Кодирование признаков изображения и сложных зрительных образов нейронами коры головного мозга млекопитающих (21.03.2011)

Автор: Бондарь Игорь Вечеславович

По этим данным для каждой карты, полученной при стимуляции решеткой определенной ориентации, рассчитывали площадь, занимаемую активированными участками коры относительно общей площади «зоны интереса» (рис. 2). Под зоной интереса следует понимать выделенный экспериментатором участок функциональной карты, свободный от крупных сосудов и глобальных артефактов. На рис. 2 сравниваются площади коры, активированные базисными и наклонными ориентациями для 3-х уровней порога отсечения.

Рисунок 2. Соотношение площади первичной зрительной коры, активированной при предъявлении линий двух базисных ориентаций – вертикали и горизонтали (темно-серые столбцы; в процентах относительно общей площади «зоны интереса», принятой за 100%) и диагональных ориентаций (светло-серые, в процентах). В каждом столбце суммированы данные по 9 животным. Приведены данные для трех уровней порога выделения активных ориентационных колонок коры (80, 60 и 40% от максимального значения активации).

Данные статистической оценки показали, что колонки, активированные базисными и наклонными ориентациями, имеют близкую площадь. Так, при пороге отсечения 80% вероятность ошибки различия средних оценок p = 0.36, при пороге 60% p = 0.38, а при наименее строгом критерии (40%) – p = 0.14. Это означает, что при всех уровнях отсечения относительно слабо активированных и не активированных точек карты средние относительные оценки тангенциальной площади активированных корковых колонок при действии основных и диагональных ориентаций стимула достоверно не различаются.

Таким образом, достоверные различия между представительством в коре разных ориентаций не выявлены. Рассчитанный для всех пороговых значений коэффициент корреляции между площадью коры, активированной линиями базисных и диагональных ориентаций, составил 0.99 (p<0.00005), а уравнение регрессии y=-0.004+0.988*x. Это также указывает на крайне близкую величину средней тангенциальной площади колонок, нейроны которых настроены на выделение базисных и диагональных ориентаций.

Таким образом, нулевая гипотеза – предположение об увеличенном представительстве в первичной зрительной коре мозга кошки нейронов, которые анализируют две базисные ориентации (горизонталь и вертикаль), – в условиях наших опытов не подтвердилась и может быть отвергнута.

Стабильность свойств нейронов-детекторов нижней височной коры.

Стабильное отведение активности одиночных нейронов на примере регистраций в нижневисочной коре макак-резусов. Накопленные в ходе первых экспериментов по имплантации электродов в первичную зрительную кору макак и игрунки данные были использованы для подготовки имплантатов, которые позднее были введены в нижневисочную кору макак-резусов. Несмотря на различия в конструкциях для фиксации пучка электродов и микроштекера на поверхности черепа животных, в обоих случаях – обезьяны N97 и E98 – были возможны стабильные долговременные регистрации клеточной активности. Полученные данные позволили нам количественно оценить стабильность внеклеточно регистрируемых форм потенциалов действия (спайков) и выработать критерии для принятия решений об стабильности регистрации сигналов от одного и того же нейрона в разные экспериментальные дни.

В первую очередь хотелось бы обратить внимание на общие характеристики регистрируемых с помощью микропроволок нейронных сигналов. На рисунке 3А показаны сигналы, которые регистрировали параллельно на девяти микроэлектродах в течение одного эк о э сперимента. Данные были отфильтрованы с целью удаления низкочастотных компонентов сигнала. Таким образом сигнал на отдельном электроде составлен из высокочастотного нейронного шума и нейронной активности в виде спайков. На четырех электродах можно обнаружить потенциалы действия большой амплитуды. Более того, на указанных электродах хорошо различимы спайки разной амплитуды, которые приходят от разных близкорасположенных нейронов. На остальных каналах амплитуда потенциалов действия, как и частота разряда нейронов, была меньше. Однако, и в этом случае спайки можно было легко выделить из шума с помощью порогового критерия.

