Similarities and differences between stimulus tuning in the inferotemporal visual cortex and convolutional networks
用于对象分类训练的深度卷积神经网络（CNN）与灵长类动物腹侧视觉流有许多惊人的相似之处。特别是，在早期，中期和晚期层的活动是密切相关的V1，V4和下颞叶皮层（IT）的活动。这项研究进一步比较了对象分类CNN的后期层的活动与IT电生理学文献中报道的活动模式。有一些密切的相似之处，包括人口响应稀疏分布的刺激，和分布的大小调谐带宽。尺度不变性的统计、对杂波和遮挡的响应以及方向调整不太相似。对象选择性的统计数据是完全不同的。这些结果与最近的研究一致，这些研究强调了对象分类CNN和腹侧流之间的强烈相似之处，并且还强调了可能在未来CNN中减少的差异。
2016-12-21 q-bio.NC
Attentional modulation in layer 4 of the visual cortex could be mediated by interneurons with complex receptive field characteristics
视觉皮层中的许多神经元具有方向选择性，它们的放电频率随着对比度的增加而增加，并受到注意力的调节。这些计算背后的皮层回路是什么？我们研究如何同步可以调制的兴奋性的中间神经元，在模型层4网络显示对比度不变的方向调整。我们没有发现标准环模型（Somers等，1995），其中只包含简单的感受野（RF），表现适当的参数设置。只有当包含具有复杂感受野的中间神经元时，类似于最近在猫初级视觉皮层中发现的中间神经元（Hirsch et al，2003），网络才表现出适当的行为。该模型的一个关键特征是，复杂的中间神经元投射到简单的中间神经元，但简单的中间神经元不会投射回它们。通过增加复杂中间神经元的去极化，将网络从非关注状态切换到关注状态。除了对比度不变的方向调谐外，该模型还再现了以下实验结果：（1）注意状态下兴奋性细胞的局部场电位（eLFP）和脉冲序列之间的γ频率范围相干性高于非注意状态，但兴奋性细胞的放电频率在不同状态之间没有变化;（2）eLFP的γ频段功率随对比度的增加而增加。该模型预测，有两个群体的抑制性细胞，一个复杂的RF特性，其放电率增加与注意和其他简单的RF特性，其放电率降低与注意。
2006-11-08 q-bio.NC
On sources to variabilities of simple cells in the primary visual cortex: A principled theory for the interaction between geometric image transformations and receptive field responses
KTH Royal Institute of Technology（瑞典皇家理工学院）
本文提出一种理论，探讨几何图像变换与感受野响应的相互作用，通过统一空间缩放、仿射变换、伽利略变换和时间缩放变换，建立感受野形状的扩展模型，以实现不同观察条件下场景的匹配。
2026-10-20 q-bio.NC
Gabor frames from contact geometry in models of the primary visual cortex
研究初级视觉皮层几何模型中接触几何与Gabor滤波器的关系，证明由流形几何确定的格缩放可满足框架条件，并提出5维模型中窗函数的修改方法以生成Gabor框架。
2023-06-02 q-bio.NC
Unveiling interpretable development-specific gene signatures in the developing human prefrontal cortex with ICGS
在本文中，揭示可解释的发育特异性基因签名在人类PFC中，我们提出了一种新的基因选择方法，命名为可解释的因果关系基因选择（ICGS），它采用贝叶斯网络（BN）来表示多个基因变量和发育变量之间的因果关系。所提出的ICGS方法将基于正实例的对比学习与变分自动编码器（VAE）相结合以获得该最优BN结构，并使用马尔可夫毯（MB）来识别与发育变量因果相关的基因签名。此外，在基因选择之前，差异表达基因（DEG）被用来过滤冗余基因。为了识别基因签名，我们将所提出的ICGS应用于人类PFC单细胞转录组学数据。实验结果表明，该方法能有效识别人类PFC中发育特异性基因，基因本体富集分析和ASD相关基因分析表明，这些识别出的基因揭示了人类PFC中的关键生物学过程和通路，对神经发育障碍的治疗具有更大的潜力。这些基因特征有望为理解PFC在人类中的发育异质性和功能带来重要影响。
2022-11-15 q-bio.NC
