A novel role for visual perspective cues in the neural computation of depth.
A novel role for visual perspective cues in the neural computation of depth.
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DOI：
10.1038/nn.3889
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发表时间：
2015-01
影响因子：
25
通讯作者：
DeAngelis, Gregory C.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kim, HyungGoo R.;Angelaki, Dora E.;DeAngelis, Gregory C.
当我们探索一个场景时，我们的眼睛运动将全局运动模式添加到视网膜图像中，使自我运动或移动对象产生的视觉运动复杂化。传统上，人们假设视网膜外信号，如平滑追踪命令的传出拷贝，需要补偿眼睛旋转的视觉后果。我们考虑了另一种可能性：即视觉系统可以从图像运动的全局模式推断眼睛的旋转。我们在视觉上模拟了眼睛平移和旋转的组合，包括随时间动态变化的透视扭曲。我们证明，结合这些“动态透视”提示，视觉系统可以从猕猴区域MT的运动视差中产生对深度标志的选择性，这一计算以前被认为需要关于眼速的视网膜外信号。我们的发现提出了新的神经机制，可以分析视觉运动的全局模式来执行需要眼睛旋转知识的计算。
As we explore a scene, our eye movements add global patterns of motion to the retinal image, complicating visual motion produced by self-motion or moving objects. Conventionally, it has been assumed that extra-retinal signals, such as efference copy of smooth pursuit commands, are required to compensate for the visual consequences of eye rotations. We consider an alternative possibility: namely, that the visual system can infer eye rotations from global patterns of image motion. We visually simulated combinations of eye translation and rotation, including perspective distortions that change dynamically over time. We demonstrate that incorporating these “dynamic perspective” cues allows the visual system to generate selectivity for depth sign from motion parallax in macaque area MT, a computation that was previously thought to require extra-retinal signals regarding eye velocity. Our findings suggest novel neural mechanisms that analyze global patterns of visual motion to perform computations that require knowledge of eye rotations.
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