Adaptivity of Sensory Representations in the Adult Visual Cortex
| dc.contributor.advisor | Obermayer, Klaus | en |
| dc.contributor.author | Schwabe, Lars | en |
| dc.contributor.grantor | Technische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatik | en |
| dc.date.accepted | 2005-12-16 | |
| dc.date.accessioned | 2015-11-20T16:45:15Z | |
| dc.date.available | 2006-02-14T12:00:00Z | |
| dc.date.issued | 2006-02-14 | |
| dc.date.submitted | 2006-02-14 | |
| dc.description.abstract | Die sich entwickelnden sensorischen Areale des Gehirns werden geformt durch eine Kombination von Umwelteinflüssen und generischen Faktoren. Experimentelle Studien haben jedoch gezeigt, dass sie auch im adulten Tier erstaunlich adaptiv sind. Wie untersuchen die Repräsentation visueller Information im visuellen Kortex höherer Säugetiere mit dem Ziel, diese Adaptivität zu erklären. Zuerst untersuchen wir die Orientierungsselektivität im primären visuellen Kortex (V1). Durch Kombination von aktuellen Messungen mit unseren Modellstudien werden wir das dynamische Regime der rekurrenten Netzwerke in V1 als ein durch ausbalancierte rekurrente Erregung und Hemmung ausgezeichnetes Regime charakterisieren. Wir tragen somit wesentlich dazu bei, die Frage nach der Berechnung der Orientierungsselektivität in V1 zu beantworten. In einer zweiten Modellstudien untersuchen wir die neuronalen Schaltkreise in der Sehrinde hinsichtlich räumlicher Kontexteffekte. Wir tragen erneut aktuelle anatomische und physiologische Messungen zusammen, die dann als Randbedingungen für unser Modell verwendet werden. Verglichen mit dem Modell zur Orientierungsselektivität bezieht sich das hier entwickelte Modell auf größere Netzwerke in der Sehrinde. Frühere Modelle habe Kontexteffekte – wie beispielsweise die Figur-Hintergrund-Trennung – durch rekurrente Netzwerke innerhalb von V1 erklärt. Wir jedoch modellieren das Areal V1, ein Areal des visuellen Kortex auf einer höheren Verarbeitungsstufe sowie die Interaktion zwischen beiden Arealen, weil in unserem Modell die Kontexteffekte über eine dynamische Interaktion von zwei Arealen des visuellen Kortex erklärt werden. Mit dem Modell wurde bereits eine Vorhersage für einen neuen Kontexteffekt gemacht, die in physiologischen Experimenten unserer Kooperationspartner (AG Angelucci, University of Utah, USA) bestätigt wurde. In einer dritten Modellstudie betrachten wir ein generisches Modell einer Hyperkolumne und fragen, wie einzelne von vier ausgesuchten Mechanismen 'optimal' adaptiert werden müssen, um die Repräsentation einfacher visueller Stimuli zu verbessern. Wir zeigen, dass die vorhergesagten Veränderungen von Tuning-Funktionen vom betrachteten Mechanismus abhängen. Insbesondere konnten wir die Änderungen der Tuning-Funktionen, die mit den beiden zunächst sehr unterschiedlichen Phänomenen “perzeptuelles Lernen” und “räumliche Aufmerksamkeit” einhergehen, durch das gemeinsame Prinzip der optimalen Kodierung erklären. Die experimentell beobachteten Unterschiede in den Änderungen der Tuning-Funktionen sind durch die unterschiedlichen Mechanismen bedingt, die dem jeweiligen Phänomen zu Grunde liegen. Mit anderen Worten, werden biologisch realistische Randbedingungen angenommen, dann ist nicht jede optimale Veränderung der Repräsentation visueller Information durchführbar. Eine Schlussfolgerung aus dieser Studie ist es, dass es offenbar häufig Kompromisse zwischen Optimalität der Repräsentation und durch die Mechanismen vorgegebenen Randbedingen gibt. Dies sollte bei der Interpretation experimenteller Befunden stärker berücksichtigt werden. In einer vierten Modellstudie wurde untersucht, welche funktionale Interpretation von aufgabenspezifischen Repräsentationen im visuellen Kortex angemessen ist. Wir modellieren eine einfache “Go-No Go”-Aufgabe. Hier hängt die korrekte Verhaltensreaktion auf einen visuellen Stimulus vom Kontext ab. Der Kontext verändert jedoch die Repräsentation im visuellen Kortex. Wir schlagen vor, dass solche Phänomene als ein “Umprogrammieren” des visuellen Kortex zu betrachten sind, damit die errechneten Repräsentationen für die gleichen neuronalen Auslesestrukturen verwendbar bleiben, obwohl sich der Kontext geändert hat. Wir vergleichen unsere Sichtweise mit Alternativen und skizzieren Experimente, die zwischen unserer Sichtweise und den Alternativen unterscheiden könnten. | de |