Pre-frontal cortex guides dimension-reducing transformations in the occipito-ventral pathway for categorization behaviors
本研究通过MEG实验验证视觉分类的层级降维假设，发现前额叶皮层引导枕-腹侧通路的三阶段转换，揭示了不同任务下视觉特征从高维表征到任务相关低维流形的动态加工机制。
2024-06-20 q-bio.NC
Separation Effect of Early Visual Cortex V1 Under Different Crowding Conditions A TMS Study
视觉拥挤使周围视觉的模式识别变得困难，但这种现象的神经机制仍然不清楚，因为有不同的观点。为了研究不同拥挤条件下V1的分离效果，在右侧V1内施加单脉冲经颅磁刺激。实验设计包括两个因素：TMS强度（光幻视阈值的10%、65%和90%）和拥挤（高和低）条件。精度结果表明，拥挤条件和TMS条件之间有很强的相互作用。当TMS刺激强度低于光幻视阈值时，在高拥挤条件下会感觉到更多的拥挤，而在低拥挤条件下会感觉到更少的拥挤。上述结果表明，TMS刺激可使高、低拥挤状态分离。实验结果支持了拥挤现象与V1有关并发生在视觉编码阶段的假设。
2019-05-24 q-bio.NC
Spatio-Temporal Dynamics of Visual Imagery for Intuitive Brain-Computer Interface
视觉表象是一种直观的脑机接口范式，指视觉场景的出现。尽管它的方便，其内在特性的分析是有限的。在这项研究中，我们证明了时间间隔和通道选择的影响解码性能的多类视觉图像的效果。我们将时间段分为0-1秒和1-2秒的时间间隔，并在三个不同的大脑区域进行六类分类：全脑，视觉皮层和前额叶皮层。在时间间隔上，0-1 s组表现出24. 2%的平均分类准确率，在前额叶皮层显著高于1-2 s组。在3个不同区域中，前额叶皮层的分类准确率在0-1 s间隔组均显著高于视觉皮层，暗示了视觉表象过程中的认知唤醒。这一发现将为提高解码性能提供关键信息。
2020-02-27 cs.HC q-bio.NC
Early processing of consonance and dissonance in human auditory cortex
音高是声音周期性的感知相关物，也是听觉的基本属性。两个或两个以上音高的相互作用会产生一种感觉，这种感觉可以用协和或不协和的程度来表征。在目前的研究中，我们调查的神经磁表示的协和和不协和的音乐二进制使用一种新的模型的皮层活动，在努力评估可能参与的音高特定的神经机制在协和处理在早期皮层阶段。在研究的第一步中，我们开发了一种新的皮质音高处理模型，旨在解释音高起始反应（POR）的形态学，音高特定的听觉诱发的N100成分在人类听觉皮层的子成分。该模型解释了POR产生的神经机制，并定量地解释了POR的峰值潜伏期与音高感知之间的关系。接下来，我们应用脑磁图（MEG）记录的POR引起的六个辅音和不协和二对。POR的峰值潜伏期受到刺激内的协和程度的强烈调制;具体而言，最不协和的二分体表现出POR的潜伏期比最协和的二分体的潜伏期长约30 ms，这种效果大大超过了由单个音高声音引起的预期潜伏期差异。我们的模型能够预测在神经磁数据中观察到的POR潜伏期模式，并将此预测推广到其他二联体。这些结果表明，负责音高处理的神经机制表现出一种内在的差异性反应，同时协和和不协和的音高组合，这表明和谐和不和谐的知觉可能是一个新兴的性能在人类听觉皮层的音高处理系统。
2017-11-30 q-bio.NC
Suppression of neuronal phase synchronisation in cat cerebral cortex
我们研究了扰动对猫大脑皮层的影响。根据文献，这种皮层结构可以通过聚类网络来描述。通过这种方式，我们构建了一个与猫矩阵中区域数量相同的聚类网络，其中每个区域都被描述为具有小世界性质的子网络。我们专注于抑制神经元相位同步考虑不同种类的扰动。在各种控制干预措施中，我们选择了三种方法：延迟反馈控制，外部时间周期驱动和激活选定的神经元。我们模拟这些干预措施，以提供一个程序来抑制不希望的和病理性的异常节律，可以与许多形式的同步。在我们的模拟中，我们已经验证了延迟反馈控制的同步抑制效率高于外部时间周期驱动和激活的猫大脑皮层具有相同的耦合强度的选定的神经元。
2016-01-26 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.NC
Can retinal ganglion cell dipoles seed iso-orientation domains in the visual cortex?
