Neurobiologische Implikationen der Statistik optischer Flussfelder in der Eigenbewegungsschätzung

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Es ist weitgehend akzeptiert, dass das Gehirn in vielen Situationen mehrdeutige Signale aus der Umwelt analysieren muss. Um diese Mehrdeutigkeiten aufzulösen, ist das Signal-verarbeitende System gezwungen, statistisch plausible Vorhersagen zu machen und statistische Modelle vom Signal-sendenden Umfeld zu nutzen. Wir nehmen an, dass auch der bewegungssensitive Pfad des Gehirns statistische Eigenschaften von natürlichen Flussfeldern nutzt, um den eigentlichen optischen Fluss aus von frühen Bewegungsdetektoren stammenden Signalen zu rekonstruieren. Diese frühen Bewegungssignale unterliegen für gewöhnlich großem Rauschen und dem Aperturproblem. In vorangegangenen, von der DFG im Rahmen des Sonderforschungsbereichs 509 geförderten Untersuchungen haben wir umfangreiches Wissen über die Flussfeldverarbeitung im Gehirn von Primaten gewonnen. Innerhalb dieses neuen Projektantrages wollen wir über eine Analyse der statistischen Gesetzmäßigkeiten natürlicher Flussfelder die Anpassung der Flussfeldverarbeitung in biologischen Systemen an die natürlichen Bedingungen noch besser verstehen. Natürliche Szenen und deren retinale Projektionen weisen in der Regel starke statistische Korrelationen zwischen verschiedenen Bildpunkten auf. Diese Korrelationen und ihre Repräsentationen stellen für statische Bilder einen Zusammenhang mit den Eigenschaften des visuellen Systems dar. Ein wichtiger Untersuchungsgegenstand ist deshalb die Verbindung statistischer Eigenschaften optischer Flussfelder natürlicher Szenen zu deren neuronaler Repräsentation in höheren Gehirnarealen (MT, MST). Die statistischen Untersuchungen werden an korrekten optischen Flussfeldern, durchgeführt, die von den dreidimensionalen Daten natürlicher Szenen errechnet werden. Des weiteren wollen wir in psychophysischen Experimenten untersuchen, inwieweit Beobachter die statistischen Gesetzmäßigkeiten optischer Flussfelder bei der Flussfeldanalyse einsetzen. Schließlich sollen die ermittelten statistischen Gesetzmäßigkeiten die Basis für die Entwicklung weiterer biologisch plausibler Filtermodelle zur Verbesserung der Schätzverfahren für optischen Fluss darstellen.