Note (General)Middle Temporal area (MT) neurons which are related to motion perception have been regarded as velocity filters because the response curve of MT neurons illustrates a unimodal function with respect to stimulus speed. This paper proposes a simple computational model of MT neurons that is not based on velocity filters. The proposed model reproduces not only MT responses of speed selectivity but also illusory motion perception. Moreover, to evaluate the plausibility of the MT model, I generated an enormous set of possible visual patterns as inputs to the MT model:8^8=16,777,216. Numerical quantities of model outputs by computer simulation for 8^8 inputs were used to estimate human illusory perception. Psychophysical experiments show that the model prediction is consistent with human perception. 細胞の入出力特性を記述する既存の数理モデルはどれも，電気生理学実験で得られた「選択性」という考えを基に，特定の特徴量を抽出する「フィルタ」として構築されている．もしこの「特徴量抽出フィルタ」という考えに依らない新しい数理モデルが構築できれば，細胞や視覚機能に対し新しい解釈が得られ，視覚研究を推し進めることができる． 本論文では，視覚機能の1つである動き知覚に焦点を当て，関連する脳細胞の反応特性およびヒトの速度知覚特性を統一的に再現・説明する数理モデルを構築する．対象とする脳細胞は，視覚背側経路に属するMiddle Temporal Area（MT野）細胞とした．「特徴量抽出フィルタ」に代わる概念として，「個々のMT細胞は局所的な速度推定を行っている」という前提のもと数理モデルを構築した．提案モデルは「選択性」に依らない画像処理工学的速度推定手法を計算基盤としているが，MT細胞同様，提示刺激の速度に対して単峰性のグラフを描いた．この結果から，MT細胞の計算論的役割は「速度抽出フィルタ」ではなく，「速度推定器」であるという新しい解釈が得られた．また，「速度抽出フィルタ」という既存概念では解釈が難しい現象も提案モデルで再現できた．提案モデルを解析したところ，モデル導出時に設定した仮定の不成立やモデル式においてゼロ除算を避けるために加えた処理の副次的効果に起因した，「演繹的に生じる現象」であることが分かった．本論文では，物理的な動きと知覚される動きとが乖離している状況である運動錯視にも着目した．もし数理モデルが視覚系細胞や視覚機能を精度良く記述できているのであれば，ヒト同様，数理モデルも錯視を誘発するはずである．また，数理モデルにおいて，現象の再現・説明だけでなく，未知の入力に対する予測も大事な要件の1つである．モデル予測として，ヒトに対して行うには現実的でない膨大な数の入力画像に対し，錯視を生じさせるパターンか否かの選別を行った．具体的には，円環状刺激において取り得る全てのパターン16,777,216種に対し，モデルシミュレーションによる選別を行った．得られたモデル予測を評価するために，無作為に選んだ一部の画像に対し心理物理実験を行い，実際にヒトが錯視を誘発するか調べた．モデル予測とヒトの知覚との相関係数を求めたところ，0.96のとても強い正の相関があった．
2017
Collection (particular)国立国会図書館デジタルコレクション > デジタル化資料 > 博士論文
Date Accepted (W3CDTF)2018-05-04T12:13:37+09:00
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