Одним из показателей качества сигнала может служить отношение сигнал/шум. В нашем случае сигнал – отдельный потенциал действия. Амплитуды потенциалов действия мы сравнивали с амплитудой нейронного шума, который также регистрирует микроэлектрод во время экспериментов. Распределения отношений сигнал/шум показаны на рисунке 5Б. Чаще всего мы регистрировали потенциалы действия, амплитуда которых в 4 раза превышала величину нейронного шума. Кроме того были случаи, когда амплитуда спайка в десять раз превышала амплитуду нейронного шума. Таким образом, качество регистраций с помощью микропроволок приближается к таковому у заостренных электродов. Разница лишь заключается в том, что заостренные электроды с помощью микроманипуляторов можно приближать к нейрону и получать сигнал большой амплитуды, тогда как в нашем случае мы стремились получить сигнал от максимально возможного количества отдельных нервных клеток.

Рисунок 5. Демонстрация отношения сигнал/шум. А. - примеры регистрации активности в нижней височной коры обезьяны E98. На четырех электродах – B7, D2, D3, E8 – было возможно регистрировать потенциалы действия одновременно от нескольких нейронов. Б. – суммарный график, показывающий распределения отношений сигнал/шум, полученных за все время экспериментов. Гистограмма черного цвета обобщает данные по всем случаям успешной регистрации нейронного сигнала, тогда как гистограмма серого цвета соответствует тем случаям, когда нейроны отвечали на зрительную стимуляцию. На вставках показаны типичные формы спайков, для которых соотношения сигнал/шум соответствовали определенным значениям гистограммы.

Основной целью отведений клеточной активности с помощью хронически имплантированных электродов является стабильное отведение сигнала от одной и той же клетки в течение длительного периода времени. В ходе данной работы мы обнаружили, что часто на одном и том же электроде, но в разные экспериментальные дни, можно обнаружить формы потенциалов действия, которые очень похожи друг на друга.

На рис. 4 показан пример таких регистраций. Так на верхних двух рядах графиков показаны формы потенциалов отдельных нейронов, которые регистрировали в течение 17 дней на разных микропроволоках пучка электродов, помещенных в нижнюю височную кору обезьяны N97. При сравнении форм спайков следует отметить, что потенциалы действия разных нейронов отличаются друг от друга. Так потенциал действия нейрона n97B501 имеет более компактную форму, тогда как потенциал действия n97I801 развивается во времени медленнее. Если сравнивать спайки на одном электроде, то видно, что изменения между экспериментальными днями затрагивают скорее амплитуду спайков, но не их форму. Это справедливо и для двух нейронов, формы потенциалов действия которых показаны на двух нижних рядах графиков. Один из этих нейронов был зарегистрирован в мозге обезьяны E98, a второй – обезьяны N97.

Рисунок 4. Стабильная регистрация потенциалов действия одиночных нейронов. Показаны примеры потенциалов действия четырех клеток. Первые два нейрона – n97I801 и n97B501 – регистрировали параллельно на двух разных электродах в течение 17 дней. На нижних примерах показаны нейроны (e98D302 и n97D401), стабильная регистрация которых была возможна в течение 4 дней.

Изменения амплитуды спайка могут быть вызваны тем, что регистрирующий кончик электрода незначительно смещается относительно тела клетки. При этом форма спайка может оставаться той же. Для того чтобы иметь возможность сравнивать спайки одной формы, но разной амплитуды, мы нормировали спайки относительно их амплитуды. Полученные в результате нормировки усредненные спайки для разных экспериментальных дней сравнивали между собой. Дополнительно сравнивали нормализованные распределения межспайковых интервалов, полученные в результате анализа данных для данного нейрона в разные экспериментальные дни. Распределение межспайковых интервалов является индивидуальным функциональным показателем нервной клетки.

Как оказалось формы нормализованных потенциалов действия и нормализованные распределения межспайковых интервалов для одного и того же нейрона обнаруживают высокую степень сходства для разных экспериментальных дней. Для выработки критериев оценки стабильной регистрации спайков одной формы в разные экспериментальные дни мы провели количественный анализ сходства на популяции нейронов. С этой целью сравнивали форму потенциалов действия, форму гистограмм межспайковых интервалов и амплитудных соотношений для потенциалов действия, которые были зарегистрированы на одном электроде. В качестве контроля использовали распределения вышеназванных величин, которые были получены при сравнении параллельно регистрируемых на разных электродах нейронов.