本研究检验统计连接模型中RGC马赛克偶极子角度相关性是否足以引发皮层等取向域，发现猫和灵长类数据中无空间相关，并引入新点过程证明弱相关极不可能，结论是马赛克缺乏所需空间结构。
2013-11-19 q-bio.NC
Future Video Generation Better Aligns with the Human Visual Cortex than Observed Video
Yonsei University College of Medicine（延世大学医学院）；Institute of Behavioral Sciences in Medicine, Yonsei University College of Medicine（延世大学医学院行为科学研究所）；Department of Biomedical Systems Informatics, Yonsei University College of Medicine（延世大学医学院生物医学系统信息学系）；Korea University（高丽大学）；Yonsei Institute for Digital Healthcare, Yonsei University（延世大学数字医疗研究所）
本研究假设未来视频生成的内部表征比观察视频更符合人类视觉皮层的预测性处理，通过fMRI和视频扩散模型验证，并发现人类更偏好此类生成视频。
2026-10-01 cs.AI cs.CV q-bio.NC
The macaque IT cortex but not current artificial vision networks encode object position in perceptually aligned coordinates
York University（约克大学）；University of Udine（乌迪内大学）
猕猴IT皮层编码物体位置在感知对齐坐标，而人工视觉系统无法产生适应性位置偏移。
2026-03-11 q-bio.NC
Slow Waves Analysis Pipeline for extracting the Features of the Bi-Modality from the Cerebral Cortex of Anesthetized Mice
皮层慢振荡是皮层网络的一种新兴特性，是睡眠等低复杂性大脑状态的标志，代表了默认的活动模式。在这里，我们提出了一个方法论的方法来量化的空间和时间特性，这一新兴的活动。我们改进和丰富了一个强大的分析程序，已经成功地应用于体外和体内数据采集。我们通过分析从野生型异氟烷麻醉小鼠的自定义32通道多电极阵列记录的皮层电图（ECoG）痕迹来测试该方法的新工具。增强的分析管道，名为SWAP（慢波分析管道），检测向上和向下状态，使其统计属性的空间依赖性的表征，并支持不同主题的比较。SWAP以独立于数据的方式实施，允许其应用于其他数据集（从不同的主题或使用不同的记录工具获得）以及数值模拟的结果。通过使用SWAP，我们报告了在皮质区域和皮质部位观察到的慢振荡（SO）的统计学显著差异。计算皮层地图通过插值的功能SO获得的电极位置，我们给出了证据的梯度在全球范围内沿斜轴从额外侧朝向枕内侧区域，进一步突出了一些异质性皮质区。在慢振荡的空间表征上获得的结果对于产生数据驱动的大脑模拟和触发关于皮层中不同区域的作用和相互作用的讨论是必不可少的，从而提高了我们对δ节律的产生和传播机制以及更普遍的皮层特性的理解。
2019-03-08 q-bio.NC
Meta-Learning an In-Context Transformer Model of Human Higher Visual Cortex
针对高级视觉皮层建模依赖大规模个体fMRI数据、泛化性差的问题，提出BraInCoRL元学习上下文Transformer框架，无需微调即可通过少样本预测体素反应，性能更优、泛化性强且可解释性好。
2025-11-17 cs.LG q-bio.NC
The interplay between long- and short-range temporal correlations shapes cortex dynamics across vigilance states
越来越多的证据表明，在唤醒过程中的皮层动力学表现出长距离的时间相关性，适合于在较长的时间内整合输入，以增加决策和工作记忆任务的信噪比。因此，睡眠被认为是一种以长程相关性的崩溃为特征的状态;然而，迄今为止还缺乏支持这一观点的神经元时间尺度的详细测量。在这里，我们表明，在清醒状态下的自由行为大鼠在单个神经元水平上测量的长时间尺度在非快速眼动（NREM）睡眠期间被废除。我们提供的证据存在两个不同的状态，在皮层的时标动态：一个是其特征在于长时间尺度，占主导地位的清醒和REM睡眠，第二个特点是没有长距离的时间相关性的特点NREM睡眠。我们观察到，这两种时间尺度制度可以共存，并且结合起来，导致长时间尺度在延长的觉醒期间明显逐渐下降，并在睡眠后恢复。我们的研究结果提供了一个丢失的链接之间观察到的长时间尺度在清醒期间的个别神经元波动和报告的长期相关性缺乏在深睡眠期间的EEG和fMRI研究。他们还提出了睡眠的网络级功能，将皮层网络重新组织到由缓慢的皮层动力学控制的状态，以确保清醒时的最佳功能。
