正交神经表征助力自然刺激感知判断：解锁视觉奥秘的新钥匙

在视觉研究领域，如何从繁杂的自然视觉信息中分离相关信息是关键问题。研究人员开展 “正交神经表征支持自然刺激感知判断” 的研究，利用人类心理物理学和猴子神经生理学实验，发现 V4 区神经表征的特性，这为理解视觉感知机制提供了重要依据。

　　在神奇的视觉世界里，我们每天都会接收到海量的视觉信息。想象一下，当我们身处热闹的街道，眼睛看到的不仅有来来往往的行人、车辆，还有街边的建筑、广告招牌等各种元素。然而，在这些纷繁复杂的信息中，我们总能快速且准确地识别出自己关注的对象，比如寻找朋友的面孔、看清交通信号灯。这背后，视觉系统是如何运作的呢？

一直以来，科学家们都在努力探索视觉系统的奥秘。许多实验室研究使用相对简单的刺激来探究神经基础，这种方法虽然便于实验控制，但简单的刺激无法完全模拟自然视觉场景的复杂性，难以揭示大脑在处理自然视觉信息时的真实机制。自然图像包含众多与任务无关的背景元素，这些元素可能会干扰我们对目标物体特征的感知。例如，在一幅自然风景照片中，前景的花朵是我们关注的目标，但背景中的树木、草地等元素可能会影响我们对花朵颜色、形状的判断。那么，大脑是如何在如此复杂的自然视觉场景中，准确地感知目标物体的特征，而不受无关信息干扰的呢？这成为了视觉研究领域亟待解决的问题。

为了揭开这个谜团，来自美国芝加哥大学（Department of Neurobiology and Neuroscience Institute, The University of Chicago）和宾夕法尼亚大学（Department of Psychology, University of Pennsylvania）的研究人员展开了一项深入研究。他们将人类心理物理学和猴子神经生理学相结合，利用参数可变的自然主义刺激进行实验。最终，研究得出了一系列重要结论：在猴子的视觉区域 V4 中，物体位置的神经表征与许多无关的物体和背景特征的表征是正交的；人类观察者判断物体位置变化的阈值不受猴子 V4 中神经元显示为正交表征的背景刺激变化的影响；猴子估计物体曲率的能力不受 V4 中与曲率正交表征的物体无关特征的影响。这些结论表明，正交神经表征能够使观察者在自然场景中稳定地感知物体和特征，为理解视觉感知的神经机制提供了重要线索，在视觉研究领域具有重要意义。该研究成果发表在《Scientific Reports》上。

研究人员在实验中运用了多种关键技术方法。在图像生成方面，使用 Blender 和 ISET3d 等软件创建具有多种可参数化特征的自然主义刺激图像。在猴子神经生理学实验中，通过在猴子 V4 区植入微电极阵列记录神经元活动，并利用红外眼动仪监测眼睛位置。在数据分析时，采用交叉验证的参数解码、角度计算、线性判别分析等方法对神经数据进行处理和分析 。

下面来详细看看研究结果：

1. V4 神经元对每个刺激背景都能稳健编码刺激位置：研究人员通过线性解码来测量 V4 神经元对物体位置的编码程度。结果发现，对于每个独特的背景配置（旋转和深度），V4 神经元都能很好地对物体位置进行线性解码，平均相关性能达到 0.698。这表明 V4 神经元具备对不同背景下物体位置的编码能力，为后续研究奠定了基础。
2. V4 中刺激位置和背景特征的表征近似正交：研究人员从五个方面验证了这一结论。一是使用单个通用解码器在不同背景条件下解码物体位置，效果良好，说明 V4 神经元能近乎正交地编码所有测试特征；二是在逐次试验的基础上，解码物体位置的误差与解码背景旋转和深度的误差不相关，表明物体位置的表征与背景旋转和深度的表征相互独立；三是测试跨条件解码器的性能，发现随着背景特征值与解码器训练值的偏差增大，解码精度虽略有下降，但最大影响仅约 0.15，说明物体位置表征与背景特征变化在很大程度上是正交的；四是比较构建线性解码器时分配给每个神经元的权重，发现解码不同特征时的权重之间无显著相关性；五是计算不同背景下刺激位置解码器在神经群体空间中的角度，发现实际角度分布偏向远小于随机预期的角度，进一步支持了 V4 中刺激位置和背景特征的表征近似正交的结论。
3. 人类受试者对刺激位置的辨别不受背景变化的影响：研究人员通过人类心理物理学实验进行验证。让人类受试者观看两个包含物体的图像，并判断第二个图像中物体相对于第一个图像中物体的位置。在实验中，变化背景的旋转和深度。结果发现，尽管背景存在变化，但人类受试者对物体位置变化的检测性能在不同背景变化条件下相似，这与神经记录中发现的物体位置和背景特征的正交表征能够实现与背景无关的感知这一观点一致。
4. V4 中至少有十个物体和背景特征近似正交表征：研究人员测量 V4 对大量图像的反应，这些图像中背景和物体的颜色、亮度、位置、旋转和深度各取两个值，共生成 1024 张独特图像。通过训练线性解码器测试对每个特征的解码能力，发现除物体和背景颜色外，大多数特征之间的解码性能与随机水平无显著差异，表明 V4 神经元群体可以独立编码相对大量的自然场景参数，使观察者避免受到与任务无关的刺激特征的干扰。
5. 与任务相关特征正交表征的物体特征不影响行为估计：研究人员分析已发表的数据，在猴子观看孤立物体的实验中，生成 50 个三维形状，分析形状特征的正交性。结果发现，120 个特征对中有 116 个是正交编码的。进一步训练猴子估计新三维物体的轴向曲率，发现猴子的曲率估计行为不受与曲率正交表征的无关特征（如颜色、厚度等）的影响。

在讨论部分，研究人员指出，虽然本研究量化了神经群体对多种自然主义刺激变化的表征，但未深入探究视觉刺激的编码和处理如何产生这些表征。未来可借助神经网络模型等进一步研究正交表征出现的机制。此外，本研究还涉及图形 - 背景分割与正交表征、感知之间的关系，未来研究可在更广泛的自然场景中深入探讨它们之间的联系。

这项研究通过多种实验方法，有力地支持了正交神经表征能够使观察者忽略无关视觉信息的假设，将神经解缠的研究扩展到物体和背景特征的表征领域，凸显了可参数化自然主义图像在视觉感知神经基础研究中的重要价值，也为跨物种研究视觉感知开辟了新的方向，为后续进一步探索视觉感知和认知现象的神经基础提供了重要的参考依据。