+критерия Стьюдента показаны достоверные различия между вышеназванными характеристиками стабильного нейронного разряда по сравнению с контрольными данными, полученными с разных электродов. Это позволило нам выработать критерии оценки стабильной регистрации спайков одной формы в разные экспериментальные дни и применить их на практике для дальнейшего анализа данных, направленного на изучение селективных свойств нейронов-детекторов нижней височной коры.

Временные модуляции и стабильность ответов нейронов нижней височной коры

Локализация электродов в мозге. С помощью магнитно-резонансной томографии установлено, что у животного N97 пучок электродов находился в области TЕ рядом с передней частью средней височной борозды. У животного E98 пучок размещался на дне верхней височной борозды, по всей вероятности в области PGa. Несмотря на то, что нейроны указанных областей, возможно, играют различную роль в опознании зрительных образов, ответы клеток в обеих локализациях демонстрировали: 1) выраженные селективные реакции по отношению к определенным стимулам; 2) сложные динамические модуляции разряда, вызванные зрительной стимуляцией; 3) стабильность ответов в разные дни регистрации. Поэтому для последующего анализа стабильности селективных свойств нейронов было принято решение объединить популяции нейронов, полученные в экспериментах на разных животных.

Общая характеристика нейронов нижневисочной коры. Во время экспериментов, которые на животном N97 длились около одного года, а на обезьяне Е98 регистрация клеточной активности была возможна в течение трех месяцев, мы зарегистрировали активность 158 нейронов. Речь идет только о тех нейронах, которые демонстрировали четкие и статистически достоверные ответы хотя бы на один из зрительных стимулов, использованных в эксперименте. Так у обезьяны Е98 в коре, расположенной в глубине верхней височной борозды, было зарегистрировано 66 нейронов, тогда как у животного N97 в передней части средней височной борозды - 92 нейронов.

Показатель распределенности кодирования является уникальной характеристикой нейрона-детектора нижневисочной коры, которая отражает его способность реагировать увеличением частоты разряда на часть зрительных образов из всего набора тестовых стимулов. В идеальном случае – при использовании бесконечно большого набора тестовых стимулов – показатель распределенности кодирования будет отражать степень вовлеченности данного нейрона в работу нейронных сетей, осуществляющих обработку зрительной информации. Значение показателя распределенности кодирования близкое к единице означает, что нейрон реагирует на все стимулы тестового набора. Тогда как значения этого показателя, приближающиеся к нулю, говорят о высокой специфичности реакций данного нейрона. Следует отметить, что нейроны передней части средней височной извилины (обезьяна N97) демонстрируют более высокий уровень распределенности кодирования. Среднее значение этого распределения равно 0.56, тогда как для распределения, полученного при анализе нейронов верхней височной борозды (обезьяна E98), среднее значение равно 0.36. Тест Колмогорова-Смирнова показал статистически значимые различия между двумя распределениями, что может свидетельствовать о том, что свойства нейронных популяций двух указанных областей имеют различия в плане распределенности кодирования. Вероятно, нейроны из глубины верхней височной извилины (обезьяна E98) являются более специализированными, чем нейроны передних отделов нижневисочной коры.

Высокий уровень показателя распределенности кодирования у нейронов нижней височной коры подразумевает наличие дополнительных возможностей для кодирования информации, поскольку кодирование по типу «один нейрон – один зрительный объект» кажется маловероятным. И действительно, во многих случаях нейроны обнаруживают значительные стимул-специфические модуляции частоты импульсации. На рис. 5А показаны перистимульные гистограммы, построенные по результатам накопления данных при регистрации активности одного нейрона. Перистимульные гистограммы (и соответствующие им зрительные стимулы, рис. 5Б) выстроены в ряд по мере убывания средней частоты разряда на интервале усреднения 50-450 мсек после предъявления зрительного стимула. Видно, что ответы нейрона на разные стимулы различаются по латентности, наличию острых пиков в импульсации, а так же по чередованию периодов возбуждения и торможения. В некоторых случаях (например, первая перистимульная гистограмма слева в верхнем ряду и четвертая гистограмма справа в этом же ряду) активность нейрона носит осцилляционный характер. Одновременно, во второй слева гистограмме нижнего ряда четко выражена тормозная пауза.

