する
大脳皮質コラムcortical column
眼優位性Ocular dominance columns(視覚における片眼優位の性質)を持つ
方位選択制コラムOrientation columns
ガボール変換Gabor transform と大脳皮質コラムcortical column現象の数学的対称性
短時間フーリエ変換Short-time Fourier transform/STFT(関数に窓関数をずらしながら掛けて
それにフーリエ変換する) 時間変化する信号の周波数と位相の変化を解析
注視から100ms後V1のニューロンは視覚情報を大局的に捉える
この特性は回帰性処理の繰り返し
低層皮質領域に対する高層皮質領域の影響と
錐体細胞pyramidal neurons(大脳皮質cerebral cortexと海馬hippocampusに存在する
主要な興奮性ニューロン) との横方向の接続に起因する
V1に中継される視覚情報は空間/光学画像の観点からは符号化されないが
エッジ検出Edge detection(白黒の境目の様に) により良く対応する
皮質による視覚処理のの初期段階で 空間的位置を示す視覚情報は局所的対比符号化により保存される
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Saliency map:画像表現をより意味のある分析しやすいものに単純化および変更する
上丘(superior colliculus/SC 脳の中脳蓋tectumにある有対の構造
上丘ニューロンは視覚.聴覚.体性感覚刺激に応答する
レチノトピックマップ (retinotpic map) :
レチノトピーretinotopy視覚刺激に応答する神経細胞が持つ空間的な構造
脳brain 内 隣接する神経細胞/ニューロンNerve cellの受容野Receptive field は
視野field of view/FoV上で少しだけ異なる位置にあり 大部分は重複した視野位置にある
こうした受容野の中心は 規則的に抽出されたモザイク画を作る
それは視覚系の異なる階層のニューロンの結合には空間的選択性がある故で
細胞は視野上の地図 レチノトピックマップ retinotpic mapを形成する
視覚刺激に応答する脳の構造の多くはレチノトピックマップを持つように構造されている
空間周波数spatial frequency:空間的な周期
視覚の場合正弦波sine wave
(正弦関数sinefunction として観測可能な周期的変化を示す波動 )で算出
画像中の空間周波数が異なると刺激の見え方が異なる
空間周波数が高ければ 像にエッジなどの突然の変化が生じていることを意味する
一般的には高空間周波数は像の詳細についての情報に対応
一方低空間周波数は 形・方位などの大局的な情報を表現する
と たのしい演劇の日々
視覚野 visual cortex
一次視覚野/V1及び外線条皮質extrastriate cortexV2 V3 V4 V5を示す
一次視覚野 primary visual cortex V1/線条皮質striate cortex
静止.移動中物体に関する情報の処理に特化し 図柄認識pattern recognition に優れる
機能的に異なる6つの層に分かれる
外側膝状核lateral geniculate nucleus/LGNから最も視覚入力を受け取る4層は
更に 4A 4B 4Cα 4Cβ に分割される
4Cα亜層Sublaminaは 主にLGNから大細胞Magnocellular cells/M-cells 入力を受け取り
4Cβ層は 小細胞Parvocellular cells/P-cells より受け取る
V1は視覚入力から「重要図Saliency map」(重要なものを強調表示)作成し注視を導く
視覚入力を何百万ニューロンによる神経発火率に変換することにより
最高発火ニューロンによってシグナル伝達が最も顕著な場所へ視線を引き付ける
V1の発火率は上丘/superior colliculus/SC が受け取り 視線変更を導く
V1は視覚による空間情報 spatial informationをより良く写像する
レチノトピックマップ retinotpic map 構造 が顕著
皮質拡大cortical magnification / M scaling
.網膜retinaの中心窩foveaに対応する多くのニューロンが
視野の小さな領域からの情報を処理する
注視から40ms以上 でV1ニューロンは 小さな刺激stimuli に集中対応し
視覚視点の方向visual orientations 空間周波数spatial frequencies 色colors の
小さな変化を識別する
大脳皮質コラムcortical column
眼優位性Ocular dominance columns(視覚における片眼優位の性質)を持つ
方位選択制コラムOrientation columns
ガボール変換Gabor transform と大脳皮質コラムcortical column現象の数学的対称性
短時間フーリエ変換Short-time Fourier transform/STFT(関数に窓関数をずらしながら掛けて
それにフーリエ変換する) 時間変化する信号の周波数と位相の変化を解析
注視から100ms後V1のニューロンは視覚情報を大局的に捉える
この特性は回帰性処理の繰り返し
低層皮質領域に対する高層皮質領域の影響と
錐体細胞pyramidal neurons(大脳皮質cerebral cortexと海馬hippocampusに存在する
主要な興奮性ニューロン) との横方向の接続に起因する
V1に中継される視覚情報は空間/光学画像の観点からは符号化されないが
エッジ検出Edge detection(白黒の境目の様に) により良く対応する
皮質による視覚処理のの初期段階で 空間的位置を示す視覚情報は局所的対比符号化により保存される
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Saliency map:画像表現をより意味のある分析しやすいものに単純化および変更する
上丘(superior colliculus/SC 脳の中脳蓋tectumにある有対の構造
上丘ニューロンは視覚.聴覚.体性感覚刺激に応答する
レチノトピックマップ (retinotpic map) :
レチノトピーretinotopy視覚刺激に応答する神経細胞が持つ空間的な構造
脳brain 内 隣接する神経細胞/ニューロンNerve cellの受容野Receptive field は
視野field of view/FoV上で少しだけ異なる位置にあり 大部分は重複した視野位置にある
こうした受容野の中心は 規則的に抽出されたモザイク画を作る
それは視覚系の異なる階層のニューロンの結合には空間的選択性がある故で
細胞は視野上の地図 レチノトピックマップ retinotpic mapを形成する
視覚刺激に応答する脳の構造の多くはレチノトピックマップを持つように構造されている
空間周波数spatial frequency:空間的な周期
視覚の場合正弦波sine wave
(正弦関数sinefunction として観測可能な周期的変化を示す波動 )で算出
画像中の空間周波数が異なると刺激の見え方が異なる
空間周波数が高ければ 像にエッジなどの突然の変化が生じていることを意味する
一般的には高空間周波数は像の詳細についての情報に対応
一方低空間周波数は 形・方位などの大局的な情報を表現する
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