Nature.com পরিদর্শন করার জন্য আপনাকে ধন্যবাদ.আপনি যে ব্রাউজার সংস্করণটি ব্যবহার করছেন তাতে সীমিত CSS সমর্থন রয়েছে৷সেরা অভিজ্ঞতার জন্য, আমরা আপনাকে একটি আপডেট করা ব্রাউজার ব্যবহার করার পরামর্শ দিই (অথবা ইন্টারনেট এক্সপ্লোরারে সামঞ্জস্য মোড অক্ষম করুন)৷ইতিমধ্যে, অব্যাহত সমর্থন নিশ্চিত করতে, আমরা স্টাইল এবং জাভাস্ক্রিপ্ট ছাড়াই সাইটটিকে রেন্ডার করব।
একটি ক্যারোসেল একই সময়ে তিনটি স্লাইড দেখাচ্ছে৷একবারে তিনটি স্লাইডের মধ্য দিয়ে যেতে পূর্ববর্তী এবং পরবর্তী বোতামগুলি ব্যবহার করুন, অথবা একটি সময়ে তিনটি স্লাইডের মধ্য দিয়ে যেতে শেষে স্লাইডার বোতামগুলি ব্যবহার করুন৷
উচ্চ-রেজোলিউশন দৃষ্টিতে বস্তুর বৈশিষ্ট্য পুনর্গঠনের জন্য সূক্ষ্ম রেটিনাল স্যাম্পলিং এবং একীকরণ প্রয়োজন।এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে বিভিন্ন বস্তু থেকে স্থানীয় নমুনাগুলি মিশ্রিত করার সময়, নির্ভুলতা হারিয়ে যায়।অতএব, বিভাজন, পৃথক প্রক্রিয়াকরণের জন্য একটি চিত্রের ক্ষেত্রগুলির গ্রুপিং, উপলব্ধির জন্য গুরুত্বপূর্ণ।পূর্ববর্তী কাজে, বিস্টেবল জালির কাঠামো, যা এক বা একাধিক চলমান পৃষ্ঠ হিসাবে বিবেচনা করা যেতে পারে, এই প্রক্রিয়াটি অধ্যয়নের জন্য ব্যবহার করা হয়েছিল।এখানে, আমরা প্রাইমেট ভিজ্যুয়াল পাথওয়ের মধ্যবর্তী অঞ্চলে কার্যকলাপ এবং বিভাজন বিচারের মধ্যে সম্পর্ক রিপোর্ট করি।বিশেষ করে, আমরা দেখতে পেয়েছি যে বেছে বেছে মধ্যম টেম্পোরাল নিউরনগুলি বিস্টেবল গ্রেটিংগুলির উপলব্ধিকে বিকৃত করতে ব্যবহৃত টেক্সচার সংকেতের প্রতি সংবেদনশীল ছিল এবং ট্রায়াল এবং ক্রমাগত উদ্দীপনার বিষয়গত উপলব্ধির মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক দেখায়।এই পারস্পরিক সম্পর্ক একাধিক স্থানীয় দিকনির্দেশ সহ প্যাটার্নে বিশ্বব্যাপী গতিবিধির সংকেত ইউনিটগুলিতে বেশি।এইভাবে, আমরা উপসংহারে পৌঁছেছি যে মধ্যবর্তী সময়ের ডোমেনে জটিল দৃশ্যগুলিকে উপাদান এবং পৃষ্ঠতলগুলিতে আলাদা করতে ব্যবহৃত সংকেত রয়েছে।
দৃষ্টিভঙ্গি শুধুমাত্র প্রাথমিক চিত্র বৈশিষ্ট্য যেমন প্রান্ত অভিযোজন এবং গতির সুনির্দিষ্ট বৈষম্যের উপর নির্ভর করে না, তবে আরও গুরুত্বপূর্ণভাবে বস্তুর আকৃতি এবং ট্র্যাজেক্টোরি1 এর মতো পরিবেশগত বৈশিষ্ট্যগুলি গণনা করতে এই বৈশিষ্ট্যগুলির সঠিক একীকরণের উপর নির্ভর করে।যাইহোক, সমস্যা দেখা দেয় যখন রেটিনাল ইমেজ বেশ কয়েকটি সমানভাবে যুক্তিযুক্ত বৈশিষ্ট্য গ্রুপ 2, 3, 4 (চিত্র 1a) সমর্থন করে।উদাহরণস্বরূপ, যখন দুটি সেটের গতি সংকেত খুব কাছাকাছি থাকে, তখন এটিকে যুক্তিসঙ্গতভাবে একটি চলমান বস্তু বা একাধিক চলমান বস্তু হিসাবে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে (চিত্র 1b)।এটি বিভাজনের বিষয়গত প্রকৃতিকে চিত্রিত করে, অর্থাৎ এটি চিত্রের একটি নির্দিষ্ট সম্পত্তি নয়, তবে ব্যাখ্যার একটি প্রক্রিয়া।স্বাভাবিক উপলব্ধির জন্য এর সুস্পষ্ট গুরুত্ব থাকা সত্ত্বেও, উপলব্ধিগত বিভাজনের স্নায়বিক ভিত্তি সম্পর্কে আমাদের বোঝা সর্বোত্তমভাবে অসম্পূর্ণ থেকে যায়।
একটি উপলব্ধিগত বিভাজন সমস্যার একটি কার্টুন চিত্র।একটি নেকার কিউব (বাম) মধ্যে গভীরতার একটি পর্যবেক্ষকের উপলব্ধি দুটি সম্ভাব্য ব্যাখ্যা (ডান) এর মধ্যে বিকল্প হয়।এর কারণ হল ছবিতে এমন কোন সংকেত নেই যা মস্তিষ্ককে অনন্যভাবে চিত্রের 3D অভিযোজন নির্ধারণ করতে দেয় (ডানদিকে মনোকুলার অক্লুশন সিগন্যাল দ্বারা প্রদত্ত)।b যখন একাধিক গতি সংকেত স্থানিক সান্নিধ্যে উপস্থাপিত হয়, তখন দৃষ্টি ব্যবস্থাকে অবশ্যই নির্ধারণ করতে হবে যে স্থানীয় নমুনাগুলি এক বা একাধিক বস্তু থেকে এসেছে কিনা।স্থানীয় গতি সংকেতের অন্তর্নিহিত অস্পষ্টতা, অর্থাৎ বস্তুর গতির একটি ক্রম একই স্থানীয় গতি তৈরি করতে পারে, যার ফলে ভিজ্যুয়াল ইনপুটের একাধিক সমানভাবে যুক্তিসঙ্গত ব্যাখ্যা হতে পারে, অর্থাৎ এখানে ভেক্টর ক্ষেত্রগুলি একটি একক পৃষ্ঠের সুসঙ্গত গতি বা ওভারল্যাপিং পৃষ্ঠের স্বচ্ছ গতি থেকে উদ্ভূত হতে পারে।c (বাম) আমাদের টেক্সচার্ড গ্রিড উদ্দীপকের একটি উদাহরণ।আয়তক্ষেত্রাকার ঝাঁঝরিগুলি তাদের দিকে লম্বভাবে প্রবাহিত হয় ("উপাদানের দিকনির্দেশ" - সাদা তীর) একটি ঝাঁঝরি প্যাটার্ন তৈরি করতে একে অপরকে ওভারল্যাপ করে।জালিটিকে একক, নিয়মিত, সংযুক্ত গতিবিধি (লাল তীর) বা যৌগিক দিকনির্দেশের স্বচ্ছ আন্দোলন হিসাবে অনুভূত করা যেতে পারে।জালির উপলব্ধি এলোমেলো পয়েন্ট টেক্সচার সংকেত যোগ করে বিকৃত হয়।(মাঝখানে) হলুদ রঙে হাইলাইট করা এলাকাটি যথাক্রমে সুসংগত এবং স্বচ্ছ সংকেতের জন্য ফ্রেমের একটি সিরিজ হিসাবে প্রসারিত এবং প্রদর্শিত হয়।প্রতিটি ক্ষেত্রে বিন্দুর নড়াচড়া সবুজ এবং লাল তীর দ্বারা উপস্থাপিত হয়।(ডানদিকে) ফ্রেমের সংখ্যা বনাম নির্বাচন বিন্দুর অবস্থানের (x, y) গ্রাফ।সুসংগত ক্ষেত্রে, সমস্ত টেক্সচার একই দিকে প্রবাহিত হয়।স্বচ্ছতার ক্ষেত্রে, টেক্সচারটি উপাদানটির দিকে চলে যায়।d আমাদের মোশন সেগমেন্টেশন টাস্কের একটি কার্টুন চিত্র।বানররা একটি ছোট বিন্দু ঠিক করে প্রতিটি পরীক্ষা শুরু করেছিল।অল্প বিলম্বের পরে, MT RF-এর অবস্থানে একটি নির্দিষ্ট ধরনের গ্রেটিং প্যাটার্ন (সংগতি/স্বচ্ছতা) এবং টেক্সচার সিগন্যালের আকার (যেমন বৈপরীত্য) উপস্থিত হয়েছে।প্রতিটি পরীক্ষার সময়, ঝাঁঝরি প্যাটার্নের দুটি সম্ভাব্য দিকগুলির মধ্যে একটিতে প্রবাহিত হতে পারে।উদ্দীপনা প্রত্যাহারের পর, নির্বাচন লক্ষ্যমাত্রা MT RF-এর উপরে এবং নীচে উপস্থিত হয়েছে।বানরদের অবশ্যই উপযুক্ত নির্বাচন লক্ষ্যে গ্রিড সম্পর্কে তাদের উপলব্ধি নির্দেশ করতে হবে।
চাক্ষুষ আন্দোলনের প্রক্রিয়াকরণ ভাল বৈশিষ্ট্যযুক্ত এবং এইভাবে উপলব্ধি বিভাজনের নিউরাল সার্কিট অধ্যয়ন করার জন্য একটি চমৎকার মডেল প্রদান করে।বেশ কিছু কম্পিউটেশনাল স্টাডিজ দুই-পর্যায়ের গতি প্রক্রিয়াকরণ মডেলের ইউটিলিটি উল্লেখ করেছে যেখানে উচ্চ-রেজোলিউশনের প্রাথমিক অনুমান স্থানীয় নমুনাগুলির নির্বাচনী সংহতকরণ দ্বারা শব্দ অপসারণ এবং বস্তুর বেগ 7,8 পুনরুদ্ধার করা হয়।এটি লক্ষ্য করা গুরুত্বপূর্ণ যে দৃষ্টি ব্যবস্থাগুলিকে অবশ্যই সাধারণ বস্তু থেকে শুধুমাত্র সেই স্থানীয় নমুনার মধ্যে সীমাবদ্ধ করার যত্ন নিতে হবে।সাইকোফিজিকাল স্টাডিজগুলি শারীরিক কারণগুলিকে বর্ণনা করেছে যা স্থানীয় গতি সংকেতগুলিকে কীভাবে বিভক্ত করা হয় তা প্রভাবিত করে, তবে শারীরবৃত্তীয় ট্র্যাজেক্টোরিজ এবং নিউরাল কোডের আকার খোলা প্রশ্ন থেকে যায়।অসংখ্য রিপোর্ট থেকে জানা যায় যে প্রাইমেট কর্টেক্সের টেম্পোরাল (MT) অঞ্চলের ওরিয়েন্টেশন-নির্বাচিত কোষগুলি নিউরাল সাবস্ট্রেটের প্রার্থী।
গুরুত্বপূর্ণভাবে, এই পূর্ববর্তী পরীক্ষাগুলিতে, স্নায়বিক কার্যকলাপের পরিবর্তনগুলি চাক্ষুষ উদ্দীপনার শারীরিক পরিবর্তনের সাথে সম্পর্কযুক্ত।যাইহোক, উপরে উল্লিখিত হিসাবে, বিভাজন মূলত একটি উপলব্ধিমূলক প্রক্রিয়া।অতএব, এর নিউরাল সাবস্ট্রেটের অধ্যয়নের জন্য স্নায়বিক কার্যকলাপের পরিবর্তনগুলিকে স্থির উদ্দীপনার উপলব্ধির পরিবর্তনের সাথে সংযুক্ত করা প্রয়োজন।অতএব, আমরা দুটি বানরকে রিপোর্ট করার জন্য প্রশিক্ষণ দিয়েছি যে সুপারইম্পোজড ড্রিফটিং আয়তক্ষেত্রাকার গ্রেটিং দ্বারা গঠিত অনুভূত বিস্টেবল গ্রেটিং প্যাটার্নটি একটি একক পৃষ্ঠ বা দুটি স্বাধীন পৃষ্ঠ ছিল কিনা।স্নায়বিক কার্যকলাপ এবং বিভাজন বিচারের মধ্যে সম্পর্ক অধ্যয়ন করার জন্য, বানররা যখন এই কাজটি সম্পাদন করে তখন আমরা এমটি-তে একটি একক কার্যকলাপ রেকর্ড করি।
আমরা এমটি কার্যকলাপ এবং উপলব্ধি অধ্যয়নের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক খুঁজে পেয়েছি।এই পারস্পরিক সম্পর্ক বিদ্যমান ছিল কি না উদ্দীপনায় প্রকাশ্য বিভাজন সংকেত রয়েছে।উপরন্তু, এই প্রভাবের শক্তি বিভাজন সংকেত সংবেদনশীলতা, সেইসাথে প্যাটার্ন সূচকের সাথে সম্পর্কিত।পরবর্তীটি জটিল প্যাটার্নে স্থানীয় আন্দোলনের পরিবর্তে ইউনিটটি বিশ্বব্যাপী বিকিরণ করে এমন ডিগ্রী পরিমাপ করে।যদিও ফ্যাশন দিকনির্দেশের জন্য নির্বাচনীতা দীর্ঘকাল ধরে MT-এর একটি সংজ্ঞায়িত বৈশিষ্ট্য হিসাবে স্বীকৃত হয়েছে, এবং ফ্যাশন-নির্বাচনী কোষগুলি সেই উদ্দীপনার মানুষের উপলব্ধির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ জটিল উদ্দীপনার সাথে সমন্বয় দেখায়, আমাদের সর্বোত্তম জ্ঞান অনুসারে, এটি নিদর্শনগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্কের প্রথম প্রমাণ।সূচক এবং উপলব্ধিগত বিভাজন।