Рисунок 5. Примеры разнообразных реакций нейрона (n97D601, животное N97) на тестовый набор зрительных стимулов. Перистимульные гистограммы (А) и соответствующие им стимулы (Б) упорядочены по мере убывания средней частоты разряда в интервале времени между 50-ой и 450ой мсек с момента начала зрительной стимуляции.

Подобные временные модуляции нейронного разряда не являются уникальным свойством лишь одного нейрона, и дополнительные примеры этого феномена показаны на рис. 6, иллюстрирующем стабильность селективных свойств нейронов

Стимул-специфические временные модуляции частоты разряда нейронов нижневисочной коры были использованы для анализа другой специфической характеристики этих детекторных клеток – стабильности селекттивности.

Стабильность селективности нейронов-детекторов нижневисочной коры. В ходе экспериментов мы часто наблюдали стабильно регистрируемые формы сайков на одном и том же электроде. Такие формы спайков мы считали принадлежностью одного и того же стабильно регистрируемого нейрона. Активность таких нейронов исследовали, объединяя данные разных дней регистрации в общие растерные диаграммы и перистимульные гистограммы. Примеры растерных диаграмм и перистимульных гистограмм четырех стабильно регистрируемых нейронов можно видеть на рис. 6. Фоновые полоски разного цвета на растерных гистограм обозначают разные дни регистрации.

Интересно, что в разные дни регистрации регулярно обнаруживалась сохранность селективности как высокочастотных (частота разряда нейрона в определенный интервал времени после предъявления зрительноого стимула), так и низкочастотных компонентов нейронных ответов (появление пиков активности, тормозных пауз и участков стабильной частоты разряда). Напомним, что мы включили в анализируемый материал только данные для надежно изолированных одиночных нейронов со стабильной формой спайка. Так, форма спайка нейрона n97I801, активность которого показанна на рис. 6А, была стабильной в течение по крайней мере 17 дней. Стабильность нейронных ответов выражена здесь в точном временном расположении («тайминге») отдельных спайков, что на растерных диаграммах ведет к появлению вертикальных линий, а на перистимульных гистограммах - острых пиков.

Существенно, что эти динамические аспекты вызванного стимулом ответа нейрона сохраняют высокую временную точность, несмотря на большое число синаптических переключений, которые потенциально должны служить источником шума и способствовать накоплению ошибок по мере перемещения сигнала от сетчатки через первичную зрительную кору к нижней височной коре. Можно предположить, что такая временная точность динамического паттерна является продуктом более позднего анализа и появляется в локальных нейронных сетях коры на продвинутых стадиях обработки зрительного сигнала.

Рисунок 6. Разнообразные и стабильные ответы нейронов в нижевисочной коре обезьян N97 (А) и E98 (Б). Под каждым из зрительных стимулов показаны растерные диаграммы импульсации, вызванной предъявлением этого образа. Цветом показаны данные разных экспериментальных дней. Видно, что реакции стабильны во время всего периода наблюдения (до 17 дней). Под растерными диаграммами приведены перистимульные гистограммы ответов.

Стабильность селективности в популяции нейронов. Для количественной оценки сходства между сложными динамическими паттернами ответов нейронов нижневисочной коры проводили их сравнительный анализ в трех разных ситуациях:

а) для пар нейронов, записанных одновременно, но на разных электродах (рис. 7А);

б) для пар нейронов, активность которых одновременно регистрировали на одном и том же электроде (рис. 7Б);

в) для активности одиночного нейрона, наблюдение за которой вели в течение нескольких дней (рис. 7В).

Во всех этих случаях с помощью корреляционного анализа сравнивали матрицы, полученные на основе постстимульных гистограмм. В результате, при оценке сходства индивидуальной селективности нейронов принимали в расчет не только среднюю частоту разряда нейрона в ответ на стимуляцию, но и сложные временные модуляции частоты возникновения потенциалов действия.

