Bagaimana korteks visual diatur?

Semua informasi visual yang diterima pikiran manusia diproses oleh bagian otak yang dikenal sebagai Visual Cortex .Korteks visual adalah bagian dari lapisan terluar otak, korteks, dan terletak di kutub dorsal lobus oksipital;Lebih sederhana, di bagian belakang otak bawah.Visual Cortex memperoleh informasinya melalui proyeksi yang meluas sepanjang otak dari bola mata.Proyeksi pertama kali melewati titik persinggahan di tengah otak, benjolan seperti almond yang dikenal sebagai nukleus geniculate lateral , atau LGN.Dari sana mereka diproyeksikan ke korteks visual untuk diproses.

Korteks visual dipecah menjadi lima area, berlabel V1, V2, V3, V4, dan MT, yang kadang -kadang disebut sebagai V5.V1, kadang -kadang disebut

striate cortex karena penampilan stripey ketika dicat dan diletakkan di bawah mikroskop, sejauh ini merupakan yang terbesar dan paling penting.Kadang -kadang disebut korteks visual primer atau area 17. Area visual lainnya disebut sebagai korteks ekstrastriate

.V1 adalah salah satu area otak manusia yang paling banyak dipelajari dan dipahami.

V1 adalah lapisan otak setebal sekitar 0,07 inci (2 mm) dengan sekitar area kartu indeks.Karena dikencangkan, volumenya hanya beberapa sentimeter kubik.Neuron dalam V1 disusun di tingkat lokal dan global, dengan skema organisasi horizontal dan vertikal.Variabel yang relevan yang akan diabstraksi dari data sensorik mentah termasuk warna, bentuk, ukuran, gerakan, orientasi, dan lainnya yang lebih halus.Sifat komputasi yang paralelisasi di otak manusia berarti bahwa ada sel -sel tertentu yang diaktifkan oleh adanya warna A, yang lain diaktifkan oleh warna B, dan sebagainya.

Protokol organisasi yang paling jelas dalam V1 adalah lapisan horizontal.Ada enam lapisan utama, diberi label dengan angka Romawi seperti saya melalui VI.Saya adalah lapisan terluar, jauh dari bola mata dan LGN, akibatnya menerima jumlah proyeksi langsung paling sedikit yang berisi data visual.Bundel saraf paling tebal dari LGN diproyeksikan menjadi lapisan V dan VI, yang mengandung saraf yang diproyeksikan kembali ke LGN, membentuk loop umpan balik.Umpan balik antara pengirim data visual (LGN) dan prosesornya (V1) bermanfaat untuk mengklarifikasi sifat data indera yang ambigu.

Data sensorik mentah berasal dari mata sebagai ansambel penembakan saraf yang disebut peta retinotopik

.Seri neuron pertama dirancang untuk melakukan analisis data sensorik yang relatif dasar mdash;Kumpulan neuron yang dirancang untuk mendeteksi garis vertikal dapat diaktifkan ketika ambang kritis piksel visual terbukti dikonfigurasi dalam pola vertikal.Prosesor tingkat yang lebih tinggi membuat keputusan berdasarkan data preproses dari neuron lain;Misalnya, kumpulan neuron yang dirancang untuk mendeteksi kecepatan suatu objek mungkin tergantung pada informasi dari neuron yang dirancang untuk mendeteksi objek sebagai entitas terpisah dari latar belakang mereka.

Skema organisasi lain adalah arsitektur saraf vertikal, atau kolumnar,.Sebuah kolom memanjang melalui semua lapisan horizontal dan biasanya terdiri dari neuron yang memiliki kesamaan fungsional, (neuron yang menyatukan, menyatukan), dan kesamaan dalam bias mereka.Misalnya, satu kolom mungkin menerima informasi secara eksklusif dari bola mata kanan, yang lain di kiri.Kolom biasanya memiliki subkolom, yang disebut macrocolumns dan

mikrokolom

, masing -masing.Microcolumns bisa sangat kecil sehingga hanya mengandung seratus neuron individu. Mempelajari rincian pemrosesan informasi di otak manusia sulit karena kompleks, ad hoc, dan cara yang tampaknya berantakan di mana otak primata berevolusi, serta thesifat kompleks yang pasti akan ditampilkan oleh otak oleh vIrtue dari tugasnya yang besar.Cedera selektif korteks visual pada subjek hewan secara historis adalah salah satu cara paling produktif (dan kontroversial) untuk menyelidiki fungsi saraf, tetapi dalam beberapa kali para ilmuwan telah mengembangkan alat untuk secara selektif menonaktifkan atau mengaktifkan area otak tertentu tanpa merugikan mereka.Resolusi perangkat pemindaian otak meningkat secara eksponensial, dan algoritma meningkat dalam kecanggihan untuk menangani banjir karakteristik data dari ilmu kognitif.Tidak masuk akal untuk menyarankan bahwa suatu hari kita akan dapat memahami korteks visual secara keseluruhan.