63、动态线索组合与神经编码:探索大脑感知奥秘

动态线索组合与神经编码:探索大脑感知奥秘

一、大脑深度感知研究概述

在大脑感知领域,深度感知和线索组合是关键研究方向。众多学者在这方面进行了大量研究,取得了丰富的成果。

早期,许多研究聚焦于大脑对深度和三维形状的处理机制。例如,DeAngelis和Newsome(1999)研究了猕猴MT区域中选择性神经元的组织情况,揭示了该区域在处理视差信息时的神经元特性;Durand等人(2007)发现猴子顶叶皮质的前部区域参与处理视觉三维形状。这些研究为我们理解大脑如何从视觉输入中提取深度和形状信息提供了重要基础。

随着研究的深入,越来越多的研究关注大脑对不同线索的整合过程。Haynes和Rees(2006)尝试从人类大脑活动中解码心理状态,展示了通过大脑活动理解感知过程的可能性;Heeger和Ress(2002)探讨了功能磁共振成像(fMRI)能为我们提供关于神经元活动的哪些信息,为研究大脑活动提供了技术层面的思考。

以下是部分相关研究的总结表格:
|研究人员|研究内容|发表期刊|发表年份|
| ---- | ---- | ---- | ---- |
|Cumming, B. G., & Parker, A. J.|初级视觉皮层神经元对无深度感知的双眼视差的反应|Nature|1997|
|DeAngelis, G. C., & Newsome, W. T.|猕猴MT区域中选择性神经元的组织|Journal of Neuroscience|1999|
|Durand, J. B.等|猴子顶叶皮质前部区域处理视觉三维形状|Neuron|2007|
|Haynes, J. D., & Ree

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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