循环网络动力学解释自然场景中知觉分组的时程

中文摘要 AI 辅助

大脑如何在自然场景中将图像元素分组为连贯的物体仍不清楚。现有的生物视觉分组模型依赖于具有明确边界的简化刺激，无法解释人类在自然场景中的行为。我们提出了一个机制性框架，其中循环交互在皮层区域内部和之间传播增强的神经元活动。该框架将计算原理、神经回路和知觉心理学联系起来。局部边界信号控制早期分组，而后期阶段整合携带物体身份信息的自上而下反馈，将内部边缘上的特征分组为连贯的物体表征。我们将此框架实现为一种受大脑启发的循环神经网络，训练其在自然图像中分组特征。该网络学会了在提示物体的表征上传播增强的活动，镜像了大脑的知觉分组机制。网络的动力学还预测了人类的反应时间。该框架将皮层动力学与人类视觉联系起来，并为神经生理学和心理物理学实验生成了可测试的预测。

英文摘要

How the brain groups image elements into coherent objects in natural scenes remains unclear. Existing models for grouping in biological vision rely on simplified stimuli with explicit boundaries and cannot explain human behavior in naturalistic settings. We propose a mechanistic framework in which recurrent interactions propagate enhanced neuronal activity within and between cortical areas. The framework links computational principles, neural circuitry and perceptual psychology. Local boundary signals govern early grouping, whereas later stages integrate top-down feedback carrying information about object identity, grouping features across internal edges into coherent object representations. We instantiated this framework as a brain-inspired recurrent neural network trained to group features in natural images. The network learned to propagate enhanced activity across a cued object's representation, mirroring the brain's perceptual grouping mechanisms. The network's dynamics also predicted human reaction times. The framework links cortical dynamics to human vision and generates testable predictions for neuro-physiological and psychophysical experiments.

发表机构

• Netherlands Institute for Neuroscience（荷兰神经科学研究所）
• Brown University（布朗大学）
• Carney Institute for Brain Science, Brown University（布朗大学卡尼脑科学研究所）
• Centrum Wiskunde & Informatica（数学与计算机科学中心）
• University of Amsterdam（阿姆斯特丹大学）
• Sorbonne Université（索邦大学）
• Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale（国家健康与医学研究院）
• Centre National de la Recherche Scientifique（法国国家科学研究中心）
• Institut de la Vision（视觉研究所）
• VU University（自由大学）
• Academic University Medical Center（学术医学中心）

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