আমরা দুটি বানরকে প্রবাহিত গ্রিড উদ্দীপনা (সুসঙ্গত বা স্বচ্ছ আন্দোলন) সম্পর্কে তাদের উপলব্ধি প্রদর্শনের জন্য প্রশিক্ষণ দিয়েছি।মানব পর্যবেক্ষকরা সাধারণত এই উদ্দীপনাগুলিকে প্রায় একই ফ্রিকোয়েন্সির সুসঙ্গত বা স্বচ্ছ আন্দোলন হিসাবে উপলব্ধি করেন।এই ট্রায়ালে সঠিক উত্তর দেওয়ার জন্য এবং অপারেন্ট পুরস্কারের ভিত্তি সেট করার জন্য, আমরা জালি গঠনকারী উপাদানের রাস্টার টেক্সচার করে বিভাজন সংকেত তৈরি করেছি (চিত্র 1c, d)।সুসংগত অবস্থার অধীনে, সমস্ত টেক্সচার প্যাটার্নের দিক বরাবর চলে যায় (চিত্র 1c, "সুসঙ্গত")।স্বচ্ছ অবস্থায়, টেক্সচারটি ঝাঁঝরির দিকে লম্বভাবে সরে যায় যার উপর এটি সুপারইম্পোজ করা হয় (চিত্র 1c, "স্বচ্ছ")।আমরা এই টেক্সচার লেবেলের বৈসাদৃশ্য পরিবর্তন করে কাজের অসুবিধা নিয়ন্ত্রণ করি।cued ট্রায়ালগুলিতে, বানরগুলিকে টেক্সচার সংকেতের সাথে সম্পর্কিত প্রতিক্রিয়াগুলির জন্য পুরস্কৃত করা হয়েছিল, এবং টেক্সচার সংকেত (শূন্য টেক্সচার কনট্রাস্ট শর্ত) ছাড়া প্যাটার্ন ধারণকারী ট্রায়ালগুলিতে এলোমেলোভাবে (50/50 মতভেদ) পুরষ্কার দেওয়া হয়েছিল।
দুটি প্রতিনিধি পরীক্ষা থেকে আচরণগত ডেটা চিত্র 2a তে দেখানো হয়েছে, এবং প্রতিক্রিয়াগুলি যথাক্রমে উপরে বা নীচে স্থানান্তরিত প্যাটার্নগুলির জন্য টেক্সচার সিগন্যাল (স্বচ্ছতার বৈসাদৃশ্যকে সংজ্ঞা অনুসারে নেতিবাচক বলে ধরে নেওয়া হয়) এর বিপরীতে সমন্বয়ের বিচারের অনুপাত হিসাবে প্লট করা হয়েছে। সামগ্রিকভাবে, সুসংগত/স্বচ্ছতা সম্পর্কে বানরদের উপলব্ধি নির্ভরযোগ্যভাবে টেক্সচার কিউ (ANOVA; বানর N: দিক – F = 0.58, p = 0.45, চিহ্ন – F = 1248, p < 10st−10, F2st−10, F2st−10, F2st−10; কী S: দিক - F = 0.41, p = 0.52, চিহ্ন - F = 2876.7, p < 10−10, বিপরীত - F = 36.5, p < 10−10)। সামগ্রিকভাবে, সুসংগত/স্বচ্ছতা সম্পর্কে বানরদের উপলব্ধি নির্ভরযোগ্যভাবে টেক্সচার কিউ (ANOVA; বানর N: দিক – F = 0.58, p = 0.45, চিহ্ন – F = 1248, p < 10st−10, F2st−10, F2st−10, 1248, p <10, F20, 1248, 1248, p <10. বানর S: দিক – F = 0.41, p = 0.52, চিহ্ন – F = 2876.7, p < 10−10, বিপরীত – F = 36.5, p < 10−10)। В целом на восприятие обезьянами когерентности/прозрачности достоверно влияли как знак (прозрачность, когерентность), так (прозрачность, когерентность) ризнака (ANOVA; обезьяна N: направление — F = 0,58, p = 0,45, знак — F = 1248, p < 10−10, контраст – F = 22,63, p < 10; −10, p = знак, S = 045 ,52, признак – F = 2876,7, p < 10−10, контраст – F = 36,5, р < 10-10)। সাধারণভাবে, বানরদের দ্বারা সুসংগত/স্বচ্ছতার উপলব্ধি উল্লেখযোগ্যভাবে টেক্সচারাল বৈশিষ্ট্যের চিহ্ন (স্বচ্ছতা, সুসংগতি) এবং শক্তি (বিপরীত) উভয় দ্বারা প্রভাবিত হয়েছিল (ANOVA; বানর N: দিক — F = 0.58, p = 0.45, চিহ্ন — F = 1248, p < 10−10, tra2stmon = 3. 10−10, tra2stmon = 3. : দিক - F = 0.41, p = 0.52, চিহ্ন - F = 2876.7, p < 10 −10, বিপরীত - F = 36.5, p < 10-10)।总体而言,猴子对连贯性/透明度的感知受到纹理提示（ANOVA）的符刔对（透明老连度）的可靠影响；猴子N：方向- F = 0.58，p = 0.45，符号- F = 1248, p < 10−10, 对比度– F = 22.6; 对比度– F = 22.6向– F = 0.41, p = 0.52, 符号– F = 2876.7, p < 10−10, 对比度– F = 36.5，p < 10-10）.总体而言,猴子对连贯性/透明度的感知受到纹理提示（ANOVA）的符刔对（透明老连度）的可靠影响；猴子N：方向- F = 0.58，p = 0.45，符号- F = 1248, p < 10−10, 对比度– F = 22.10; <310p, <310; )।সাধারণভাবে, বানরের সংগতি/স্বচ্ছতার উপলব্ধি উল্লেখযোগ্যভাবে টেক্সচার সংকেত (ANOVA) এর চিহ্ন (স্বচ্ছতা, সুসংগত) এবং তীব্রতা (বিপরীত) দ্বারা প্রভাবিত হয়েছিল;обезьяна N: ориентация – F = 0,58, p = 0,45, знак – F = 1248, p < 10−10, Контрастность — F = 22,63, p < 10; বানর N: অভিযোজন – F = 0.58, p = 0.45, চিহ্ন – F = 1248, p < 10−10, বৈসাদৃশ্য – F = 22.63, p < 10; −10 Обезьяна S: Ориентация — F = 0,41, p = 0,52, Знак — F = 2876,7, p < 10−10, Контрастность — F = 36,5, p < 10-10)। −10 বানর S: ওরিয়েন্টেশন – F = 0.41, p = 0.52, সাইন - F = 2876.7, p < 10-10, বৈসাদৃশ্য - F = 36.5, p < 10-10)।গাউসিয়ান ক্রমবর্ধমান ফাংশনগুলি বানরদের সাইকোফিজিক্যাল বৈশিষ্ট্যগুলিকে চিহ্নিত করার জন্য প্রতিটি সেশনের ডেটাতে লাগানো হয়েছিল।ডুমুর উপর.2b উভয় বানরের জন্য সমস্ত সেশনে এই মডেলগুলির জন্য চুক্তির বিতরণ দেখায়।সামগ্রিকভাবে, বানররা সঠিকভাবে এবং ধারাবাহিকভাবে কাজটি সম্পন্ন করেছে, এবং ক্রমবর্ধমান গাউসিয়ান মডেলের সাথে দুর্বল ফিট হওয়ার কারণে আমরা দুটি-বানর সেশনের 13% এরও কম প্রত্যাখ্যান করেছি।
প্রতিনিধি সেশনে বানরদের আচরণগত উদাহরণ (n ≥ 20 ট্রায়াল প্রতি উদ্দীপনা শর্তে)।বাম (ডান) প্যানেলে, একটি N(S) বানর সেশনের ডেটা সুসংগত নির্বাচন স্কোর (অর্ডিনেট) বনাম টেক্সচার সিগন্যালের (অ্যাবসিসা) বৈসাদৃশ্য হিসাবে প্লট করা হয়েছে।এখানে এটা অনুমান করা হয় যে স্বচ্ছ (সুসঙ্গত) টেক্সচারের নেতিবাচক (ইতিবাচক) মান রয়েছে।পরীক্ষায় প্যাটার্নের গতিবিধি (উপরে (90°) বা নিচে (270°)) অনুযায়ী প্রতিক্রিয়া পৃথকভাবে তৈরি করা হয়েছিল।উভয় প্রাণীর জন্য, কর্মক্ষমতা, প্রতিক্রিয়াকে 50/50 কন্ট্রাস্ট (PSE – কঠিন তীর) দ্বারা ভাগ করা হোক বা একটি নির্দিষ্ট স্তরের কর্মক্ষমতা (থ্রেশহোল্ড - খোলা তীর) সমর্থন করার জন্য প্রয়োজনীয় টেক্সচারাল কনট্রাস্টের পরিমাণ এই ড্রিফ্ট দিকগুলির মধ্যে রয়েছে।b গাউসিয়ান ক্রমবর্ধমান ফাংশনের R2 মানের লাগানো হিস্টোগ্রাম।বাঁদর S(N) ডেটা বামে (ডান) দেখানো হয়েছে।গ (শীর্ষ) পিএসই পিএসই-এর তুলনায় নিচের দিকে সরানো (অর্ডিনেট) এর জন্য পরিমাপ করা গ্রিড (অ্যাবসিসা) প্লট করা হয়েছে, যার প্রান্তগুলি প্রতিটি অবস্থার জন্য PSE বিতরণকে প্রতিনিধিত্ব করে এবং তীরগুলি প্রতিটি অবস্থার গড় নির্দেশ করে৷সমস্ত N(S) বানর সেশনের ডেটা বাম (ডান) কলামে দেওয়া হয়েছে।(নীচে) PSE ডেটার মতো একই নিয়ম, কিন্তু ফিচারের থ্রেশহোল্ডের জন্য।PSE থ্রেশহোল্ড বা ফ্যাশন ট্রেন্ডে কোন উল্লেখযোগ্য পার্থক্য ছিল না (পাঠ্য দেখুন)।d পিএসই এবং ঢাল (অর্ডিনেট) কৌণিক বিচ্ছেদ উপাদানের ("অখণ্ড গ্রেটিং অ্যাঙ্গেল" – অ্যাবসিসা) স্বাভাবিকীকৃত রাস্টার অভিযোজনের উপর নির্ভর করে প্লট করা হয়।খোলা বৃত্ত হল উপায়, কঠিন রেখা হল সেরা ফিটিং রিগ্রেশন মডেল, এবং ডটেড লাইন হল রিগ্রেশন মডেলের জন্য 95% কনফিডেন্স ব্যবধান।PSE এবং স্বাভাবিকীকৃত ইন্টিগ্রেশন কোণের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্ক রয়েছে, কিন্তু ঢাল এবং স্বাভাবিকীকৃত ইন্টিগ্রেশন কোণের মধ্যে নয়, পরামর্শ দেয় যে সাইকোমেট্রিক ফাংশন স্থানান্তরিত হয় কারণ কোণটি উপাদান জালিকে আলাদা করে, কিন্তু তীক্ষ্ণ বা চ্যাপ্টা করে না।(বানর N, n = 32 সেশন; বাঁদর S, n = 43 সেশন)।সমস্ত প্যানেলে, ত্রুটি বারগুলি গড়ের মানক ত্রুটিকে উপস্থাপন করে।হাহাহা।সমন্বয়, PSE বিষয়গত সমতা স্কোর, আদর্শ।প্রমিতকরণ
উপরে উল্লিখিত হিসাবে, টেক্সচারের সংকেতের বৈসাদৃশ্য এবং প্যাটার্নের গতিবিধি উভয়ই পরীক্ষা জুড়ে পরিবর্তিত হয়, একটি প্রদত্ত পরীক্ষায় উদ্দীপনা উপরে বা নীচে প্রবাহিত হয়।এটি সাইকোফিজিকাল 11 এবং নিউরোনাল28 অভিযোজিত প্রভাবগুলি হ্রাস করার জন্য করা হয়।প্যাটার্ন ওরিয়েন্টেশন বনাম পক্ষপাত (বিষয়ভিত্তিক সমতা পয়েন্ট বা PSE) (উইলকক্সন র্যাঙ্কের সমষ্টি পরীক্ষা; বানর N: z = 0.25, p = 0.8; বানর S: z = 0.86, p = 0.39) বা লাগানো ফাংশন থ্রেশহোল্ড (Wilcoxon p, Nzmonkey = 4 = 0.8; কী S: z = 0.49, p = 0.62) (চিত্র 2c)।উপরন্তু, পারফরম্যান্স থ্রেশহোল্ড স্তর বজায় রাখার জন্য প্রয়োজনীয় টেক্সচার বৈসাদৃশ্যের ডিগ্রীতে বানরের মধ্যে কোন উল্লেখযোগ্য পার্থক্য ছিল না (N বানর = 24.5% ± 3.9%, S বানর = 18.9% ± 1.9%; Wilcoxon rank sum , z = 1.01, p = 0.31)।