| dc.description.abstract | The developing sensory areas of the brain are shaped by a combination of environmental signals imposing their fingerprints on them and genetically pre-determined factors. Experimental studies, however, have shown that they are still surprisingly adaptive even in the adult. We investigate the representation of visual information in the visual cortex of mammals and focus on explaining their adaptivity in the adult. One insight from computer science is that the most efficient algorithms depend on the structure of the underlying machine. Therefore, we admit a "primacy of the neuronal circuits" as compared to an approach, where first an algorithmic basis for (visual) cortical function is hypothesized and then a corresponding neuronal correlate is searched. We first investigate orientation tuning in the primary visual cortex (V1). The combination of recent measurements with modeling studies allows us to significantly constrain the actual operating regime of V1 to a recurrency-regime characterized by a co-variation of excitation and inhibition, hence almost settling the long-standing issue of how orientation tuning is computed in V1. This model does not directly relate to our main theme of adult adaptivity. However, it is an important step for investigating adaptivity in the early visual cortex, because experiments have shown that orientation adaptation is stronger in V1 pinwheel regions compared to orientation domain. Our two-dimensional model explicitly considers these different regions, and hence could serve as an experimentally tested model for subsequent investigations. We then re-investigate the neuronal circuitry underlying contextual effects in V1, which can be viewed as a form of stimulus-driven adaptivity of sensory representations. Again, integrating recent experimental data leads us to propose a new inter-areal model, where modulatory interactions are mediated via an inter-areal pathway, such that they could be subject to attentional modulation. The new model's specific predictions were recently confirmed experimentally. In this thesis, we view attentional top-down modulations of visual representations also as one form of adaptivity. Hence, the inter-areal model could serve as an experimentally tested model for subsequent investigations of attentional top-down control. In a third study, we use an "optimal coding principle" to explain tuning function changes in area V4 after perceptual learning and due to visual attention. Although these two phenomena give rise to different tuning function changes, we show that they can both be understood as optimal improvements of the sensory representation, but being caused by different mechanisms. The developed approach of predicting tuning function changes for particular mechanisms is of use to investigate the mechanisms of various adaptation phenomena, which may be hard to address directly, based on the tuning functions as the "observable". Finally, using a more abstract network model, we develop a new interpretation of task-dependent representations as caused by, for example, attentional top-down control. We argue that they are best understood as top-down modulations, which "tune" the computation of the sensory representations in a task-dependent way such that they are useful for read-out neurons, which inherit their task-dependence from the neurons in the sensory area. | en |
| dc.identifier.uri | urn:nbn:de:kobv:83-opus-11822 | |
| dc.identifier.uri | https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/1594 | |
| dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1297 | |
| dc.language | English | en |
| dc.language.iso | en | en |
| dc.rights.uri | http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/ | en |
| dc.subject.ddc | 004 Datenverarbeitung; Informatik | en |
| dc.subject.other | Mathematische Modellierung | de |
| dc.subject.other | Neuronale Informationsverarbeitung | de |
| dc.subject.other | Visueller Kortex | de |
| dc.subject.other | Mathematical modeling | en |
| dc.subject.other | Neural information processing | en |
| dc.subject.other | Visual cortex | en |
| dc.title | Adaptivity of Sensory Representations in the Adult Visual Cortex | en |
| dc.title.translated | Adaptivität sensorischer Repräsentationen im erwachsenen visuellen Kortex | de |
| dc.type | Doctoral Thesis | en |
| dc.type.version | publishedVersion | en |
| tub.accessrights.dnb | free | * |
| tub.affiliation | Fak. 4 Elektrotechnik und Informatik::Inst. Softwaretechnik und Theoretische Informatik | de |
| tub.affiliation.faculty | Fak. 4 Elektrotechnik und Informatik | de |
| tub.affiliation.institute | Inst. Softwaretechnik und Theoretische Informatik | de |
| tub.identifier.opus3 | 1182 | |
| tub.identifier.opus4 | 1204 | |
| tub.publisher.universityorinstitution | Technische Universität Berlin | en |
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