Рисунок 7. Оценка стабильности ответов нейронов нижневисочной коры. Для количественной оценки стабильности использовали показатель, рассчитываемый по матрицам, составленным из постстимульных гистограмм (А). Показатель сходства между матрицами селективности рассчитывали между матрицами, которые были получены при (Б) параллельной регистрации активности двух нейронов на разных электродах, (В) одновременной регистрации активности близко расположенных нейронов на одном электроде, (Г) стабильной регистрации активности одного и того же нейрона в разные дни.

Было обнаружено, что сходство матриц у одного и того же нейрона выше, чем для одновременно регистрируемых на одном электроде нейронов с разной формой потенциалов действия. Коэффициент сходства был еще ниже для матриц, полученных от записанных с разных электродов нейронов. Среднее значение индекса сходства для стабильно регистрируемых нейронов составило 0.67, тогда как среднее для индекса сходства селективности разных нейронов равно 0.31 (регистрация на одном электроде) и 0.18 (разные электроды).

Исследования стабильности кодирующих свойств нейронов-детекторов нижней височной коры показали, что как для кривых настроек, которые были построены по усредненным данным, так и для модуляций разряда нейронов обнаруживается повторяемость характеристик между разными днями регистраций. При этом максимальная сохранность в нашем случае наблюдалась в течении 17 дней. Таким образом, впервые напрямую было продемонстрировано уникальное свойство детектирующих клеток - стабильность представления информации о сложных зрительных образах.

Кодирование информации об индивидуальности лиц в мозге обезьян

Поведенческий эксперимент по распознаванию лиц обезьяной N97. В психофизических экспериментах по распознаванию лиц основным параметром, который градуально изменяли в ряду стимулов, являлся «уровень индивидуальности». Индивидуальность человеческого лица задается целым рядом отдельных характеристик. В простом случае это могут быть такие параметры как ширина и высота овала лица, ширина подбородка, расстояние между глазами, ширина рта и т.д. В использованной нами модели морфинга лиц уровень индивидуальности задается сложным образом всей совокупностью точек, описывающих то либо иное лицо. Взаимное расположение точек в трехмерном пространстве, их яркостные и цветовые характеристики играют при этом важную роль. Четкое математическое описание этих взаимоотношений позволяет градуально менять уровень индивидуальности определенного лица. Таким образом, появляется возможность построить кривую зависимости правильности распознавания лица испытуемыми от уровня его индивидуальности. Предполагается, что, как и в классическом психофизическом эксперименте, градуальное увеличение уровня индивидуальности будет вызывать эквивалентные изменения в правильности распознавания конкретного лица.

Данные, полученные на семи испытуемых и опубликованные ранее (Leopold, 2001), приведены в левой части рис. 8. В правой части рисунка в том же масштабе представлены данные, полученные в поведенческих экспериментах на обезьяне N97. Видно, что закономерности опознания человеческих лиц животным и человеком сходны. В первую очередь рассмотрим серые кривые двух графиков. Они соответствуют простым психофизическим экспериментам выбора из четырех образцов, описанным в методической части данной работы. После предъявления на экране лица испытуемый (или животное) должны были сигнализировать нажатием на кнопку (или рычаг) какое из четырех ранее выученных лиц он видит. Форма кривой является типичной для психофизических экспериментов: градуальное приращение силы стимула («уровня индивидуальности лица») вызывает улучшение его распознавания. Поскольку в эксперименте были использованы четыре альтернативных возможности ответа, то уровень случайных реакций находится на 25%. Интересно, что и человек, и обезьяна по настоящему случайным образом отвечают на предъявление прототипа («усредненного лица»), который по определению полностью лишен черт индивидуальности.

Рисунок 8. Психометрические кривые зависимости правильности распознавания лица от уровня его индивидуальности. В левой части рисунка представлены экспериментальные данные, полученные на 7 испытуемых, а в правой части рисунка – данные опытов с обезьяной N97. И в том и в другом случаях кривые серого цвета соответствуют экспериментам выбора из четырех альтернатив. Кривые черного цвета получены в задаче с адаптацией к антилицу. Черные кружки соответствуют экспериментам со специфической адаптацией, а черные квадраты - неспецифической. Различия во времени адаптации между человеком и обезьяной (5 и 4 секунды, соответственно) связаны с тем, что обезьяне труднее выдержать длительную фиксацию взгляда.


загрузка...