প্রতিটি সেশনে, আমরা কম্পোনেন্ট জালির স্থিতিবিন্যাসকে আলাদা করে ইন্টারলেটিস কোণ পরিবর্তন করেছি।সাইকোফিজিকাল গবেষণায় দেখা গেছে যে এই কোণটি ছোট হলে লোকেরা কোষ 10 কে সংযুক্ত হিসাবে উপলব্ধি করার সম্ভাবনা বেশি থাকে।যদি বানররা সুসংগতি/স্বচ্ছতার বিষয়ে তাদের উপলব্ধি নির্ভরযোগ্যভাবে রিপোর্ট করে, তাহলে এই ফলাফলগুলির উপর ভিত্তি করে, কেউ আশা করবে PSE, সমন্বয় এবং স্বচ্ছতার পছন্দগুলির মধ্যে একটি অভিন্ন বিভাজনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ টেক্সচার বৈপরীত্য, মিথস্ক্রিয়া বাড়বে।জালি কোণ এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটনা ছিল (চিত্র 2d; প্যাটার্নের দিকনির্দেশ জুড়ে ধসে পড়া, ক্রুস্কাল–ওয়ালিস; বানর N: χ2 = 23.06, p < 10−3; বানর S: χ2 = 22.22, p < 10−3; স্বাভাবিক আন্তঃ-গ্রেটিং কোণ, P <1-07 কোণের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক: <1. 07; বানর S: r = 0.76, p < 10−13)। এটি আসলেই ঘটনা ছিল (চিত্র 2d; প্যাটার্নের দিকনির্দেশ জুড়ে ভেঙে পড়া, ক্রুস্কাল–ওয়ালিস; বানর N: χ2 = 23.06, p < 10−3; বানর S: χ2 = 22.22, p < 10−3; স্বাভাবিক ইন্টার-গ্রেটিং কোণের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক: <1 07 কোণ, p. বানর S: r = 0.76, p < 10−13)। Это действительно имело место (рис. 2d; коллапс поперек направления паттерна, Крускал-Уоллис; обезьяна N: χ2 = p, 23; Sb = 23; 22,22, p < 10-3; корреляция между нормализованными угол решетки и PSE – обезьяна N: r = 0,67, p < 10-9, обезья, p <10-9, обезья, p-610, <103). এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটেছে (চিত্র 2d; প্যাটার্নের দিক জুড়ে পতন, ক্রুস্কাল-ওয়ালিস; বানর N: χ2 = 23.06, p < 10–3; বানর S: χ2 = 22.22, p < 10–3; স্বাভাবিকীকৃত জালি কোণ, p <10-7, p-9-এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক: <1-9. বানর S: r = 0.76, p < 10-13)।情况确实如此（图2d；跨模式方向折叠，Kruskal-Wallis；猴子N：χ2 = 23.06，p <10-3Ｍ.2S =23p ；标准化间光栅角和PSE – 猴子N：r = 0.67，p <10-9；猴子S：r = 0.76，p <10-13）।情况 确实 如此 （图 图 2D ； 方向 折叠 ， ক্রুস্কাল-ওয়ালিস ； n ： ：2 = 23.06 ， p <10-3 Ｍ2： 2D. <10-3 ； 间 光栅角 和 pse-猴子 猴子 猴子 猴子 猴子 猴子 猴子N：r = 0.67，p <10-10r = 0.67，p <10-7. -13)। Это действительно имело место (рис. 2d; кратность по оси моды, Крускал-Уоллис; обезьяна N: χ2 = 23,06, p < p < 10: 22, S = 22,χ; 10-3; এটি প্রকৃতপক্ষে ঘটনা ছিল (চিত্র 2d; মোড অক্ষ বরাবর ভাঁজ, ক্রুস্কাল-ওয়ালিস; বানর N: χ2 = 23.06, p <10-3; বানর S: χ2 = 22.22, p <10-3; স্বাভাবিক ইন্টারলেটিস কোণ)। PSE- обезьяна N: r = 0,67, p < 10–9, обезьяна S: r = 0,76, p < 10–13)। PSE বানর N: r = 0.67, p < 10–9, বানর S: r = 0.76, p < 10–13)।বিপরীতে, ইন্টারল্যাটিস কোণ পরিবর্তন করা সাইকোমেট্রিক ফাংশনের ঢালের উপর কোন উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলেনি (চিত্র 2d; ক্রস-মোডাল ওরিয়েন্টেশন ভাঁজ, ক্রুস্কাল-ওয়ালিস; বানর N: χ2 = 8.09, p = 0.23; বানর S χ2 = 3.18, স্বাভাবিক আন্তঃকরণের মধ্যে p = 3.107, corttregle। lope – বানর N: r = -0.4, p = 0.2, বানর S: r = 0.03, p = 0.76)।সুতরাং, একজন ব্যক্তির সাইকোফিজিকাল ডেটা অনুসারে, গ্রেটিংগুলির মধ্যে কোণ পরিবর্তনের গড় প্রভাব হল স্থানচ্যুতি বিন্দুতে একটি পরিবর্তন, এবং বিভাজন সংকেতগুলির সংবেদনশীলতা বৃদ্ধি বা হ্রাস নয়।
অবশেষে, শূন্য টেক্সচার কন্ট্রাস্ট সহ ট্রায়ালে 0.5 এর সম্ভাব্যতার সাথে পুরস্কারগুলি এলোমেলোভাবে বরাদ্দ করা হয়।যদি সমস্ত বানর এই অনন্য এলোমেলোতা সম্পর্কে সচেতন থাকে এবং শূন্য টেক্সচারের বৈসাদৃশ্য এবং কিউ স্টিমুলির মধ্যে পার্থক্য করতে সক্ষম হয় তবে তারা দুটি ধরণের পরীক্ষার জন্য বিভিন্ন কৌশল বিকাশ করতে পারে।দুটি পর্যবেক্ষণ দৃঢ়ভাবে পরামর্শ দেয় যে এটি এমন নয়।প্রথমত, ঝাঁঝরি কোণ পরিবর্তন করা কিউ এবং জিরো টেক্সচার কনট্রাস্ট স্কোরগুলিতে গুণগতভাবে একই রকম প্রভাব ফেলেছিল (চিত্র 2d এবং পরিপূরক চিত্র 1)।দ্বিতীয়ত, উভয় বানরের জন্য, বিস্টেবল ট্রায়াল নির্বাচনটি সাম্প্রতিক (পূর্ববর্তী) পুরস্কার নির্বাচনের পুনরাবৃত্তি হওয়ার সম্ভাবনা নেই (দ্বিপদ পরীক্ষা, এন বানর: 0.52, z = 0.74, p = 0.22; S বানর: 0.51, r = 0.9, p = 0.18)।
উপসংহারে, আমাদের সেগমেন্টেশন টাস্কে বানরদের আচরণ ভাল উদ্দীপনা নিয়ন্ত্রণে ছিল।টেক্সচার সংকেতের চিহ্ন এবং আকারের উপর উপলব্ধিগত রায়ের নির্ভরতা, সেইসাথে ঝাঁঝরি কোণ সহ PSE-তে পরিবর্তনগুলি ইঙ্গিত দেয় যে বানরগুলি মোটর সমন্বয়/স্বচ্ছতার বিষয়ে তাদের বিষয়গত উপলব্ধি রিপোর্ট করেছে।অবশেষে, শূন্য টেক্সচার কনট্রাস্ট ট্রায়ালে বানরদের প্রতিক্রিয়া পূর্ববর্তী ট্রায়ালের পুরষ্কার ইতিহাস দ্বারা প্রভাবিত হয়নি এবং আন্তঃ-রাস্টার কৌণিক পরিবর্তন দ্বারা উল্লেখযোগ্যভাবে প্রভাবিত হয়েছিল।এটি পরামর্শ দেয় যে বানররা এই গুরুত্বপূর্ণ অবস্থার অধীনে জালির পৃষ্ঠের কনফিগারেশনের বিষয়ে তাদের বিষয়গত উপলব্ধি রিপোর্ট করতে থাকে।
উপরে উল্লিখিত হিসাবে, টেক্সচার বৈসাদৃশ্যের নেতিবাচক থেকে ইতিবাচক রূপান্তরটি স্বচ্ছ থেকে সুসঙ্গত উদ্দীপকের উপলব্ধিগত রূপান্তরের সমতুল্য।সাধারণভাবে, একটি প্রদত্ত ঘরের জন্য, টেক্সচারের বৈপরীত্য নেতিবাচক থেকে ধনাত্মক তে পরিবর্তিত হওয়ায় MT প্রতিক্রিয়া বৃদ্ধি বা হ্রাস করতে থাকে এবং এই প্রভাবের দিকটি সাধারণত প্যাটার্ন/কম্পোনেন্টের গতিবিধির উপর নির্ভর করে।উদাহরণ স্বরূপ, দুটি প্রতিনিধি এমটি কোষের দিকনির্দেশক টিউনিং বক্ররেখা চিত্র 3-তে এই কোষগুলির প্রতিক্রিয়া সহ কম বা উচ্চ বৈপরীত্য সমন্বিত বা স্বচ্ছ টেক্সচার সংকেতযুক্ত গ্রেটিংগুলিতে দেখানো হয়েছে।আমরা এই গ্রিড প্রতিক্রিয়াগুলিকে আরও ভালভাবে পরিমাপ করার চেষ্টা করেছি, যা আমাদের বানরদের সাইকোফিজিওলজিকাল পারফরম্যান্সের সাথে সম্পর্কিত হতে পারে।
একটি একক সাইনোসয়েডাল অ্যারের প্রতিক্রিয়ায় একটি প্রতিনিধি বানর এমটি সেল এস এর দিকনির্দেশক টিউনিং বক্ররেখার পোলার প্লট।কোণটি ঝাঁঝরির গতির দিক নির্দেশ করে, মাত্রা নির্গততা নির্দেশ করে এবং পছন্দের ঘরের দিকটি ঝাঁঝরির প্যাটার্নের দিকের একটি উপাদানের দিক দিয়ে প্রায় 90° (উপরে) ওভারল্যাপ করে।b প্রতিক্রিয়া গ্রিডের সাপ্তাহিক উদ্দীপক-সময় হিস্টোগ্রাম (PSTH), ক-তে দেখানো সেলের জন্য 90° (বাম দিকে পরিকল্পিতভাবে দেখানো হয়েছে) টেমপ্লেটের দিক থেকে স্থানান্তরিত হয়েছে।প্রতিক্রিয়াগুলি টেক্সচার ইঙ্গিত প্রকার (যথাক্রমে সমন্বিত/স্বচ্ছ - মধ্যম/ডান প্যানেল) এবং মাইকেলসন কনট্রাস্ট (PSTH রঙের ইঙ্গিত) দ্বারা সাজানো হয়।প্রতিটি ধরনের কম-কনট্রাস্ট এবং উচ্চ-কনট্রাস্ট টেক্সচার সংকেতের জন্য শুধুমাত্র সঠিক প্রচেষ্টা দেখানো হয়।কোষগুলি স্বচ্ছ টেক্সচার সংকেতের সাথে ঊর্ধ্বমুখী প্রবাহিত জালির নিদর্শনগুলিতে আরও ভাল প্রতিক্রিয়া জানায় এবং এই প্যাটার্নগুলির প্রতিক্রিয়া টেক্সচারের বৈপরীত্য বৃদ্ধির সাথে বৃদ্ধি পায়।c, d হল a এবং b এর মত একই নিয়ম, কিন্তু বানর S ব্যতীত MT কোষের জন্য, তাদের পছন্দের অভিযোজন প্রায় নিম্নগামী ড্রিফটিং গ্রিডের সাথে ওভারল্যাপ করে।ইউনিটটি সুসংগত টেক্সচারের সংকেত সহ নিম্নগামী ড্রিফটিং গ্রেটিং পছন্দ করে এবং এই প্যাটার্নগুলির প্রতিক্রিয়া টেক্সচারের বৈসাদৃশ্য বৃদ্ধির সাথে বৃদ্ধি পায়।সমস্ত প্যানেলে, ছায়াযুক্ত এলাকা গড়ের মানক ত্রুটির প্রতিনিধিত্ব করে।স্পোকস।স্পাইক, সেকেন্ড।দ্বিতীয়
আমাদের টেক্সচার সংকেত এবং MT কার্যকলাপ দ্বারা নির্দেশিত জালিক পৃষ্ঠের কনফিগারেশনের (সুসংগত বা স্বচ্ছ) মধ্যে সম্পর্ক অন্বেষণ করতে, আমরা প্রথমে সুসংগত আন্দোলন (ধনাত্মক ঢাল) বা স্বচ্ছ আন্দোলনের (নেতিবাচক ঢাল) রিগ্রেশনের জন্য কোষগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ককে রিগ্রেস করেছি।কন্ট্রাস্টের তুলনায় সাইন রেসপন্স রেট দ্বারা কোষকে শ্রেণীবদ্ধ করতে দেওয়া হয়েছে (প্রতিটি মোড দিকনির্দেশের জন্য আলাদাভাবে)।চিত্র 3-এর একই উদাহরণ ঘর থেকে এই জালির টিউনিং বক্ররেখার উদাহরণগুলি চিত্র 4a-তে দেখানো হয়েছে।শ্রেণীবিভাগের পর, আমরা টেক্সচার সিগন্যালের মড্যুলেশনের জন্য প্রতিটি কোষের সংবেদনশীলতা পরিমাপ করতে রিসিভার কর্মক্ষমতা বিশ্লেষণ (আরওসি) ব্যবহার করেছি (পদ্ধতিগুলি দেখুন)।এইভাবে প্রাপ্ত নিউরোমেট্রিক ফাংশনগুলিকে একই সেশনে বানরগুলির সাইকোফিজিক্যাল বৈশিষ্ট্যের সাথে সরাসরি তুলনা করা যেতে পারে যাতে সরাসরি জালির টেক্সচারের সাথে নিউরনের সাইকোফিজিক্যাল সংবেদনশীলতার তুলনা করা যায়।আমরা নমুনার সমস্ত ইউনিটের জন্য দুটি সংকেত সনাক্তকরণ বিশ্লেষণ করেছি, প্যাটার্নের প্রতিটি দিকের জন্য পৃথক নিউরোমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলি গণনা করে (আবার, উপরে বা নীচে)।এটি লক্ষ করা গুরুত্বপূর্ণ যে, এই বিশ্লেষণের জন্য, আমরা শুধুমাত্র ট্রায়ালগুলি অন্তর্ভুক্ত করেছি যেখানে (i) উদ্দীপনায় একটি টেক্সচার কিউ রয়েছে এবং (ii) বানরগুলি সেই কিউ (অর্থাৎ, "সঠিক" ট্রায়াল) অনুসারে প্রতিক্রিয়া জানিয়েছে।