2017-06-12 nlin.AO q-bio.NC
Assessing criticality in pre-seizure single-neuron activity of human epileptic cortex
癫痫发作的特征是异常和过度的神经活动，其中皮质网络动力学似乎变得不稳定。然而，大多数时候，在无癫痫期，癫痫患者的皮层表现出完全稳定的动力学。这就提出了一个问题，即在这种稳定的违约状态下，反复出现的不稳定是如何产生的。在这项工作中，我们研究了两种潜在的癫痫发作的情况：（i）癫痫皮质区通常可能更接近不稳定，这将使癫痫患者更容易发生癫痫发作，或（ii）癫痫皮质区可能在癫痫发作前系统地向不稳定方向漂移。我们分析了20例癫痫患者的致痫性（局灶性）和非局灶性皮质半球的单单位锋电位记录。我们量化的距离不稳定的临界性的框架中，使用一种新的估计，这使得一个无偏的推断，从一个小的记录神经元。令人惊讶的是，我们没有发现这两种情况的证据：病灶区通常不接近不稳定，癫痫发作之前也没有向不稳定漂移。事实上，我们从癫痫发作前和无癫痫发作间隔的结果表明，尽管有癫痫，人类大脑皮层仍在稳定的、稍微亚临界的状态下运行，就像其他健康的人一样。
2021-04-05 physics.bio-ph q-bio.NC
Antiepileptic drugs induce subcritical dynamics in human cortical networks
皮质网络的功能关键取决于微调的相互作用，以提供长距离的神经元活动传播，同时避免失控的兴奋。这种重要性突出的病理后果和受损的性能所造成的异常网络兴奋性的精神和神经疾病，如癫痫。理论和实验表明，网络交互对活动传播的控制可以用分支过程来描述。这一假设部分是由在大脑皮层中观察到的平衡时空动力学的强有力的证据支持，然而，网络相互作用和皮层活动之间的因果关系的证据，预测的分支过程，在人类中失踪。在这里，我们测试这种因果关系，通过监测皮质活动的系统药理学减少皮质网络与抗癫痫药物的相互作用。我们报告说，皮层活动级联，癫痫棘波的传播模式，以及时间相关性下降，正是预测的分支过程。我们的研究结果为皮层网络功能的分支过程理论提供了缺失的一环，这对理解皮层兴奋性的基础及其在癫痫等疾病中的监测具有重要意义。
2019-04-30 q-bio.NC
Receptive Field and Feature Map Formation in the Primary Visual Cortex via Hebbian Learning with Inhibitory Feedback
本文提出了一个线性神经网络模型，用于描述哺乳动物视觉系统，其中初级视觉皮层（V1）到外侧膝状体核的后向联系起着关键作用。反向连接控制从LGN到V1的信息流，以使从LGN到V1的信息传输速率最大化。将赫布学习应用于前向和后向连接会导致感受野的形成，这些感受野对边缘、条形和偏好方向的空间频率敏感。V1区的感受野类型取决于LGN区传入纤维连接的密度。在学习阶段，方向偏好通过横向交互作用在初级视觉皮层中组织起来。在未成熟和成熟的动物之间的眼睛的大小的变化被证明是V1组织的发展中的一个重要因素。成熟的网络的organainization相比，在猕猴中发现的几个分析测试。
2005-05-05 q-bio.NC q-bio.QM
BrainSCUBA: Fine-Grained Natural Language Captions of Visual Cortex Selectivity
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）
BrainSCUBA 利用对比视觉-语言模型和大型语言模型，为视觉皮层体素生成细粒度自然语言描述，实现数据驱动的语义选择性刻画，并在身体选择性区域发现新的细粒度语义偏好。
2024-05-03 cs.LG q-bio.NC
Prune and distill: similar reformatting of image information along rat visual cortex and deep neural networks
International School for Advanced Studies（国际高等研究院）；Princeton Neuroscience Institute（普林斯顿神经科学研究所）
本研究比较CNN与大鼠视觉皮层，发现二者物体表征均经历本征维数扩张—收缩，并伴随低中层图像信息的蒸馏与主动剪枝，揭示共享的信息重构原则。
2022-05-27 cs.LG q-bio.NC
Large-scale neural network model for functional networks of the human cortex
