Sensory integration dynamics in a hierarchical network explains choice probabilities in cortical area MT.
Sensory integration dynamics in a hierarchical network explains choice probabilities in cortical area MT.
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DOI：
10.1038/ncomms7177
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发表时间：
2015-02-04
影响因子：
16.6
通讯作者：
de la Rocha J
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Wimmer K;Compte A;Roxin A;Peixoto D;Renart A;de la Rocha J
感觉皮层的神经元变异性预测知觉决策。这种关系，被称为选择概率（CP），可以从感官变异偏置行为和自上而下的信号反映行为。为了研究这些机制在决策过程中的相互作用，我们使用了一个分层网络模型，该模型由相互连接的感觉和整合电路组成。与猴子的行为在一个固定的持续时间的运动歧视任务一致，该模型集成的感官证据瞬时，引起一个衰减的自下而上的CP组件。然而，层次循环的动态招募了一个同时上升的自上而下的组件，导致持续的CP。我们计算的CP时间过程中的内侧颞区（MT）的神经元，并找到一个早期的瞬态组件和一个单独的后期贡献反映决策的建立。各个CP的稳定性和噪声相关性的动态进一步支持这种分解。我们的模型提供了一个统一的理解电路动态连接神经和行为的变化。 感觉神经元的活动可以与感知决策相关，这种效应可以提供感知任务期间感觉信息如何处理的见解。在这里，作者开发了一个网络模型的感觉和决策领域，并提出跨网络层次的动态解释了选择概率。
Neuronal variability in sensory cortex predicts perceptual decisions. This relationship, termed choice probability (CP), can arise from sensory variability biasing behaviour and from top-down signals reflecting behaviour. To investigate the interaction of these mechanisms during the decision-making process, we use a hierarchical network model composed of reciprocally connected sensory and integration circuits. Consistent with monkey behaviour in a fixed-duration motion discrimination task, the model integrates sensory evidence transiently, giving rise to a decaying bottom-up CP component. However, the dynamics of the hierarchical loop recruits a concurrently rising top-down component, resulting in sustained CP. We compute the CP time-course of neurons in the medial temporal area (MT) and find an early transient component and a separate late contribution reflecting decision build-up. The stability of individual CPs and the dynamics of noise correlations further support this decomposition. Our model provides a unified understanding of the circuit dynamics linking neural and behavioural variability. The activity of sensory neurons can be correlated with perceptual decisions and this effect may provide insights into how sensory information is processed during perceptual tasks. Here the authors develop a network model of sensory and decision-making areas and propose that the dynamics across the network hierarchy explains the choice probabilities.
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