ফায়ার রেটগুলি টেক্সচার সাইন কনট্রাস্টের বিরুদ্ধে প্লট করা হয়েছে, যথাক্রমে, গ্র্যাটিংগুলি উপরে (বামে) বা নীচে (ডানে) স্থানান্তরিত করার জন্য, কঠিন রেখাটি সর্বোত্তম ফিট রৈখিক রিগ্রেশনের প্রতিনিধিত্ব করে এবং উপরের (নীচের) সারির ডেটাগুলি চিত্রে দেখানো তথ্যগুলি থেকে নেওয়া হয়েছে।ভাত।3a সেল, b (চিত্র 3c, d)।রিগ্রেশন ঢাল বৈশিষ্ট্যগুলি প্রতিটি কোষ/জালি অভিযোজন সংমিশ্রণে পছন্দের টেক্সচার সংকেত (সুসংগত/স্বচ্ছ) বরাদ্দ করতে ব্যবহৃত হয়েছিল (এন ≥ 20 ট্রায়াল প্রতি উদ্দীপনা শর্তে)।ত্রুটি বারগুলি গড়ের আদর্শ বিচ্যুতিকে উপস্থাপন করে।ba তে দেখানো ইউনিটগুলির নিউরোমেট্রিক ফাংশনগুলি একই সেশনের সময় সংগৃহীত সাইকোমেট্রিক ফাংশনগুলির সাথে একত্রে বর্ণনা করা হয়েছে।এখন, প্রতিটি বৈশিষ্ট্যের জন্য, আমরা টেক্সচারের সাইন কন্ট্রাস্ট (অ্যাবসিসা) এর শতাংশ হিসাবে পছন্দের টুলটিপ পছন্দ (অর্ডিনেট) (টেক্সট দেখুন) প্লট করি।টেক্সচার কনট্রাস্ট পরিবর্তন করা হয়েছে যাতে পছন্দের টুলটিপগুলি ইতিবাচক এবং ফাঁকা টুলটিপগুলি নেতিবাচক।ঊর্ধ্বগামী (নিম্নমুখী) ড্রিফটিং গ্রিডগুলি থেকে ডেটা বাম (ডান) প্যানেলে, উপরের (নিম্ন) সারিতে দেখানো হয়েছে - চিত্র 3a,b (চিত্র 3c,d) এ দেখানো কোষ থেকে ডেটা।নিউরোমেট্রিক এবং সাইকোমেট্রিক থ্রেশহোল্ডের অনুপাত (N/P) প্রতিটি প্যানেলে দেখানো হয়েছে।স্পোকস।স্পাইক, সেকেন্ড।সেকেন্ড, ডিরেক্টরি।দিকনির্দেশ, প্রদেশ পছন্দ, psi.সাইকোমেট্রি, নিউরোলজি।
দুটি প্রতিনিধি এমটি কোষের ল্যাটিস টিউনিং কার্ভ এবং নিউরোমেট্রিক ফাংশন এবং তাদের সম্পর্কিত সাইকোমেট্রিক ফাংশনগুলি, এই প্রতিক্রিয়াগুলির সাথে একত্রিত, যথাক্রমে চিত্র 4a,b এর উপরের এবং নীচের প্যানেলে দেখানো হয়েছে।এই কোষগুলি মোটামুটি একঘেয়ে বৃদ্ধি বা হ্রাস দেখায় কারণ টেক্সচারের ইঙ্গিত স্বচ্ছ থেকে সুসংগত হয়ে যায়।উপরন্তু, এই বন্ধনের দিক এবং শক্তি জালি গতির দিকের উপর নির্ভর করে।অবশেষে, এই কোষগুলির প্রতিক্রিয়া থেকে গণনা করা নিউরোমেট্রিক ফাংশনগুলি কেবলমাত্র ইউনিডাইরেকশনাল গ্রিড আন্দোলনের সাইকোফিজিকাল বৈশিষ্ট্যগুলির সাথে যোগাযোগ করে (কিন্তু এখনও এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ নয়)।নিউরোমেট্রিক এবং সাইকোমেট্রিক উভয় ফাংশনই থ্রেশহোল্ডের সাথে সংক্ষিপ্ত করা হয়েছিল, অর্থাৎ সঠিকভাবে নির্বাচিত বৈপরীত্যের প্রায় 84% এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ (ফিট করা ক্রমবর্ধমান গাউসিয়ান ফাংশনের গড় + 1 sd এর সাথে সম্পর্কিত)।পুরো নমুনা জুড়ে, N/P অনুপাত, সাইকোমেট্রিক একের সাথে নিউরোমেট্রিক থ্রেশহোল্ডের অনুপাত, বানর N তে গড় 12.4 ± 1.2 এবং বানর S-তে 15.9 ± 1.8, এবং জালিটি কমপক্ষে একটি দিকে যেতে হলে, শুধুমাত্র ~16% (18)।বানর N (বানর S) থেকে %) ইউনিট (চিত্র 5a)।চিত্রে দেখানো ঘরের উদাহরণ থেকে।চিত্র 3 এবং 4 এ দেখা গেছে, নিউরনের সংবেদনশীলতা কোষের পছন্দের অভিযোজন এবং পরীক্ষায় ব্যবহৃত জালি আন্দোলনের দিকগুলির মধ্যে সম্পর্কের দ্বারা প্রভাবিত হতে পারে।বিশেষ করে, চিত্র 3a,c-এর অরিয়েন্টেশন অ্যাডজাস্টমেন্ট বক্ররেখাগুলি একটি একক সাইনোসয়েডাল অ্যারের নিউরন ওরিয়েন্টেশন সেটিং এবং আমাদের টেক্সচারড অ্যারেতে স্বচ্ছ/সুসঙ্গত গতির সংবেদনশীলতার মধ্যে সম্পর্ক প্রদর্শন করে। উভয় বানরের ক্ষেত্রে এটি ছিল (ANOVA; আপেক্ষিক পছন্দের দিকনির্দেশ 10° রেজোলিউশনের সাথে বাঁধা; বানর N: F = 2.12, p < 0.01; বানর S: F = 2.01, p < 0.01)। উভয় বানরের ক্ষেত্রে এটি ছিল (ANOVA; আপেক্ষিক পছন্দের দিকনির্দেশ 10° রেজোলিউশনের সাথে বাঁধা; বানর N: F = 2.12, p < 0.01; বানর S: F = 2.01, p < 0.01)। Это имело место для обеих обезьян (ANOVA; относительные предпочтительные направления объединены в ° n 12, পি <0,01; обезьяна S: F = 2,01, p <0,01)। উভয় বানরের ক্ষেত্রে এটি ছিল (ANOVA; 10° রেজোলিউশনে গোষ্ঠীভুক্ত আপেক্ষিক পছন্দের দিকনির্দেশ; বানর N: F=2.12, p<0.01; বানর S: F=2.01, p<0.01)।两只猴子都是这种情况（方差分析；以10° 分辨率合并的相对首选方的相对首选方向；猚 <1.猴子S：F = 2.01, p < 0.01）।两 只 猴子 都 是 这 种 （方差 分析 以 10 ° 分辨率 合并 的 相对 2 相对 方向 （方差0.01 ； ： ： f = 2.01 , p <0.01 ….. . . . . . . . . . . . . Это имело место для обеих обезьян (ANOVA; относительная предпочтительная ориентация объединена при разрешении, FN 10°; обезьяна S: F = 2,01, p <0,01)। উভয় বানরের ক্ষেত্রে এটি ছিল (ANOVA; আপেক্ষিক পছন্দের অভিযোজন 10° রেজোলিউশনে পুল করা হয়েছে; বানর N: F=2.12, p<0.01; বানর S: F=2.01, p<0.01)।নিউরন সংবেদনশীলতার বৃহৎ মাত্রার পরিবর্তনশীলতার পরিপ্রেক্ষিতে (চিত্র 5a), আপেক্ষিক পছন্দের অভিযোজনের উপর নিউরন সংবেদনশীলতার নির্ভরতা কল্পনা করার জন্য, আমরা প্রথমে গ্রিড প্যাটার্নের (অর্থাৎ দিকনির্দেশ) চলাচলের জন্য প্রতিটি কোষের পছন্দের অভিযোজনকে "সর্বোত্তম" অভিযোজনে স্বাভাবিক করেছি।যেখানে ঝাঁঝরি পছন্দের সেল ওরিয়েন্টেশন এবং গ্রেটিং প্যাটার্নের ওরিয়েন্টেশনের মধ্যে ক্ষুদ্রতম কোণ তৈরি করে)।আমরা দেখতে পেলাম যে নিউরনের আপেক্ষিক থ্রেশহোল্ড ("সবচেয়ে খারাপ" জালি অভিযোজনের জন্য থ্রেশহোল্ড) এই স্বাভাবিক পছন্দের অভিযোজনের সাথে পরিবর্তিত হয়েছে, এই থ্রেশহোল্ড অনুপাতের শিখরগুলি প্যাটার্ন বা উপাদানের অভিযোজন (চিত্র 5b) এর চারপাশে ঘটছে।))। প্লেড প্যাটার্ন বা উপাদানের দিকনির্দেশগুলির একটির প্রতি প্রতিটি নমুনার এককগুলিতে পছন্দের দিকনির্দেশের বন্টনের একটি পক্ষপাত দ্বারা এই প্রভাবটি ব্যাখ্যা করা যায় না (চিত্র 5c; রেইলেহ পরীক্ষা; বানর N: z = 8.33, p < 10−3, বৃত্তাকার গড় = 190.13 deg ± 0. 0. mon = 9; 5) এবং প্লেড ইন্টার-গ্রেটিং কোণ জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ ছিল (পরিপূরক চিত্র 2)। প্লেড প্যাটার্ন বা উপাদানের দিকনির্দেশগুলির একটির প্রতি প্রতিটি নমুনার এককগুলিতে পছন্দের দিকনির্দেশের বন্টনের একটি পক্ষপাত দ্বারা এই প্রভাবটি ব্যাখ্যা করা যায় না (চিত্র 5c; রেইলেহ পরীক্ষা; বানর N: z = 8.33, p <10−3 , বৃত্তাকার গড় = 190.13 deg = 0. 0. mon = 0.9; 45) এবং প্লেড ইন্টার-গ্রেটিং কোণ জুড়ে সামঞ্জস্যপূর্ণ ছিল (পরিপূরক চিত্র 2)। Этот эффект нельзя было объяснить смещением распределения предпочтительных направлений в единицах в каждой выбочадукет ых направлений или направлений компонентов (рис. 5в; критерий Рэлея; обезьяна N: z = 8,33, p < 10-3)। এই প্রভাবটি প্রতিটি নমুনায় এককগুলিতে পছন্দের দিকনির্দেশের বন্টনের পরিবর্তনের মাধ্যমে ব্যাখ্যা করা যায় না চেকারযুক্ত দিক বা উপাদানের দিকগুলির একটির দিকে (চিত্র 5c; রেইলে পরীক্ষা; বানর N: z = 8.33, p < 10–3)।, বৃত্তাকার গড় = 190.13 ডিগ্রী ± 9.83 ডিগ্রী;বানর S: z = 0.79, p = 0.45) এবং প্লেড গ্রিডের সমস্ত কোণে একই ছিল (পরিপূরক চিত্র 2)।这种效应不能通过每个样本中单元中的优选方向分布偏向格子图案或组件方） ；瑞利测试；猴子N：z = 8.33，p <10-3 ，圆形平均值= 190.13 度± 9.83 度；猴子S： 度；猴子S： = 05度；猴子S：度；猴子S： = 07.4子间光栅角上是一致的（补充图2）।这 种 效应 不 能 通过 每 样本 中 单元 中 优选 方向 分布 偏向 偏向 偏向 滥 偏向 图滈滈滣释 （图 图 图 瑞利 测试 ； 猴子 n ： z = 8.33 ， p <10-3 ， 平均值 平均值圢圢圢圢圢圽圢值 圆圽形 圆形 圆形 圆形 圆形 圆形z Этот эффект не может быть объяснен тем, что распределение предпочтительных ориентаций в клетках в каждом образокетукет туры решетки, либо в сторону одной из ориентаций компонентов (рис. 5в; критерий Рэлея; обезьяна N: z = 8,33, p < 10–33)। এই প্রভাবটি এই সত্য দ্বারা ব্যাখ্যা করা যায় না যে প্রতিটি নমুনার কোষে পছন্দের অভিযোজনের বণ্টন হয় জালির কাঠামোর দিকে বা একটি উপাদান অভিযোজনের দিকে পক্ষপাতমূলক (চিত্র 5c; রেইলেহের পরীক্ষা; বানর N: z = 8.33, p <10–3)।, বৃত্তাকার গড়) = 190.13 ডিগ্রী ± 9.83 ডিগ্রী;বানর S: z = 0.79, p = 0.45) এবং গ্রিডের মধ্যে জালি কোণে সমান ছিল (পরিপূরক চিত্র 2)।এইভাবে, টেক্সচার্ড গ্রিডগুলিতে নিউরনের সংবেদনশীলতা MT টিউনিংয়ের মৌলিক বৈশিষ্ট্যগুলির উপর অন্তত আংশিকভাবে নির্ভর করে।
বাম প্যানেল N/P অনুপাতের (নিউরন/সাইকোফিজিওলজিকাল থ্রেশহোল্ড) বন্টন দেখায়;প্রতিটি কক্ষ দুটি ডেটা পয়েন্ট প্রদান করে, প্রতিটি দিকের জন্য একটি যেখানে প্যাটার্ন চলে।ডান প্যানেল নমুনার সমস্ত ইউনিটের জন্য সাইকোফিজিক্যাল থ্রেশহোল্ড (অর্ডিনেট) বনাম নিউরোনাল থ্রেশহোল্ড (অ্যাবসিসা) প্লট করে।উপরের (নীচের) সারিতে থাকা ডেটা বানর N (S) থেকে নেওয়া হয়েছে।b স্বাভাবিক থ্রেশহোল্ড অনুপাত সর্বোত্তম ল্যাটিস ওরিয়েন্টেশন এবং পছন্দের সেল ওরিয়েন্টেশনের মধ্যে পার্থক্যের মাত্রার বিপরীতে প্লট করা হয়।"সর্বোত্তম" দিকটি ঝাঁঝরির কাঠামোর দিক হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (একটি সাইনোসয়েডাল ঝাঁঝরি দিয়ে পরিমাপ করা হয়) পছন্দের কোষের দিকটির কাছাকাছি।ডেটা প্রথমে স্বাভাবিক পছন্দের অভিযোজন (10° বিনস) দ্বারা বিন করা হয়েছিল, তারপর থ্রেশহোল্ড অনুপাতগুলি সর্বাধিক মান পর্যন্ত স্বাভাবিক করা হয়েছিল এবং প্রতিটি বিনের মধ্যে গড় করা হয়েছিল।জালির উপাদানগুলির অভিযোজন থেকে সামান্য বড় বা ছোট পছন্দের অভিযোজন সহ কক্ষগুলির জালি প্যাটার্নের অভিযোজনে সংবেদনশীলতার সবচেয়ে বড় পার্থক্য ছিল।c প্রতিটি বানরে রেকর্ড করা সমস্ত MT ইউনিটের পছন্দের অভিযোজন বিতরণের গোলাপী হিস্টোগ্রাম।