我们调查的影响，间接连接，区域间的距离和集体效应的大规模功能网络的人类大脑皮层。我们研究拓扑结构的经验推导出的静息态网络（RSN），从功能磁共振成像数据中提取，并在所获得的网络模型动力学。通过Pearson相关系数从不同皮层区域的血氧水平依赖（BOLD）活动的平均时间序列计算RSN。我们比较功能连接网络的模拟BOLD活动作为耦合强度和相关阈值的函数。支持BOLD信号波动的神经网络动力学被建模为受不相关的高斯白噪声和时间延迟相互作用的可激发FitzHugh-Nagumo振荡器，以解释沿轴突的信号传播的有限速度。我们讨论了依赖于信号速度和相关阈值的模拟BOLD活动的功能连接，并将其与经验数据进行比较。
2013-02-14 nlin.AO q-bio.NC
Implantable CMOS probes for high resolution Electrical Imaging of Local Field Potentials Across the Rat Barrel Cortex in vivo
本研究提出一种基于配备256位点、15μm分辨率高密度阵列的新型植入式神经接口的局部场电位体内电成像方法，可用于分析大鼠体感皮层单个桶柱中胡须诱发活动的传播，为神经元网络研究提供支撑。
2025-03-19 physics.ins-det physics.med-ph q-bio.NC
Top-down inference in an early visual cortex inspired hierarchical Variational Autoencoder
Wigner Research Centre for Physics（维格纳物理研究中心）
将视觉皮层中的计算解释为环境生成模型中的学习和推理，在神经科学和认知科学中都得到了广泛的支持。然而，分层计算，视觉皮层处理的一个标志，仍然是不受影响的生成models，因为缺乏足够的工具来解决它。在这里，我们利用在变分自动编码器（VAE）的进步，调查早期视觉皮层与稀疏编码分层VAE训练的自然图像。我们设计的替代架构，不同的两个潜在层VAE的生成和识别组件。我们发现，在轻度归纳偏见下，与初级和次级视觉皮层中发现的表征相似的表征自然出现。重要的是，纹理样图案的非线性表示是抵抗VAE的特定结构的高级潜在空间的稳定性质，这让人想起次级视觉皮层。我们表明，神经科学启发的识别模型的选择，其中具有自上而下的处理组件是至关重要的两个签名的计算与生成模型：学习高阶矩的后验超出均值和图像修复。高阶响应统计中的模式为神经科学解释响应相关性和机器学习通过更详细的后验特征来评估学习的表示提供了灵感。
2022-06-01 cs.LG q-bio.NC stat.ML
Avalanche analysis from multi-electrode ensemble recordings in cat, monkey and human cerebral cortex during wakefulness and sleep
自组织临界态存在于许多自然系统中，从地震到森林火灾，它们也在神经系统中被观察到，特别是在神经元培养中。然而，在清醒的大脑中临界状态的存在仍然存在争议。在这里，我们比较了雪崩分析不同的体内制剂在觉醒，慢波睡眠和REM睡眠，使用高密度电极阵列在猫运动皮层（96个电极），猴子运动皮层和运动前皮层和人类颞叶皮层（96个电极）癫痫患者。在从单位（高达160个单位）定义的神经元雪崩中，雪崩的大小从未明显地按幂律缩放，而是按指数缩放或显示中间缩放。我们还分析了不同电极之间局部场电位（LFP）的动态变化，特别是LFP负峰（nLFP）（颞叶皮质中多达96个位点或相邻运动和前运动皮质中多达128个位点）。在这种情况下，从nLFP定义的雪崩显示幂律缩放双对数表示，如先前在猴中所报道的。然而，雪崩定义为正LFP（pLFP）峰，这是不太直接相关的神经元放电，也表现出明显的幂律缩放。使用更可靠的累积分布函数（CDF）和其他严格的统计方法对这种比例进行更仔细的检查，并没有证实幂律比例。同样的模式也出现在猫、猴子和人类身上，以及清醒和睡眠的不同大脑状态。我们还测试了其他替代发行版。多重指数拟合得到了雪崩动力学与双指数分布的最佳拟合。总的来说，这些结果没有明确的证据表明，从猫到人，哺乳动物清醒和睡眠的大脑中存在幂律缩放或自组织临界状态。
2012-07-15 nlin.AO q-bio.NC
Stimulus-invariant processing and spectrotemporal reverse correlation in primary auditory cortex
