为了准确地感知移动物体的方向，老鼠可以利用一小群但非常有用的视觉神经元，这些神经元的工作方式似乎与灵长类动物大脑皮层中发现的“模式细胞”相同。由于这些神经元，大鼠可以依赖相当先进的运动处理系统，该系统基于从视网膜图像中提取高级视觉信息。

这些是 SISSA 新研究的结论，该研究刚刚发表在《科学进展》杂志上。为了研究大鼠大脑中是否含有能够解决“孔径问题”(准确感知运动的重要步骤)的神经元，Davide Zoccolan 教授领导的团队记录了大鼠视觉皮层中的一组特定细胞，并分析了它们的使用人工智能模型来解释细胞功能的行为。结果表明，这些神经元确实具有与灵长类视觉系统中发现的“模式细胞”相当的特性。了解支撑这些细胞功能的过程不仅有助于扩大我们对视觉系统的理解，而且有助于激发创新人工视觉系统的开发。这项新研究证明，老鼠是用于此目的以及研究视力和可能影响视力的病理学(例如神经退行性或神经发育障碍)的优秀动物模型。

运动视觉如何运作：光圈问题

“从感知的角度来看，估计物体移动的方向是一项非常复杂的计算。每个物体都由许多不同的部分组成，这些部分可以粗略地视为一组定向片段”，该研究的领导者佐科兰教授解释道。佐科兰继续说道：“我们视觉系统初始阶段的神经元对视野中很小一部分(它们的“感受野”)中视觉刺激的存在很敏感。这意味着他们每个人在任何给定时间只能“看到”这些定向片段之一。总的来说，这些神经元似乎能够将物体的图像分解成许多小组成部分：许多小的、有方向的片段。这种分解是我们的视觉系统解释视网膜收集的图像过程中的一个基本步骤。但它对感知运动提出了挑战。事实上，这些神经元只能测量垂直于它们编码的定向轮廓的物体的运动分量。举个例子：就像我们通过一个小孔看周围的环境一样，我们无法看到物体真实、完整的运动。这就是专家所说的“光圈问题”。

为了准确地感知复杂物体的运动方向，这些神经元(称为“组件”细胞)提供的信号需要进一步处理和整合，以便为我们提供运动物体的完整视图。在灵长类动物中，这种操作沿着“背流”进行，从初级视觉皮层开始，到达顶叶的高级视觉区域，功能层次日益复杂。”Zoccolan 继续说道。来自组成细胞的信息随后到达我们视觉系统中的一种特殊神经元：模式细胞。“这些细胞可以处理所有传入的数据，然后将它们整合起来，使我们能够完整地看到物体的运动”，Zoccolan 解释道。

据人工智能称，老鼠还拥有专门的全局运动探测器

“在我们的研究中，我们研究了大鼠的哪些皮层视觉神经元受到孔径问题的影响并表现得像组成细胞，而哪些则对此免疫并表现得像模式细胞”，该论文的第一作者 Giulio Matteucci 解释道。研究。“我们在大鼠皮层的两个不同视觉区域中发现了一小群具有该模式类型的神经元。这表明啮齿动物的大脑也含有能够提供移动物体的真实视图的神经元，就像灵长类动物的皮层一样。”研究人员继续说道。“尽管这两个物种之间存在明显差异。在啮齿类动物中，这些类型的细胞数量要少得多，并且分散在视觉皮层的各个区域，而不是像灵长类动物那样聚集在特定区域。”

为了了解团队观察到的细胞是否真的可以被视为“模式细胞”，研究人员求助于人工智能。“我们使用人工神经网络和深度学习模型，可以忠实地再现灵长类动物视觉神经元行为的不同方面”，Matteucci 继续说道。他解释说：“只有通过开发基于这些神经网络的预测模型，我们才能解释大鼠模式细胞的反应。这就是我们如何排除其他假设并确认这些实际上是真实模式细胞的方法。”

为什么这项研究很重要

“我们的研究得出了几个有趣的结论”佐科兰教授继续说道。“首先，我们发现一个比我们的视觉系统简单得多、层次结构浅得多的视觉系统仍然可以包含专门用于高级运动处理的高级神经元。从比较的角度来看，这很有趣。此外，它还可以引发新的计算研究并激发新的人工视觉模型”。该研究的第二个优势涉及未来研究的前景：“在过去的 15 年里，啮齿类动物被广泛用于研究正常和病理条件下的视觉处理。但对于视觉科学家来说，问题仍然是一样的：这些动物在多大程度上是研究人类视觉功能的良好模型?通过这项工作，我们提供了额外的证据来支持这样的结论：啮齿类动物的视觉皮层与我们的视觉皮层足够相似，值得研究，从而利用这些物种中可用的一系列非凡的实验工具来检查神经元回路。”

事实上，未来的工作需要详细研究这些特殊神经元在大鼠中的功能。Davide Zoccolan 总结道：“我们知道它们的行为类似于模式细胞，但我们还不知道这种能力背后的神经元回路的蓝图。这是一个有待未来研究的问题”。