অবশেষে, MT-এর প্রতিক্রিয়া ঝাঁঝরি আন্দোলনের দিক এবং আমাদের বিভাজন সংকেত (টেক্সচার) এর বিশদ দ্বারা পরিমিত হয়।নিউরোনাল এবং সাইকোফিজিকাল সংবেদনশীলতার তুলনা দেখায় যে, সাধারণভাবে, এমটি ইউনিটগুলি বানরের তুলনায় বৈপরীত্য টেক্সচার সংকেতের প্রতি অনেক কম সংবেদনশীল ছিল।যাইহোক, ইউনিটের পছন্দের অভিযোজন এবং গ্রিড আন্দোলনের দিকগুলির মধ্যে পার্থক্যের উপর নির্ভর করে নিউরনের সংবেদনশীলতা পরিবর্তিত হয়েছে।সবচেয়ে সংবেদনশীল কোষে প্রাচ্যগত পছন্দের প্রবণতা থাকে যা প্রায় জালির প্যাটার্ন বা একটি উপাদানের অভিযোজনকে আবৃত করে এবং আমাদের নমুনার একটি ছোট উপসেট বৈসাদৃশ্য পার্থক্য সম্পর্কে বানরের ধারণার চেয়ে সংবেদনশীল বা বেশি সংবেদনশীল ছিল।এই আরও সংবেদনশীল ইউনিট থেকে সংকেতগুলি বানরের উপলব্ধির সাথে আরও ঘনিষ্ঠভাবে যুক্ত ছিল কিনা তা নির্ধারণ করতে, আমরা উপলব্ধি এবং নিউরোনাল প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক পরীক্ষা করেছি।
স্নায়বিক কার্যকলাপ এবং আচরণের মধ্যে সংযোগ স্থাপনের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ হল নিউরন এবং ধ্রুবক উদ্দীপনার আচরণগত প্রতিক্রিয়াগুলির মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক স্থাপন করা।বিভাজন বিচারের সাথে স্নায়ু প্রতিক্রিয়াগুলিকে লিঙ্ক করার জন্য, একটি উদ্দীপনা তৈরি করা গুরুত্বপূর্ণ যা একই হওয়া সত্ত্বেও, বিভিন্ন পরীক্ষায় ভিন্নভাবে অনুভূত হয়।বর্তমান গবেষণায়, এটি একটি শূন্য টেক্সচার কনট্রাস্ট গ্রেটিং দ্বারা স্পষ্টভাবে উপস্থাপিত হয়।যদিও আমরা জোর দিয়েছি যে, প্রাণীদের সাইকোমেট্রিক ফাংশনের উপর ভিত্তি করে, ন্যূনতম (~20% এর কম) টেক্সচারাল কনট্রাস্ট সহ গ্রেটিংগুলি সাধারণত সুসংগত বা স্বচ্ছ বলে বিবেচিত হয়।
এমটি প্রতিক্রিয়াগুলি উপলব্ধিমূলক প্রতিবেদনের সাথে কতটা সম্পর্কযুক্ত তা পরিমাপ করতে, আমরা আমাদের গ্রিড ডেটার একটি নির্বাচন সম্ভাব্যতা (সিপি) বিশ্লেষণ করেছি (3 দেখুন)।সংক্ষেপে, CP একটি নন-প্যারামেট্রিক, অ-মানক পরিমাপ যা স্পাইক প্রতিক্রিয়া এবং উপলব্ধিগত রায়ের মধ্যে সম্পর্ককে পরিমাপ করে।শূন্য টেক্সচারাল কন্ট্রাস্ট সহ গ্রিড ব্যবহার করে বিশ্লেষণকে সীমাবদ্ধ করে এবং সেশনে যেখানে বানররা এই ট্রায়ালগুলির প্রতিটি ধরণের জন্য কমপক্ষে পাঁচটি পছন্দ করেছে, আমরা গ্রিড চলাচলের প্রতিটি দিকের জন্য আলাদাভাবে SR গণনা করেছি। বানর জুড়ে, আমরা দৈবক্রমে আশা করি তার চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি একটি গড় CP মান লক্ষ্য করেছি (চিত্র 6a, d; বানর N: গড় CP: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), CP = 0.5, t = 0.5, t = 6-এর শূন্যের বিপরীতে দ্বি-পার্শ্বযুক্ত t-পরীক্ষা; 95% CI: (0.54, 0.57), দ্বিমুখী টি-টেস্ট, t = 9.4, p <10−13)। বানর জুড়ে, আমরা দৈবক্রমে আশা করি তার চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি একটি গড় CP মান লক্ষ্য করেছি (চিত্র 6a, d; বানর N: গড় CP: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), CP = 0.5, t = 0.5, t = 6-এর শূন্যের বিপরীতে দ্বি-পার্শ্বযুক্ত t-পরীক্ষা; 95% CI: (0.54, 0.57), দ্বিমুখী টি-টেস্ট, t = 9.4, p < 10−13)।বানরগুলিতে, আমরা এলোমেলোভাবে প্রত্যাশিত একটি গড় CP লক্ষ্য করেছি (চিত্র 6a, d; বানর N: গড় CP: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), টু-টেইল্ড টি-টেস্ট বনাম নাল মান)।CP = 0,5, t = 6,7, p < 10-9; CP = 0.5, t = 6.7, p < 10-9; обезьяна S: среднее CP: 0,55, 95% ДИ: (0,54, 0,57), двусторонний t-критерий, t = 9,4, p < 10-13)। বানর S: গড় CP: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), টু-টেইলড টি-টেস্ট, t = 9.4, p <10–13)।在猴子中，我们观察到平均CP 值显着大于我们偶然预期的值（图6a,d；猴子N：平5% .53，0.56），针对空值的双边t 检验CP = 0.5, t = 6.7, p < 10−9;猴子S: 平均CP: 0.55, 95% CI: (0.5, 叾47), .4, p < 10−13)।在 猴子 中 ， 我们 观察 平均 平均 值 显着 大于 我们 偶然 的 值 （均 图 图 值 （图 图 图： 0.54，95% Ci ： 0.53，0.56）, 空值 检验 CP = 0.5, t = 6.7, p < 10−9;猴子S: 平均CP: 0.55, 95% CI: (0.54, 0.57), 双边t检验, t=9.4, p < 10−13) У обезьян мы наблюдали средние значения CP, значительно превышающие то, что мы могли бы ожидать случайно (рис., NCP; 6a) 0,54, 95% ДИ: (0,53, 0,56), двусторонний t- тест CP против нуля = 0,5, t = 6,7, p < 10-9, обезьяна S: средний CP, И5д4, 05д: 05, 05, 07 усторонний t-критерий, t = 9,4, p < 10- 13)। বানরগুলিতে, আমরা দৈবক্রমে যা আশা করতে পারি তার থেকে CP মানগুলি ভালভাবে পর্যবেক্ষণ করেছি (চিত্র 6a, d; বানর N: গড় CP: 0.54, 95% CI: (0.53, 0.56), দ্বি-টেইলড টি-টেস্ট CP বনাম শূন্য = 0.5, t = 6.9, CP10, 5 মানে: 6.9, 6.9, বানর 5% CI: (0.54, 0.57), টু-টেইল্ড টি- মানদণ্ড, t = 9.4, p <10-13)।এইভাবে, এমটি নিউরনগুলি আরও জোরালোভাবে জ্বলতে থাকে এমনকি কোনো প্রকাশ্য বিভাজন সংকেতের অনুপস্থিতিতেও, যখন জালি গতি সম্পর্কে প্রাণীর উপলব্ধি কোষের পছন্দের সাথে মেলে।
বানর এন থেকে রেকর্ড করা নমুনার জন্য টেক্সচার সংকেত ছাড়াই গ্রিডের জন্য একটি নির্বাচন সম্ভাব্যতা বিতরণ। প্রতিটি কোষ দুটি ডেটা পয়েন্ট পর্যন্ত অবদান রাখতে পারে (গ্রিড চলাচলের প্রতিটি দিকের জন্য একটি)।র্যান্ডম (সাদা তীর) এর উপরে একটি গড় CP মান নির্দেশ করে যে সামগ্রিকভাবে MT কার্যকলাপ এবং উপলব্ধির মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক রয়েছে।b যেকোন সম্ভাব্য নির্বাচন পক্ষপাতের প্রভাব পরীক্ষা করার জন্য, আমরা যেকোন উদ্দীপকের জন্য আলাদাভাবে CP গণনা করেছি যার জন্য বানররা অন্তত একটি ত্রুটি করেছে।নির্বাচনের সম্ভাবনাগুলি সমস্ত উদ্দীপকের (বাম) জন্য নির্বাচন অনুপাত (প্রিফ/নাল) এবং টেক্সচার মার্ক কনট্রাস্টের পরম মান (ডান, 120টি পৃথক কোষ থেকে ডেটা) এর একটি ফাংশন হিসাবে প্লট করা হয়েছে।বাম প্যানেলে কঠিন রেখা এবং ছায়াযুক্ত এলাকা 20-পয়েন্ট চলমান গড়ের গড় ± sem প্রতিনিধিত্ব করে।ভারসাম্যহীন নির্বাচন অনুপাত সহ উদ্দীপকের জন্য গণনা করা নির্বাচনের সম্ভাব্যতা, যেমন উচ্চ সংকেত বৈপরীত্য সহ গ্রিডগুলি, আরও ভিন্ন এবং সম্ভাবনার চারপাশে ক্লাস্টার করা হয়েছিল।ডান প্যানেলে ধূসর-ছায়াযুক্ত এলাকাটি উচ্চ নির্বাচনের সম্ভাব্যতার গণনায় অন্তর্ভুক্ত বৈশিষ্ট্যগুলির বৈসাদৃশ্যের উপর জোর দেয়।c একটি বড় পছন্দের (অর্ডিনেট) সম্ভাবনা নিউরনের থ্রেশহোল্ডের (অ্যাবসিসা) বিরুদ্ধে প্লট করা হয়েছে।নির্বাচনের সম্ভাবনা থ্রেশহোল্ডের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে নেতিবাচকভাবে সম্পর্কিত ছিল।কনভেনশন df ac এর মতই কিন্তু বানর S থেকে 157টি একক ডেটাতে প্রযোজ্য যদি না অন্যথায় উল্লেখ করা হয়।g সর্বোচ্চ নির্বাচন সম্ভাবনা (অর্ডিনেট) দুটি বানরের প্রতিটির জন্য স্বাভাবিক পছন্দের দিক (অ্যাবসিসা) এর বিপরীতে প্লট করা হয়েছে।প্রতিটি এমটি সেল দুটি ডেটা পয়েন্ট (জালি কাঠামোর প্রতিটি দিকের জন্য একটি) অবদান রাখে।h প্রতিটি ইন্টার-রাস্টার কোণের জন্য নির্বাচনের সম্ভাবনার বড় বাক্স প্লট।কঠিন রেখাটি মধ্যকে চিহ্নিত করে, বাক্সের নীচের এবং উপরের প্রান্তগুলি যথাক্রমে 25 তম এবং 75 তম পার্সেন্টাইল প্রতিনিধিত্ব করে, হুইস্কারগুলি ইন্টারকোয়ার্টাইল রেঞ্জের 1.5 গুণ পর্যন্ত প্রসারিত হয় এবং এই সীমার বাইরে বহিরাগতগুলি উল্লেখ করা হয়।বাম (ডান) প্যানেলের ডেটা 120 (157) পৃথক N(S) বানর কোষ থেকে।i নির্বাচনের সর্বোচ্চ সম্ভাব্যতা (অর্ডিনেট) উদ্দীপক (অ্যাবসিসা) শুরু হওয়ার সময়ের বিপরীতে প্লট করা হয়েছে।বড় CP সমগ্র পরীক্ষা জুড়ে স্লাইডিং আয়তক্ষেত্রে (প্রস্থ 100 ms, ধাপ 10 ms) গণনা করা হয়েছিল এবং তারপরে ইউনিটের উপর গড় করা হয়েছিল।