频谱-时间感受野（STRF）提供了初级听觉皮层（AI）单个细胞的多功能和综合的频谱和时间功能表征。在本文中，我们将探讨的起源，以及之间的关系，不同的方法来测量和分析一个STRF。我们证明，STRFs测量使用一个spectrotemporally多样化阵列的宽带刺激-如动态纹波，spectrotemporally白噪声，时间正交纹波组合（TORCs）-是非常相似的，证实了早期的研究结果，STRF是一个强大的线性描述符的细胞。我们还提出了一个新的确定性分析框架，采用傅立叶级数来描述的spectrotemporal调制中包含的刺激和反应。STRF测量，包括测量误差的性质和解释的其他见解，提出了使用傅立叶变换，加上奇异值分解（SVD），和变异性分析，包括引导。结果促进实用的STRF作为一个核心功能描述的神经元在AI。
2005-08-29 q-bio.NC q-bio.QM
Frequency-specific segregation and integration of human cerebral cortex: an intrinsic functional atlas
National University of Defense Technology（国防科技大学）
人脑功能网络的频率特异性耦合机制是其复杂认知和行为功能的基础。然而，它并没有很好地揭示什么是人类大脑的频率特定的细分和网络拓扑结构。本研究利用频谱连接法估计了人类大脑皮层的功能连接，并利用特征聚类和梯度法对大脑皮层进行了频率特异性分组，探讨了其拓扑结构。使用HCP数据集中的184名受试者的7 T fMRI数据进行分组并探索功能网络的拓扑性质，使用另外890名受试者的3 T fMRI数据来确认频率特异性拓扑的稳定性。7 ~ 10个功能网络在特定频率下被2 ~ 4个可分离的枢纽类别稳定整合，根据跨频率的包裹，我们提出了一个包含456个包裹的内在功能图谱。结果表明，功能网络包含稳定的频率特异性拓扑结构，这可能意味着更丰富的功能单元的角色和更复杂的相互作用。
2021-03-27 cs.CV q-bio.NC
Mechanisms for spontaneous symmetry breaking in developing visual cortex
为了让大脑识别图像中的局部方向，神经元必须自发地打破其响应函数的平移和旋转对称性-这是无监督学习的典型例子。生物学中无监督学习的主要框架是赫布原理，但赫布学习如何打破这种对称性是一个长期存在的生物物理学之谜。理论研究一致认为，这需要输入到视觉皮层，以反转它们在长距离上的相关性的相对大小。经验测量已经徒劳地寻找这样的反转，并报告相反的情况是正确的。我们正式的问题，通过厄米化的多层模型，它映射到一个问题的零温度相变。在新的相图中，只要（1）经常性的相互作用足够长，（2）赫布竞争被适当地考虑，两种对称性都会自发地破缺。对称性破缺的相关机制是来自同一传入细胞的连接之间的竞争。这种竞争，而不是输入的结构，能够触发图像处理所需的对称性破坏阶段。我们提供了分析预测的相对大小的相关长度尺度需要这种新的机制发生。这些结果使实验观察与赫布范式相一致，揭示了视觉皮层发育的新机制，并有助于我们对学习和对称性破缺之间关系的理解。
2021-09-05 physics.bio-ph q-bio.NC
Receptive-field-constrained stimulus optimization for human early and intermediate visual cortex
Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学）；University of Hong Kong（香港大学）
针对早期和中间视觉皮层小感受野的挑战，提出RF-DiVE和RF-GO两种受pRF约束的MEI生成框架，在V1-hV4区域生成结构一致的MEI，其预测响应优于自然图像，实现数据驱动的特征选择性表征。
2026-09-30 cs.LG q-bio.NC
Functional Correspondences in the Human and Marmoset Visual Cortex During Movie Watching: Insights from Correlation, Redundancy, and Synergy
本研究利用电影驱动fMRI数据，通过相关性、冗余和协同分析比较人类与狨猴视觉皮层，发现二者存在高度功能对应性，并揭示狨猴可作为研究人类视觉感知的有效模型。
2025-06-29 q-bio.NC q-bio.QM
The Dynamics of Image Processing by Feature Maps in the Primary Visual Cortex
本文研究了一种基于人脑视觉系统的线性神经网络图像处理系统的工作特性。网络的最后一级由排列在特征图中的各种方向的边缘检测器组成，对应于初级视觉皮层或V1。外侧膝状体核作为一个预处理阶段建模。LGN与V1之间存在兴奋性前向联系和抑制性后向联系。通过一种根据V1活动重构输入图像的方法，仿真结果表明，所提出的网络可以忠实地在V1中表示图像。该表示法提高了图像的信噪比，并且有可能达到200以上的压缩比。V1神经元之间的横向相互作用使它们的定向调谐更加尖锐。我们进一步研究了动态的处理，显示的表示的错误的减少率最大化的感受野使用，我们开发了一个福克-普朗克方程的误差值与时间的更详细的预测。最后，我们展示了如何输入的协方差矩阵的特征值可以用来预测的错误减少率。
