From the Retina to the Neocortex pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Birkhäuser Boston

作者:Vaina, L.M. 编

出品人:

页数:330

译者:

出版时间:1991-1-1

价格:USD 97.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780817634728

丛书系列:

图书标签:

• 计算神经科学
• Marr
• 视觉神经科学
• 神经元计算
• 大脑皮层
• 视觉通路
• 神经编码
• 感觉处理
• 认知神经科学
• 神经系统
• 生物物理学
• 机器学习

图书简介：《超越视网膜：探索视觉感知的神经环路》 书名：超越视网膜：探索视觉感知的神经环路 作者： [此处留空，作者信息将在最终出版时添加] 出版社： [此处留空，出版社信息将在最终出版时添加] --- 内容提要： 本书深入剖析了从最基础的光信号捕获到高级认知理解的复杂视觉信息处理路径，旨在为神经科学、认知科学以及生物医学工程领域的读者提供一个全面而深入的框架。我们聚焦于那些在经典研究中常被简化处理的中间环节和反馈机制，揭示了视觉系统如何超越单纯的“视网膜输入”阶段，构建出我们对世界的动态、连贯的感知。 本书的叙事逻辑遵循信息流的层级结构，但着重强调了回路间的相互作用、突触可塑性对信息编码的影响，以及环境与动机如何实时调控这些处理过程。我们认为，真正的视觉感知并非简单的“从A到B”的单向传递，而是一个由并行处理、自上而下的预测性编码和自下而上的感官驱动共同塑造的复杂动态系统。 第一部分：初级信号的编码与去噪 视觉信息的处理始于光线的捕获，但远非视网膜神经节细胞的输出所能概括。本部分将视网膜作为信息筛选和初步压缩的“智能前置处理器”进行细致考察。 第一章：视网膜的计算前沿 本章详细阐述了光感受器层（Rods & Cones）如何执行光信号的模拟-数字转换。重点关注双极细胞（Bipolar Cells）的两种主要类型——ON通路和OFF通路——如何分离光照强度变化的两个关键维度。我们探讨了水平细胞（Horizontal Cells）和无长突细胞（Amacrine Cells）在横向连接中扮演的“局部对比度增强”和“运动检测初始滤波”的角色。这里的核心观点是，视网膜输出的“有效信息量”远高于原始光子流，因为它已经完成了初步的背景减除和边缘增强。 第二章：视网膜输出的并行结构 我们超越了经典的M/P/K细胞分类模型，进入到更精细的功能分区。特别是对过渡细胞类型（如介于经典M和P通路之间的中间细胞群）的形态学和电生理特征进行深入分析。本章展示了视网膜输出如何在空间频率、时间分辨率和颜色信息上实现初步的解耦，为上行通路提供了多维度的输入向量。我们讨论了视网膜输出在传递到外侧膝状体核（LGN）之前，其编码效率与信息冗余度之间的权衡。 第二部分：丘脑的门控与信息分流 外侧膝状体核（LGN）常常被视为一个纯粹的“中继站”。然而，本书坚信LGN是视觉信息流的第一个关键“门控器”和“注意力过滤器”。 第三章：LGN的多层结构与时间延迟 本章详细解析了LGN的六层结构（在灵长类动物中）及其功能特化。我们关注了不同层级神经元对不同刺激（如闪光、移动边缘、颜色对比）的响应时间差异。关键在于，这些微小的毫秒级差异如何积累并影响皮层对时间动态的感知。此外，我们探讨了来自皮层和脑干的反馈投射如何调制LGN的响应增益，这直接关系到感官输入的“相关性权重”。 第四章：皮层-丘脑-皮层环路（C-T-C）的动态反馈 这是本书区别于传统教材的关键章节。我们深入分析了来自初级视觉皮层（V1）的反向投射如何影响LGN神经元的兴奋性。这种反馈机制并非简单地增强信号，而更像是一个“预测误差修正”系统。当皮层期望的视觉场景与LGN传入的实际信息不符时，反馈环路会动态调整LGN的阈值，以确保只有最具“新颖性”或“重要性”的信息才能有效传递到上游。 第三部分：皮层初级处理与特征绑定 视觉信息在到达视觉皮层（V1）后，才真正开始构建“对象”的初步轮廓。本部分关注V1的柱状组织和V2/V3的特征提取。 第五章：V1的柱状组织与方向选择的层次性 我们不仅回顾了简单细胞和复杂细胞的经典响应特性，更着重于它们如何组织成功能柱和超柱。本章讨论了皮层可塑性（如赫布学习规则）在形成和维持这些特定柱状响应中的作用。我们展示了V1如何通过整合来自LGN的不同子层的输入，实现对特定空间频率和方向的精确检测，并探讨了这种处理如何受到环境视觉经验的“预先塑造”。 第六章：超越边缘：V2与纹理的感知 视觉皮层第2区（V2）是处理复杂视觉特征的关键枢纽。本书认为V2的主要功能是整合V1分离的边缘信息，形成初步的“纹理”和“深度线索”。我们探讨了V2神经元对错觉线条（如康尼萨图形）的独特响应，这表明V2正在执行高阶的“形状推断”，而不是简单的特征叠加。本章还引入了V2在整合运动线索和形状信息中的早期作用。 第四部分：高阶整合与场景理解 从初级特征到对环境的连贯理解，需要跨越多个皮层区域的广泛整合，这涉及到高级认知和记忆系统。 第七章：腹侧流（What Pathway）的物体识别层级 本章沿着颞叶皮层向下追踪“What”通路，重点分析了从V4到梭状回面部区域（FFA）的信息流。我们详细考察了V4在颜色恒常性和复杂形状整合中的作用，并深入研究了腹侧流中信息表征的“稀疏化”和“概念化”过程。核心观点是：物体识别的最终阶段，是一种高维度的、类别依赖性的神经活动模式，而非单一神经元的“看门人”效应。 第八章：背侧流（Where/How Pathway）的行动导向 与腹侧流并行的是背侧流，它负责空间定位、运动轨迹预测以及视觉引导的运动规划。我们分析了顶叶皮层（Parietal Cortex）如何整合来自视觉和本体感觉的信息，以生成精确的动作指令。本章特别强调了运动前区（Premotor Cortex）和顶叶之间快速、实时的“视觉反馈回路”，这是精确抓取和避障行为的基础。 第九章：预测性编码与主体性构建 全书的收官之章将所有前述机制置于一个统一的框架下——预测性编码模型。我们提出，从视网膜到高级皮层，整个系统都在不断地生成对下一刻视觉输入的“最佳猜测”。感官输入的作用是提供“误差信号”，用于修正和更新内部模型。这种自上而下的预测机制解释了我们对运动目标的跟踪、对遮挡物体的完成性感知，以及视觉幻觉的产生机制。 结语：动态的、适应性的视觉世界 《超越视网膜：探索视觉感知的神经环路》旨在打破传统上将视觉处理视为线性、分离模块的观点。我们展示了一个高度互联、充满反馈的神经网络，它不断地在感官输入和内在预期之间进行精密的权衡与协调。理解这些复杂的环路，不仅是理解视觉科学的基石，也是理解大脑如何构建一个稳定、可操作的内部现实模型的核心。本书为希望深入理解高级神经计算的学者提供了一张详尽的地图，指引他们探索感知世界的深层机制。

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