পূর্ববর্তী কিছু গবেষণায় বলা হয়েছে যে CP বেসাল রেট বন্টনের আপেক্ষিক সংখ্যার উপর নির্ভর করে, যার অর্থ এই পরিমাপ উদ্দীপকের জন্য কম নির্ভরযোগ্য যা প্রতিটি পছন্দের অনুপাতে বড় পার্থক্য সৃষ্টি করে।আমাদের ডেটাতে এই প্রভাবটি পরীক্ষা করার জন্য, আমরা সাইন টেক্সচারের বৈপরীত্য নির্বিশেষে সমস্ত উদ্দীপনার জন্য আলাদাভাবে CP গণনা করেছি এবং বানরগুলি কমপক্ষে একটি মিথ্যা বিচার করেছে।সিপি যথাক্রমে চিত্র 6b এবং e (বাম প্যানেল) এর প্রতিটি প্রাণীর জন্য নির্বাচন অনুপাত (প্রিফ/নাল) এর বিপরীতে প্লট করা হয়েছে।চলমান গড়গুলির দিকে তাকালে, এটা স্পষ্ট যে CP বিস্তৃত নির্বাচনের প্রতিকূলতার উপর সম্ভাবনার উপরে থাকে, যখন প্রতিকূলতা 0.2 (0.8) এর নিচে (উপরে) পড়ে (বাড়ে) তখনই হ্রাস পায়।প্রাণীদের সাইকোমেট্রিক বৈশিষ্ট্যের উপর ভিত্তি করে, আমরা আশা করব যে এই মাত্রার নির্বাচন সহগগুলি শুধুমাত্র উচ্চ-কনট্রাস্ট টেক্সচার সংকেত (সুসঙ্গত বা স্বচ্ছ) সহ উদ্দীপকের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হবে (চিত্র 2a, b-তে সাইকোমেট্রিক বৈশিষ্ট্যগুলির উদাহরণ দেখুন)।এই ঘটনাটি ছিল কিনা তা নির্ধারণ করতে এবং স্পষ্ট বিভাজন সংকেত সহ উদ্দীপনার জন্যও একটি উল্লেখযোগ্য পিসি টিকে আছে কিনা, আমরা পিসিতে পরম টেক্সচারাল কনট্রাস্ট মানগুলির প্রভাব পরীক্ষা করেছি (চিত্র 6বি, ই-ডান)।প্রত্যাশিত হিসাবে, CP মাঝারি পর্যন্ত (~20% বৈসাদৃশ্য বা কম) বিভাজন সংকেত ধারণকারী উদ্দীপনার সম্ভাবনার তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি ছিল।
অভিযোজন, গতি, এবং অমিল শনাক্তকরণ কাজগুলিতে, MT CP সবচেয়ে সংবেদনশীল নিউরনে সর্বোচ্চ হতে থাকে, সম্ভবত কারণ এই নিউরনগুলি সর্বাধিক তথ্যপূর্ণ সংকেত বহন করে30,32,33,34।এই ফলাফলগুলির সাথে সামঞ্জস্য রেখে আমরা গ্র্যান্ড সিপির মধ্যে একটি শালীন কিন্তু উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্ক পর্যবেক্ষণ করেছি, চিত্রের ডানদিকের প্যানেলে হাইলাইট করা টেক্সচার কিউ বৈপরীত্য জুড়ে জেড-স্কোর ফায়ারিং রেট থেকে গণনা করা হয়েছে।6b, e, এবং নিউরোনাল থ্রেশহোল্ড (চিত্র 6c, f; জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন; বানর N: r = −0.12, p = 0.07 বানর S: r = −0.18, p < 10−3)। 6b, e, এবং নিউরোনাল থ্রেশহোল্ড (চিত্র 6c, f; জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন; বানর N: r = −0.12, p = 0.07 বানর S: r = −0.18, p < 10−3)।এই ফলাফলগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, আমরা চিত্র 6b, e, এবং নিউরোনাল থ্রেশহোল্ড (চিত্র 6c, f; জ্যামিতিক) এর ডানদিকের প্যানেলে হাইলাইট করা টেক্সচার সিগন্যাল বৈপরীত্য থেকে উত্তেজনা ফ্রিকোয়েন্সি জেড-স্কোর থেকে গণনা করা বৃহৎ CP-এর মধ্যে একটি বিনয়ী কিন্তু উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক পর্যবেক্ষণ করেছি।জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন;обезьяна N: r = -0,12, p = 0,07 обезьяна S: r = -0,18, p < 10-3)। বানর N: r = -0.12, p = 0.07 বানর S: r = -0.18, p < 10-3)।与这些发现一致,我们观察到大CP 之间存在适度但显着的相关性,这是根据回回咥咥图6c、f；几何平均回归；猴子N：r = -0.12，p = 0.07 猴子S：r = -0.18，p <10-3）।আপনি元 阈值 （图 图 6c 、 f ； 回归 ； 猴子 n ： r = -0.12 ， p = 0.07 猴子S：r = -0.18，）））） 3 p <1এই ফলাফলগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, আমরা চিত্র 6b,e এবং নিউরন থ্রেশহোল্ড (চিত্র 6c,f; জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন; বানর N: r = -0.12, p = 0.07) এ দেখানো বৃহৎ CV-এর মধ্যে একটি শালীন কিন্তু তাৎপর্যপূর্ণ সম্পর্ক পর্যবেক্ষণ করেছি।Обезьяна S: г = -0,18, р < 10-3)। বানর S: r = -0.18, p < 10-3)।অতএব, সর্বাধিক তথ্যপূর্ণ ইউনিটের সংকেতগুলি বানরের মধ্যে বিষয়গত বিভাজন বিচারের সাথে বৃহত্তর সহমত প্রদর্শনের প্রবণতা দেখায়, যা উপলব্ধিগত পক্ষপাতের সাথে যুক্ত যেকোন টেক্সচারাল ইঙ্গিত নির্বিশেষে গুরুত্বপূর্ণ।
প্রদত্ত যে আমরা পূর্বে গ্রিড টেক্সচার সংকেতের সংবেদনশীলতা এবং পছন্দের নিউরোনাল ওরিয়েন্টেশনের মধ্যে একটি সম্পর্ক স্থাপন করেছি, আমরা ভেবেছিলাম যে সিপি এবং পছন্দের অভিযোজন (চিত্র 6g) এর মধ্যে একই রকম সম্পর্ক আছে কিনা।বানর এস (ANOVA; বানর N: 1.03, p=0.46; বানর S: F=1.73, p=0.04) তে এই সংঘটি শুধুমাত্র সামান্য তাৎপর্যপূর্ণ ছিল।আমরা কোনো প্রাণীর জালির মধ্যে জালির কোণগুলির জন্য CP-তে কোনো পার্থক্য দেখিনি (চিত্র 6h; ANOVA; বানর N: F = 1.8, p = 0.11; বানর S: F = 0.32, p = 0. 9)।
অবশেষে, পূর্ববর্তী কাজ দেখিয়েছে যে পুরো ট্রায়াল জুড়ে CP পরিবর্তন হয়।কিছু গবেষণায় তুলনামূলকভাবে মসৃণ নির্বাচনের প্রভাবের পরে একটি তীক্ষ্ণ বৃদ্ধির রিপোর্ট করা হয়েছে,30 যখন অন্যরা ট্রায়াল চলাকালীন নির্বাচনের সংকেতে স্থির বৃদ্ধির রিপোর্ট করেছে।প্রতিটি বানরের জন্য, আমরা 100 ms কোষে শূন্য টেক্সচারাল কন্ট্রাস্ট (যথাক্রমে, প্যাটার্ন ওরিয়েন্টেশন অনুযায়ী) পরীক্ষায় প্রতিটি ইউনিটের CP গণনা করেছি প্রাক-উদ্দীপক শুরু থেকে প্রতি 20 ms পর পর গড় প্রি-স্টিমুলাস অফসেট পোস্ট করতে।দুটি বানরের গড় CP গতিবিদ্যা চিত্র 6i এ দেখানো হয়েছে।উভয় ক্ষেত্রেই, উদ্দীপনা শুরু হওয়ার প্রায় 500 ms পর্যন্ত CP একটি এলোমেলো স্তরে বা এর খুব কাছাকাছি থেকে যায়, যার পরে CP তীব্রভাবে বৃদ্ধি পায়।
সংবেদনশীলতা পরিবর্তনের পাশাপাশি, সিপি কোষের টিউনিং বৈশিষ্ট্যের নির্দিষ্ট গুণাবলী দ্বারাও প্রভাবিত হতে দেখা গেছে।উদাহরণ স্বরূপ, Uka এবং DeAngelis34 খুঁজে পেয়েছেন যে বাইনোকুলার অমিল শনাক্তকরণ টাস্কে CP নির্ভর করে ডিভাইসের বাইনোকুলার অমিল টিউনিং কার্ভের প্রতিসাম্যের উপর।এই ক্ষেত্রে, একটি সম্পর্কিত প্রশ্ন হল প্যাটার্ন দিকনির্দেশ নির্বাচনী (PDS) কোষগুলি উপাদান দিকনির্দেশ নির্বাচনী (CDS) কোষগুলির চেয়ে বেশি সংবেদনশীল কিনা।PDS কোষগুলি একাধিক স্থানীয় অভিযোজন সম্বলিত প্যাটার্নগুলির সাধারণ অভিযোজনকে এনকোড করে, যখন CDS কোষগুলি দিকনির্দেশক প্যাটার্ন উপাদানগুলির গতিবিধিতে সাড়া দেয় (চিত্র 7a)।
মোড কম্পোনেন্ট টিউনিং স্টিমুলাস এবং হাইপোথেটিকাল গ্রেটিং (বাম) এবং গ্রেটিং ওরিয়েন্টেশন টিউনিং কার্ভ (ডানদিকে) এর একটি পরিকল্পিত উপস্থাপনা (উপাদান এবং পদ্ধতি দেখুন)।সংক্ষেপে, যদি একটি কোষ প্যাটার্ন চলাচলের সংকেত দিতে গ্রিডের উপাদানগুলি জুড়ে একীভূত হয়, তবে কেউ পৃথক গ্রিড এবং গ্রিড উদ্দীপকের (শেষ কলাম, কঠিন বক্ররেখা) জন্য একই টিউনিং বক্ররেখা আশা করবে।বিপরীতভাবে, যদি কোষটি সিগন্যাল প্যাটার্নের গতির সাথে উপাদানগুলির দিকনির্দেশকে একীভূত না করে, তবে কেউ একটি দ্বিপক্ষীয় টিউনিং বক্ররেখা আশা করবে যেটি গ্রেটিং মোশনের প্রতিটি দিকে একটি শিখর সহ একটি উপাদানকে কোষের পছন্দের দিকে (শেষ কলাম, ড্যাশড বক্ররেখা) অনুবাদ করে।.চিত্র 1 এবং 2. 3 এবং 4 (শীর্ষ সারি - ডুমুর 3a, b এবং 4a,b (শীর্ষ) কোষগুলির জন্য সাইনোসয়েডাল অ্যারের স্থিতিবিন্যাস সামঞ্জস্য করার জন্য b (বাম) বক্ররেখা; নীচের প্যানেল - চিত্র 3c, d এবং 4a, b (নীচে) এর কোষগুলি।(মাঝখানে) প্যাটার্ন এবং উপাদানের পূর্বাভাস জালি টিউনিং প্রোফাইল থেকে গণনা করা হয়েছে।(ডানদিকে) এই ঘরগুলির গ্রিড সামঞ্জস্য করা।উপরের (নীচের) প্যানেলের কোষগুলিকে টেমপ্লেট (কম্পোনেন্ট) কোষ হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়।লক্ষ্য করুন যে প্যাটার্ন উপাদানগুলির শ্রেণীবিভাগ এবং সুসংগত/স্বচ্ছ কোষ চলাচলের জন্য পছন্দগুলির মধ্যে কোনও এক-এক-একটি চিঠিপত্র নেই (চিত্র 4a-এ এই কোষগুলির জন্য টেক্সচার জালির প্রতিক্রিয়াগুলি দেখুন)।c z-স্কোর মোডের আংশিক পারস্পরিক সম্পর্কের সহগ (অর্ডিনেট) N (বাম) এবং S (ডান) বানরে রেকর্ড করা সমস্ত কোষের জন্য z-স্কোর উপাদান (অ্যাবসিসা) এর আংশিক পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের বিরুদ্ধে প্লট করা হয়েছে।পুরু রেখাগুলি কোষকে শ্রেণিবদ্ধ করতে ব্যবহৃত তাৎপর্যের মানদণ্ড নির্দেশ করে।d উচ্চ নির্বাচন সম্ভাবনার প্লট (অর্ডিনেট) বনাম মোড সূচক (Zp – Zc) (abscissa)।বাম (ডান) প্যানেলের ডেটা বানর N(S) নির্দেশ করে।কালো বৃত্তগুলি আনুমানিক এককগুলিতে ডেটা নির্দেশ করে।উভয় প্রাণীর মধ্যে, উচ্চ নির্বাচন সম্ভাবনা এবং প্যাটার্ন সূচকের মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্ক ছিল, যা একাধিক উপাদানের অভিযোজন সহ উদ্দীপনায় সিগন্যাল প্যাটার্ন অভিযোজন সহ কোষগুলির জন্য একটি বৃহত্তর উপলব্ধিগত পারস্পরিক সম্পর্কের পরামর্শ দেয়।
অতএব, একটি পৃথক পরীক্ষার সেটে, আমরা আমাদের নমুনাগুলিতে নিউরনগুলিকে পিডিএস বা সিডিএস হিসাবে শ্রেণিবদ্ধ করতে সাইনোসয়েডাল গ্রিড এবং গ্রিডগুলির প্রতিক্রিয়াগুলি পরিমাপ করেছি (পদ্ধতিগুলি দেখুন)।ল্যাটিস টিউনিং বক্ররেখা, এই টিউনিং ডেটা থেকে তৈরি টেমপ্লেট উপাদান ভবিষ্যদ্বাণী, এবং চিত্র 1 এবং 3-এ দেখানো কোষগুলির জন্য জালি টিউনিং বক্ররেখা। চিত্র 3 এবং 4 এবং পরিপূরক চিত্র 3 চিত্র 7b-এ দেখানো হয়েছে।প্যাটার্ন ডিস্ট্রিবিউশন এবং কম্পোনেন্ট সিলেক্টিভিটি, সেইসাথে প্রতিটি বিভাগে পছন্দের সেল ওরিয়েন্টেশন, প্রতিটি বানরের জন্য চিত্র 7c এবং সম্পূরক ডুমুরে দেখানো হয়েছে।যথাক্রমে 4.