2005-05-05 q-bio.NC q-bio.QM
LaVCa: LLM-assisted Visual Cortex Captioning
University of Osaka（大阪大学）；National Institute of Information and Communications Technology（信息与通信技术国家研究所）；Nagoya Institute of Technology（名古屋技术大学）
LaVCa利用大语言模型生成视觉皮层体素选择性的详细描述，提升对大脑表示的理解。
2026-03-09 cs.AI cs.CL cs.CV
Uncovering Semantic Selectivity of Latent Groups in Higher Visual Cortex with Mutual Information-Guided Diffusion
Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
MIG-Vis通过互信息引导的扩散模型揭示高级视觉皮层中神经潜在群体的语义选择性，提供结构化语义表示的直接证据。
2026-03-10 cs.CV cs.LG q-bio.NC
A sub-Riemannian model of the visual cortex with frequency and phase
INRIA Sophia Antipolis（法国国家信息与自动化研究所索菲亚·安蒂波利斯中心）；EHESS（法国社会科学高等研究院）；University of Bologna（博洛尼亚大学）
本文基于初级视觉皮层简单细胞的方向、频率和相位选择行为，提出了一种新的视觉皮层模型。我们从视觉感知的第一级机制开始：接受性轮廓。该模型通过引入方向、频率和相位作为内在变量，将V1解释为二维视网膜平面上的纤维束。光纤上的每个接收轮廓在数学上被解释为旋转的、频率调制的和相移的Gabor函数。我们从Gabor函数开始，并表明它以一种自然的方式诱导模型几何形状和相关的水平连接模型V1中的神经连接模式。我们提供了一个图像增强算法采用的模型框架。该算法不仅能够利用二维输入图像中固有的方向信息，而且能够利用二维输入图像中固有的频率和相位信息。我们提供了相应的增强算法的实验结果。
2019-10-11 cs.CV math.AP math.DG
Unidirectional brain-computer interface: Artificial neural network encoding natural images to fMRI response in the visual cortex
Johns Hopkins University（约翰斯·霍普金斯大学）；Johns Hopkins Medicine（约翰斯·霍普金斯医学中心）；Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学）
本文提出多模态神经网络 VISION，利用视觉与上下文输入预测自然图像诱发的视觉皮层 fMRI 响应，准确率较 SOTA 提高 45%，并支持皮层表征分析与脑机接口研究。
2023-09-26 cs.AI cs.CV cs.HC
Dynamic core-periphery structure of information sharing networks in the entorhinal cortex and the hippocampus
神经计算与细胞组装体在不同振荡状态下的出现、重构和溶解有关。在这里，我们描述了复杂的时空动态的细胞组装通过时间网络形式主义。我们使用滑动窗口的方法来提取序列的信息共享在海马和内皮层的单个单位在麻醉过程中的网络和研究如何全球和节点明智的功能连接属性随时间的推移而演变。首先，我们发现，信息共享网络显示，在任何时候，一个核心-外围结构，其中一个集成的核心更紧密的功能互连的单元链接到更松散的连接网络叶。然而，参与核心或外围的单位在不同的时间窗内发生了很大的变化。其次，我们发现，离散的网络状态可以定义在这个持续进行的液体核心外围重组。网络状态之间的切换导致属于核心的单元的更突然的修改，并且仅与全局振荡状态之间的转换松散地联系。第三，我们表征了细胞在共享网络的每个状态中可以表现出的不同风格的时间连接。虽然抑制细胞往往是中央，我们表明，否则，解剖定位只差影响不同细胞的时间连接的模式。当网络改变状态时，单元也可以改变时间连接样式。总之，这些研究结果表明，海马和内皮层细胞组件的内在动力学介导的信息共享具有丰富的时空结构，这不能被确定更传统的时间或状态平均分析的功能连接。
2020-01-17 physics.app-ph q-bio.NC