প্যাটার্ন উপাদানগুলির সংশোধনের উপর CP-এর নির্ভরতা মূল্যায়ন করার জন্য, আমরা প্রথমে প্যাটার্ন সূচক 35 (PI) গণনা করেছি, যার বড় (ছোট) মানগুলি একটি বৃহত্তর PDS (CDS) অনুরূপ আচরণ নির্দেশ করে।উপরের প্রদর্শনের পরিপ্রেক্ষিতে যে: (i) পছন্দের কোষের অভিযোজন এবং উদ্দীপকের গতিবিধির মধ্যে পার্থক্যের সাথে নিউরোনাল সংবেদনশীলতা পরিবর্তিত হয় এবং (ii) আমাদের নমুনায় নিউরোনাল সংবেদনশীলতা এবং নির্বাচনের সম্ভাবনার মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য সম্পর্ক রয়েছে, আমরা PI এবং মোট CP-এর মধ্যে একটি সম্পর্ক খুঁজে পেয়েছি "উপরের প্রতিটি সেলের দিকনির্দেশের" জন্য অধ্যয়ন করা হয়েছিল। আমরা দেখতে পেয়েছি যে CP উল্লেখযোগ্যভাবে PI এর সাথে সম্পর্কিত ছিল (চিত্র 7d; জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন; গ্র্যান্ড CP বানর N: r = 0.23, p < 0.01; দ্বি-স্থির CP বানর N r = 0.21, p = 0.013; grand CP বানর S: <0 CP −stbimonkey S: <0 CP ; : r = 0.29, p < 10−3), ইঙ্গিত করে যে পিডিএস হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ কোষগুলি সিডিএস এবং অশ্রেণীবদ্ধ কোষগুলির চেয়ে বেশি পছন্দ-সম্পর্কিত কার্যকলাপ প্রদর্শন করে। আমরা দেখতে পেয়েছি যে CP উল্লেখযোগ্যভাবে PI এর সাথে সম্পর্কিত ছিল (চিত্র 7d; জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন; গ্র্যান্ড CP বানর N: r = 0.23, p < 0.01; দ্বি-স্থির CP বানর N r = 0.21, p = 0.013; grand CP বানর S: <0 CP −stbimonkey S: <0 CP ; : r = 0.29, p < 10−3), ইঙ্গিত করে যে পিডিএস হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ কোষগুলি সিডিএস এবং অশ্রেণীবদ্ধ কোষগুলির চেয়ে বেশি পছন্দ-সম্পর্কিত কার্যকলাপ প্রদর্শন করে। Мы обнаружили, что CP значительно коррелирует с PI (рис. 7d; регрессия среднего геометрического; большая обезьяна, большая обезьяна, большая обезьяна, баль2 CP: <p02; ная обезьяна CP N r = 0,21, p = 0,013; большая обезьяна CP S: r = 0,30, p < 10-4; бистабильный CP обезьяны S: r, p = 9, pытока , <3 , что клетки, классифицированные как PDS, проявляли большую активность, связанную с выбором, чем CDS এবং неклассифицированные и неклассифицированные. আমরা দেখতে পেলাম যে CP উল্লেখযোগ্যভাবে PI এর সাথে সম্পর্কিত ছিল (চিত্র 7d; জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন; গ্রেট বাঁদর CP N: r = 0.23, p < 0.01; bistable বানর CP N r = 0.21, p = 0.013; গ্রেট বাঁদর CP S: r = 0. CP = 0. 013; গ্রেট বাঁদর CP S: r = 0. CP = 0. 013; 0.29, p <10-3), ইঙ্গিত করে যে পিডিএস হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ কোষগুলি সিডিএস এবং অশ্রেণীবদ্ধ কোষগুলির চেয়ে পছন্দের সাথে যুক্ত বেশি কার্যকলাপ দেখিয়েছে।我们发现CP 与PI 显着相关（图着相关（图7d；几何平均回归；大CP 猴N：r = 0.23，p < 0.01；挛NCP = 0.01；持CP .013；大CP 猴S： r = 0.30，p < 10-4；双稳态CP 猴S：r = 0.29，p < 10-3），表戎分类为PDS猞表戾戎分熊園S猞PDS胞表现出更大的选择相关活性. CP 与PI 显着相关（图7d；几何平均回归；大CP猴N：r = 0.23，p <0.01；双稳态CP 猴1；双稳态CP 猴01=0p. .0 Мы обнаружили, что CP был значительно связан с PI (рис. 7d; регрессия среднего геометрического; большая обезь:был, большая обезь:,б03; ильная обезьяна CP N r = 0,21, p = 0,013; большая обезьяна CP S: r = 0,013) 0,30, p < 10-4; আমরা দেখতে পেয়েছি যে CP উল্লেখযোগ্যভাবে PI এর সাথে যুক্ত ছিল (চিত্র 7d; জ্যামিতিক গড় রিগ্রেশন; গ্রেট বানর CP N: r = 0.23, p < 0.01; bistable বানর CP N r = 0.21, p = 0.013; গ্রেট বানর CP S: r = 0.013; <0.103) бистабильный CP обезьяны S: r = 0,29, p < 10-3), что указывает на то, что клетки, классифицированные как PDS, проявлявцированные как PDS сть, чем клетки, классифицированные как CDS এবং неклассифицированные. monkey S bistable CP: r = 0.29, p < 10-3), ইঙ্গিত করে যে PDS হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ কোষগুলি CDS হিসাবে শ্রেণীবদ্ধ এবং অশ্রেণীবদ্ধ কোষগুলির চেয়ে বেশি নির্বাচন কার্যকলাপ প্রদর্শন করে।যেহেতু PI এবং নিউরন সংবেদনশীলতা উভয়ই CP এর সাথে সম্পর্কযুক্ত, আমরা একাধিক রিগ্রেশন বিশ্লেষণ করেছি (স্বাধীন ভেরিয়েবল হিসাবে PI এবং নিউরন সংবেদনশীলতা এবং নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল হিসাবে বড় CP) প্রভাবের সম্ভাবনার দিকে পরিচালিত দুটি পদক্ষেপের মধ্যে একটি সম্পর্ককে বাতিল করতে।. উভয় আংশিক সম্পর্ক সহগ ছিল তাৎপর্যপূর্ণ (বানর N: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r = −0.13, p = 0.04, PI বনাম CP: r = 0.23, p < 0.01; বানর S: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r = <0.16, p: 0.16, p = 0.3, CP: r = −0.16, p = 0.20, CP −3), পরামর্শ দেয় যে CP সংবেদনশীলতার সাথে বৃদ্ধি পায় এবং একটি স্বাধীন ফ্যাশনে PI এর সাথে বৃদ্ধি পায়। উভয় আংশিক সম্পর্ক সহগ ছিল তাৎপর্যপূর্ণ (বানর N: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r = −0.13, p = 0.04, PI বনাম CP: r = 0.23, p < 0.01; বানর S: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r = <0.16, p: 0.16, p = 0.3, CP: r = −0.16, p = 0.20, CP −3), পরামর্শ দেয় যে CP সংবেদনশীলতার সাথে বৃদ্ধি পায় এবং একটি স্বাধীন ফ্যাশনে PI এর সাথে বৃদ্ধি পায়। Оба частных коэффициента корреляции были значимыми (обезьяна N: порог против CP: r = -0,13, p = 0,04, PI против, p = 0,04 CP: порог против CP: r = -0,16, p = 0,03, PI বনাম CP: 0,29, p < 10-3), предполагая, что CP увеличивается с чувствительновстимочебостимовымость ивается с PI. উভয় আংশিক পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ছিল তাৎপর্যপূর্ণ (বানর N: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r=-0.13, p=0.04, PI বনাম CP: r=0.23, p<0.01; বানর S: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r = -0.16, p = 0.16, PI = 0.13, PI = 0.13, PI = 0.13, পিআই 0.13, প্রস্তাবিত যে CP সংবেদনশীলতার সাথে বৃদ্ধি পায় এবং PI এর সাথে স্বাধীনভাবে বৃদ্ধি পায়।ও ：r = -0.16, p = 0.03, PI বনাম CP： 0.29, p < 10-3）, 表明CP 随灵敏度增加而增加，并且以独珫頚并且以独珫。两个偏相关系数均显着（猴子N：阈值与CP：r = -0.13，p = 0.04，PI = 0.03，PI বনাম CP：0.29，p <1-13CP Оба частных коэффициента корреляции были значимыми (обезьяна N: порог против CP: r = -0,13, p = 0,04, PI против, p = 0,04 CP: порог против CP: r = -0,16, p = 0,03 , PI против CP: 0,29, p < 10-3), что указывает на то, что CP увеличивалась с чувеличивалась с чувеличивалась с чувеличивасть с чувеличивалась অবাধ্যতা উভয় আংশিক পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ ছিল তাৎপর্যপূর্ণ (বানর N: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r=-0.13, p=0.04, PI বনাম CP: r=0.23, p<0.01; বানর S: থ্রেশহোল্ড বনাম CP: r = -0.16, p = PI, PI = 0.13, PI = 0.13, PI, 0.13 যে CP সংবেদনশীলতা বৃদ্ধি এবং একটি স্বাধীন পদ্ধতিতে PI সঙ্গে বৃদ্ধি.
আমরা এমটি এলাকায় একটি একক কার্যকলাপ রেকর্ড করেছি, এবং বানররা তাদের নিদর্শনগুলির উপলব্ধি রিপোর্ট করেছে যা সুসংগত বা স্বচ্ছ আন্দোলন হিসাবে প্রদর্শিত হতে পারে।পক্ষপাতদুষ্ট উপলব্ধিতে যুক্ত বিভাজন সংকেতগুলির প্রতি নিউরনের সংবেদনশীলতা ব্যাপকভাবে পরিবর্তিত হয় এবং এটি নির্ধারিত হয়, অন্তত আংশিকভাবে, ইউনিটের পছন্দের অভিযোজন এবং উদ্দীপকের গতিবিধির মধ্যে সম্পর্ক দ্বারা।সমগ্র জনসংখ্যার মধ্যে, নিউরোনাল সংবেদনশীলতা সাইকোফিজিকাল সংবেদনশীলতার তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কম ছিল, যদিও সবচেয়ে সংবেদনশীল ইউনিটগুলি বিভাজন সংকেতগুলির সাথে আচরণগত সংবেদনশীলতার সাথে মিলে যায় বা অতিক্রম করে।উপরন্তু, ফায়ারিং ফ্রিকোয়েন্সি এবং উপলব্ধির মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য সহমত রয়েছে, এটি পরামর্শ দেয় যে এমটি সিগন্যালিং বিভাজনে ভূমিকা পালন করে।পছন্দের অভিযোজন সহ কোষগুলি জালি বিভাজন সংকেতের পার্থক্যের প্রতি তাদের সংবেদনশীলতাকে অপ্টিমাইজ করে এবং একাধিক স্থানীয় অভিযোজন সহ উদ্দীপনায় বিশ্বব্যাপী আন্দোলনের সংকেত দেয়, সর্বোচ্চ উপলব্ধিগত পারস্পরিক সম্পর্ক প্রদর্শন করে।এখানে আমরা পূর্ববর্তী কাজের সাথে এই ফলাফলগুলি তুলনা করার আগে কিছু সম্ভাব্য সমস্যা বিবেচনা করি।
প্রাণীর মডেলগুলিতে বিস্টেবল উদ্দীপনা ব্যবহার করে গবেষণার একটি বড় সমস্যা হল যে আচরণগত প্রতিক্রিয়াগুলি আগ্রহের মাত্রার উপর ভিত্তি করে নাও হতে পারে।উদাহরণস্বরূপ, আমাদের বানররা তাদের জালির সমন্বয়ের উপলব্ধি থেকে স্বাধীনভাবে টেক্সচার ওরিয়েন্টেশন সম্পর্কে তাদের উপলব্ধি রিপোর্ট করতে পারে।ডেটার দুটি দিক নির্দেশ করে যে এটি এমন নয়।প্রথমত, পূর্ববর্তী রিপোর্ট অনুসারে, বিভাজনকারী অ্যারের উপাদানগুলির আপেক্ষিক অভিযোজন কোণ পরিবর্তন করে সুসংগত উপলব্ধির সম্ভাবনাকে পদ্ধতিগতভাবে পরিবর্তন করে।দ্বিতীয়ত, গড়পড়তা, টেক্সচার সংকেত ধারণ করে বা ধারণ করে না এমন নিদর্শনগুলির জন্য প্রভাব একই।একসাথে নেওয়া, এই পর্যবেক্ষণগুলি পরামর্শ দেয় যে বানরের প্রতিক্রিয়াগুলি ধারাবাহিকভাবে সংযোগ / স্বচ্ছতার তাদের উপলব্ধি প্রতিফলিত করে।
আরেকটি সম্ভাব্য সমস্যা হল যে আমরা নির্দিষ্ট পরিস্থিতির জন্য গ্রেটিং গতির পরামিতিগুলি অপ্টিমাইজ করিনি।নিউরোনাল এবং সাইকোফিজিকাল সংবেদনশীলতার তুলনা করার পূর্ববর্তী অনেক কাজে, প্রতিটি নিবন্ধিত ইউনিটের জন্য উদ্দীপনা পৃথকভাবে নির্বাচিত হয়েছিল [31, 32, 34, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45]।এখানে আমরা প্রতিটি ঘরের ওরিয়েন্টেশনের সামঞ্জস্য নির্বিশেষে জালি প্যাটার্নের চলাচলের একই দুটি দিক ব্যবহার করেছি।এই নকশাটি আমাদের অধ্যয়ন করতে দেয় যে কীভাবে জালি আন্দোলন এবং পছন্দের অভিযোজনের মধ্যে ওভারল্যাপের সাথে সংবেদনশীলতা পরিবর্তিত হয়, তবে, কোষগুলি সুসঙ্গত বা স্বচ্ছ জালি পছন্দ করে কিনা তা নির্ধারণের জন্য এটি একটি অগ্রাধিকার ভিত্তিতে প্রদান করেনি।অতএব, আমরা জাল আন্দোলনের প্রতিটি বিভাগে পছন্দ এবং শূন্য লেবেল বরাদ্দ করতে টেক্সচারযুক্ত জালের প্রতিটি কক্ষের প্রতিক্রিয়া ব্যবহার করে পরীক্ষামূলক মানদণ্ডের উপর নির্ভর করি।যদিও অসম্ভাব্য, এটি পদ্ধতিগতভাবে আমাদের সংবেদনশীলতা বিশ্লেষণ এবং CP সংকেত সনাক্তকরণের ফলাফলগুলিকে তির্যক করে দিতে পারে, সম্ভাব্যভাবে যে কোনও পরিমাপকে অতিরিক্ত মূল্যায়ন করে।যাইহোক, নীচে আলোচনা করা বিশ্লেষণ এবং ডেটার কয়েকটি দিক নির্দেশ করে যে এটি এমন নয়।