Synchronous chaos and broad band gamma rhythm in a minimal multi-layer model of primary visual cortex
视觉诱导的神经元活动在V1显示一个显着的γ-波段组件，这是调制的刺激属性。有人认为，同步振荡有助于这些伽马带活动[...]然而，即使当观察到振荡时，它们也在非常少的周期内经历时间去相关。这在以前的伽马振荡网络建模中并不容易解释。我们在这里认为，皮质层之间的相互作用可以负责这种快速去相关。我们研究了一个V1超柱模型，嵌入了对皮层多层结构的简化描述。当刺激对比度较低时，诱导的活动只有弱同步性，并且网络瞬时共振而不产生集体振荡。另一方面，当对比度高时，诱导的活动经历同步振荡，具有表示同步混沌状态的不规则时空结构。因此，人口活动经历快速的时间去相关，伴随着快速阻尼的振荡LFPs自相关图和LFPs功率谱的峰值展宽。[...]最后，我们认为，在我们的模型中出现同步混沌的机制实际上是非常普遍的。它源于这样一个事实，即由局部延迟抑制引起的伽马振荡在与足够强的激发耦合时倾向于发展混沌。
2011-12-17 cond-mat.dis-nn q-bio.NC
Connectivity-Driven Parcellation Methods for the Human Cerebral Cortex
Imperial College of Science, Technology and Medicine（帝国理工学院（科学、技术与医学））；Imperial College London（伦敦帝国学院）
在这篇论文中，我们提出了强大的和全自动化的方法，整个人类大脑皮层的基础上连接信息的细分。我们的贡献是四方面的：首先，我们提出了一个聚类方法来描绘一个皮质parcellation，提供了一个可靠的抽象的大脑的功能组织。其次，我们投的parcellation问题作为一个功能减少的问题，并利用流形学习和图像分割技术，以确定不同的结构连接模式的皮层区域。第三，我们提出了一个多层的图形模型，结合内和之间的主题连接，然后分解成一个皮质parcellation，可以代表整个人口，同时占跨学科的变异性。最后，我们对现有的包裹方法进行了大规模的系统比较，重点是在反映底层连接性方面对大脑包裹的可靠性提供一些见解，并揭示其对网络分析的影响。我们评估建议的包裹方法公开的数据从人类连接组计划和大量的定量和定性评估技术的文献中调查。跨多个分辨率的实验证明了所提出的方法在受试者和组水平上对数据的再现性和保真度的准确性。神经生物学的解释，建议包裹也研究通过比较包裹边界结构良好的特性的大脑皮层。结果表明，连接性驱动的包裹比传统的方法更好地拟合底层的连接方面的优势。
2018-02-17 cs.CV q-bio.NC
EEG Study of the Influence of Imagined Temperature Sensations on Neuronal Activity in the Sensorimotor Cortex
本研究通过脑电图比较真实热刺激与想象温度感觉，发现两者均引发感觉运动皮层mu节律事件相关去同步化且无显著差异，证明温度想象可用于非运动型脑机接口与神经康复。
2025-08-22 cs.HC q-bio.NC
TAVAE: A VAE with Adaptable Priors Explains Contextual Modulation in the Visual Cortex
Department of Computational Sciences（计算科学系）；HUN-REN Wigner Research Centre for Physics（霍恩-伦维格物理研究中心）；Princeton Neuroscience Institute（普林斯顿神经科学研究所）；Princeton University（普林斯顿大学）；Center for Molecular and Behavioral Neuroscience（分子与行为神经科学中心）；Rutgers University（罗格斯大学）
TAVAE通过任务优化的生成模型解释视觉皮层中情境调节的机制，展示了任务特定先验的学习与应用。
2026-02-12 cs.AI cs.LG q-bio.NC
QuantFormer: Learning to Quantize for Neural Activity Forecasting in Mouse Visual Cortex
Italian Institute of Technology（意大利技术研究院）；University of Catania（卡塔尼亚大学）
QuantFormer是一款基于Transformer的模型，通过动态信号量化将神经活动预测转为分类任务，结合神经元特定令牌，在Allen数据集上实现小鼠视觉皮层活动预测的新基准，泛化性能优异。
2026-08-25 cs.CV eess.IV eess.SP