প্রথমত, উদ্দীপকের জন্য পছন্দের (শূন্য) নাম বরাদ্দ করা যা আরও (কম) কার্যকলাপকে উদ্দীপিত করে এই প্রতিক্রিয়া বিতরণের পার্থক্যকে প্রভাবিত করে না।পরিবর্তে, এটি শুধুমাত্র নিশ্চিত করে যে নিউরোমেট্রিক এবং সাইকোমেট্রিক ফাংশনগুলির একই চিহ্ন রয়েছে, তাই তাদের সরাসরি তুলনা করা যেতে পারে।দ্বিতীয়ত, CP গণনা করতে ব্যবহৃত প্রতিক্রিয়াগুলি (টেক্সচারযুক্ত গ্রেটিংগুলির জন্য "ভুল" ট্রায়াল এবং টেক্সচার কনট্রাস্ট ছাড়া গ্রেটিংগুলির জন্য সমস্ত ট্রায়াল) রিগ্রেশন বিশ্লেষণে অন্তর্ভুক্ত ছিল না যা নির্ধারণ করে যে প্রতিটি কোষ সংযুক্ত বা স্বচ্ছ স্পোর্টস "পছন্দ করে" কিনা।এটি নিশ্চিত করে যে নির্বাচনের প্রভাবগুলি পছন্দের/অবৈধ পদবীগুলির প্রতি পক্ষপাতদুষ্ট নয়, যার ফলে একটি উল্লেখযোগ্য নির্বাচনের সম্ভাবনা রয়েছে।
নিউজম এবং তার সহকর্মীদের [36, 39, 46, 47] অধ্যয়নই প্রথম গতির দিকনির্দেশের আনুমানিক অনুমানে এমটি-এর ভূমিকা নির্ধারণ করে।পরবর্তী প্রতিবেদনগুলি 34,44,48,49,50,51 গভীরতা এবং গতি 32,52, সূক্ষ্ম অভিযোজন 33 এবং আন্দোলন 31,53,54 (3D টেকসই বন) থেকে 3D কাঠামোর উপলব্ধিতে MT অংশগ্রহণের ডেটা সংগ্রহ করেছে।শাসন ​​করার).আমরা এই ফলাফল দুটি গুরুত্বপূর্ণ উপায়ে প্রসারিত করি।প্রথমত, আমরা প্রমাণ সরবরাহ করি যে এমটি প্রতিক্রিয়াগুলি ভিসুওমোটর সংকেতগুলির উপলব্ধিগত বিভাজনে অবদান রাখে।দ্বিতীয়ত, আমরা এমটি মোড ওরিয়েন্টেশন সিলেক্টিভিটি এবং এই সিলেকশন সিগন্যালের মধ্যে একটি সম্পর্ক পর্যবেক্ষণ করেছি।
ধারণাগতভাবে, বর্তমান ফলাফলগুলি 3-D SFM-এর কাজের সাথে সর্বাধিক মিল, কারণ উভয়ই জটিল বিস্টেবল উপলব্ধি যার মধ্যে গতিবিধি এবং গভীরতা ক্রম জড়িত।Dodd et al.31 একটি বিস্টেবল 3D SFM সিলিন্ডারের ঘূর্ণনগত অভিযোজন রিপোর্টিং বানরের টাস্কে একটি বড় নির্বাচন সম্ভাবনা (0.67) খুঁজে পেয়েছেন।আমরা বিস্টেবল গ্রিড উদ্দীপনার জন্য একটি অনেক ছোট নির্বাচন প্রভাব পেয়েছি (উভয় বানরের জন্য প্রায় 0.55)।যেহেতু CP-এর মূল্যায়ন নির্বাচন সহগের উপর নির্ভর করে, তাই বিভিন্ন কাজের ক্ষেত্রে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্রাপ্ত CP-কে ব্যাখ্যা করা কঠিন।যাইহোক, আমরা লক্ষ্য করেছি যে নির্বাচন প্রভাবের মাত্রা শূন্য এবং নিম্ন টেক্সচারের বৈসাদৃশ্য গ্রেটিংগুলির জন্য একই ছিল, এবং এছাড়াও যখন আমরা শক্তি বাড়ানোর জন্য কম/কোন টেক্সচার বৈপরীত্য উদ্দীপনাকে একত্রিত করি না।অতএব, ডেটাসেটের মধ্যে নির্বাচনের হারের পার্থক্যের কারণে সিপিতে এই পার্থক্য হওয়ার সম্ভাবনা কম।
MT ফায়ারিং রেট-এর পরিমিত পরিবর্তন যা পরবর্তী ক্ষেত্রে উপলব্ধি সহকারে 3-D SFM উদ্দীপনা এবং বিস্টেবল গ্রিড কাঠামো দ্বারা প্ররোচিত তীব্র এবং গুণগতভাবে ভিন্ন উপলব্ধিগত অবস্থার তুলনায় বিস্ময়কর বলে মনে হয়।একটি সম্ভাবনা হল আমরা উদ্দীপকের পুরো সময়কাল ধরে ফায়ারিং হার গণনা করে নির্বাচনের প্রভাবকে অবমূল্যায়ন করেছি।31 3-D SFM-এর ক্ষেত্রে বিপরীতে, যেখানে MT কার্যকলাপের মধ্যে পার্থক্য 250 ms ট্রায়ালে বিকশিত হয় এবং তারপর ট্রায়াল জুড়ে ক্রমশ বৃদ্ধি পায়, আমাদের নির্বাচন সংকেতগুলির অস্থায়ী গতিবিদ্যার বিশ্লেষণ (উভয় বানরের মধ্যে উদ্দীপনা শুরু হওয়ার পরে 500 ms দেখুন। এছাড়াও, এই সময়কালে, CP-এর পরেও আমরা CP-এর স্থিতিশীলতা বজায় রেখেছিলাম। ট্রায়াল। Hupe এবং Rubin55 রিপোর্ট করে যে দীর্ঘ পরীক্ষার সময় বিস্টেবল আয়তক্ষেত্রাকার অ্যারে সম্পর্কে মানুষের ধারণা প্রায়ই পরিবর্তিত হয়। যদিও আমাদের উদ্দীপনা শুধুমাত্র 1.5 সেকেন্ডের জন্য উপস্থাপিত হয়েছিল, তবে আমাদের বানরের উপলব্ধিও ট্রায়ালের সময় সুসংগত থেকে স্বচ্ছতার পরিবর্তিত হতে পারে (তাদের প্রতিক্রিয়াগুলি ক্যু নির্বাচনের সময় তাদের চূড়ান্ত উপলব্ধি প্রতিফলিত করে।) তাই, আমাদের প্রত্যাশিত সংস্করণে একটি প্রত্যাশিত কাজ, যা তাদের প্রতিক্রিয়া জানাতে একটি সময় পরিকল্পনা করতে পারে। একটি বৃহত্তর নির্বাচনের প্রভাব রয়েছে৷ শেষ সম্ভাবনা হল যে দুটি কাজে MT সংকেত আলাদাভাবে পড়া হয়৷ যদিও এটি দীর্ঘদিন ধরে মনে করা হয়েছিল যে CPU সংকেতগুলি সংবেদনশীল ডিকোডিং এবং পারস্পরিক শব্দের ফলে, 56 Gu এবং সহকর্মীরা57 খুঁজে পেয়েছেন যে গণনামূলক মডেলগুলিতে, বিভিন্ন পুলিং কৌশলগুলি, CPU-র টেম্পারেভিলিটির স্তরের চেয়ে ভালভাবে ব্যাখ্যা করে। .শীট পরিবর্তন ওরিয়েন্টেশন রিকগনিশন টাস্ক (MSTd)।MT-এ আমরা যে ছোট নির্বাচনের প্রভাব দেখেছি তা সম্ভবত সুসংগতি বা স্বচ্ছতার উপলব্ধি তৈরি করতে অনেক কম-তথ্যপূর্ণ নিউরনের ব্যাপক সমষ্টিকে প্রতিফলিত করে।যে কোনও ক্ষেত্রে যেখানে স্থানীয় গতির সংকেতগুলিকে এক বা দুটি বস্তুতে (বিস্টেবল গ্রেটিং) বা সাধারণ বস্তুর পৃথক পৃষ্ঠতল (3-ডি SFM) গোষ্ঠীতে বিভক্ত করা হয়েছিল, স্বাধীন প্রমাণ যে MT প্রতিক্রিয়াগুলি উপলব্ধিমূলক বিচারের সাথে উল্লেখযোগ্যভাবে যুক্ত ছিল, সেখানে শক্তিশালী MT প্রতিক্রিয়া ছিল।চাক্ষুষ গতির তথ্য ব্যবহার করে বহু-অবজেক্ট দৃশ্যে জটিল চিত্রের বিভাজনে ভূমিকা পালন করার প্রস্তাব করা হয়েছে।
উপরে উল্লিখিত হিসাবে, আমরাই প্রথম MT প্যাটার্ন সেলুলার কার্যকলাপ এবং উপলব্ধির মধ্যে একটি সংস্থার রিপোর্ট করেছি।Movshon এবং সহকর্মীদের দ্বারা মূল দুই-পর্যায়ের মডেলে প্রণয়ন করা হয়েছে, মোড ইউনিট হল MT-এর আউটপুট পর্যায়।যাইহোক, সাম্প্রতিক কাজ দেখিয়েছে যে মোড এবং উপাদান কোষগুলি একটি ধারাবাহিকতার বিভিন্ন প্রান্তের প্রতিনিধিত্ব করে এবং গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্রের কাঠামোর প্যারামেট্রিক পার্থক্যগুলি মোড উপাদানগুলির টিউনিং বর্ণালীর জন্য দায়ী।অতএব, আমরা CP এবং PI এর মধ্যে একটি উল্লেখযোগ্য পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেয়েছি, যা সূক্ষ্ম অভিযোজন বৈষম্য টাস্কে গভীরতা স্বীকৃতি টাস্কে বা ওরিয়েন্টেশন সেটিং কনফিগারেশনে বাইনোকুলার অমিল সমন্বয় প্রতিসাম্য এবং CP-এর মধ্যে সম্পর্কের অনুরূপ।নথি এবং CP 33 এর মধ্যে সম্পর্ক।Wang এবং Movshon62 MT ওরিয়েন্টেশন সিলেক্টিভিটি সহ প্রচুর সংখ্যক কক্ষ বিশ্লেষণ করেছেন এবং দেখেছেন যে, গড়ে, মোড সূচকটি অনেক টিউনিং বৈশিষ্ট্যের সাথে যুক্ত ছিল, পরামর্শ দেয় যে মোড সিলেক্টিভিটি অন্যান্য অনেক ধরণের সিগন্যালে বিদ্যমান যা MT জনসংখ্যা থেকে পড়া যায়।.অতএব, এমটি কার্যকলাপ এবং বিষয়গত উপলব্ধির মধ্যে সম্পর্কের ভবিষ্যতের অধ্যয়নের জন্য, প্যাটার্ন সূচকটি অন্যান্য কার্য এবং উদ্দীপক নির্বাচন সংকেতের সাথে একইভাবে সম্পর্কযুক্ত কিনা বা এই সম্পর্কটি উপলব্ধিগত বিভাজনের ক্ষেত্রে নির্দিষ্ট কিনা তা নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ।
একইভাবে, নিনবার্গ এবং কামিং 42 দেখতে পেয়েছেন যে যদিও V2-তে বাইনোকুলার অমিলের জন্য নির্বাচনী কাছাকাছি এবং দূরের কোষগুলি গভীরতার বৈষম্যের কাজে সমানভাবে সংবেদনশীল ছিল, কেবলমাত্র নিকট-পছন্দকারী কোষের জনসংখ্যা উল্লেখযোগ্য CP প্রদর্শন করেছে।যাইহোক, বানরদের পছন্দমত ওজন দূরত্বের পার্থক্যের জন্য পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়ার ফলে আরও পছন্দের খাঁচায় উল্লেখযোগ্য CP পাওয়া যায়।অন্যান্য গবেষণায় আরও জানানো হয়েছে যে প্রশিক্ষণের ইতিহাস 34,40,63 অনুধাবনমূলক পারস্পরিক সম্পর্ক বা MT কার্যকলাপ এবং ডিফারেনশিয়াল বৈষম্য48 এর মধ্যে একটি কার্যকারণ সম্পর্কের উপর নির্ভর করে।আমরা সিপি এবং রেজিমেন দিকনির্দেশ নির্বাচনের মধ্যে যে সম্পর্কটি পর্যবেক্ষণ করেছি তা সম্ভবত নির্দিষ্ট কৌশলটি প্রতিফলিত করে যা বানররা আমাদের সমস্যা সমাধানের জন্য ব্যবহার করেছিল, এবং ভিজ্যুয়াল-মোটর উপলব্ধিতে মোড নির্বাচন সংকেতের নির্দিষ্ট ভূমিকা নয়।ভবিষ্যতের কাজে, বিভাজন বিচার করার জন্য কোন MT সংকেতগুলিকে অগ্রাধিকারমূলক এবং নমনীয়ভাবে ওজন করা হয়েছে তা নির্ধারণে শেখার ইতিহাসের উল্লেখযোগ্য প্রভাব আছে কিনা তা নির্ধারণ করা গুরুত্বপূর্ণ।
স্টোনার এবং সহকর্মীরা 14,23 প্রথম রিপোর্ট করেছেন যে ওভারল্যাপিং গ্রিড অঞ্চলগুলির উজ্জ্বলতা পরিবর্তন অনুমানযোগ্যভাবে মানব পর্যবেক্ষক রিপোর্টের সুসংগততা এবং স্বচ্ছতা এবং ম্যাকাক এমটি নিউরনে দিকনির্দেশক সমন্বয়কে প্রভাবিত করে।লেখকরা দেখেছেন যে যখন ওভারল্যাপিং অঞ্চলগুলির উজ্জ্বলতা শারীরিকভাবে স্বচ্ছতার সাথে মিলে যায়, তখন পর্যবেক্ষকরা আরও স্বচ্ছ উপলব্ধি রিপোর্ট করেন, যখন এমটি নিউরন রাস্টার উপাদানগুলির চলাচলের সংকেত দেয়।বিপরীতভাবে, যখন ওভারল্যাপিং উজ্জ্বলতা এবং স্বচ্ছ ওভারল্যাপ শারীরিকভাবে বেমানান হয়, তখন পর্যবেক্ষক সুসংগত আন্দোলন উপলব্ধি করে এবং এমটি নিউরন প্যাটার্নের বিশ্বব্যাপী আন্দোলনের সংকেত দেয়।এইভাবে, এই গবেষণাগুলি দেখায় যে চাক্ষুষ উদ্দীপনায় শারীরিক পরিবর্তনগুলি যা নির্ভরযোগ্যভাবে বিভাজন প্রতিবেদনগুলিকে প্রভাবিত করে MT উত্তেজনায় অনুমানযোগ্য পরিবর্তনগুলিকেও প্ররোচিত করে।এই এলাকায় সাম্প্রতিক কাজ অন্বেষণ করেছে কোন MT সংকেতগুলি জটিল উদ্দীপকের উপলব্ধিগত চেহারা ট্র্যাক করে 18,24,64৷উদাহরণস্বরূপ, এমটি নিউরনের একটি উপসেট একটি র্যান্ডম পয়েন্ট মোশন ম্যাপে (RDK) বিমোডাল টিউনিং প্রদর্শন করতে দেখা গেছে যেখানে দুটি দিক রয়েছে যা একটি একমুখী RDK থেকে কম ব্যবধানে রয়েছে।সেলুলার টিউনিংয়ের ব্যান্ডউইথ 19, 25।পর্যবেক্ষকরা সর্বদা প্রথম প্যাটার্নটিকে স্বচ্ছ আন্দোলন হিসাবে দেখেন, যদিও বেশিরভাগ MT নিউরন এই উদ্দীপনার প্রতিক্রিয়ায় ইউনিমোডাল অভিযোজন প্রদর্শন করে এবং সমস্ত MT কোষের একটি সাধারণ গড় জনসংখ্যার একরকম প্রতিক্রিয়া দেয়।এইভাবে, বিমোডাল টিউনিং প্রদর্শনকারী কোষগুলির একটি উপসেট এই উপলব্ধির জন্য নিউরাল সাবস্ট্রেট গঠন করতে পারে।মজার বিষয় হল, মারমোসেটে, প্রচলিত গ্রিড এবং গ্রিড উদ্দীপনা ব্যবহার করে পরীক্ষা করার সময় এই জনসংখ্যা PDS কোষের সাথে মিলে যায়।
আমাদের ফলাফলগুলি উপরের থেকে আরও এক ধাপ এগিয়ে যায়, যা উপলব্ধিগত বিভাজনে MT-এর ভূমিকা প্রতিষ্ঠার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।প্রকৃতপক্ষে, বিভাজন একটি বিষয়গত ঘটনা।অনেক পলিস্টেবল ভিজ্যুয়াল ডিসপ্লে একাধিক উপায়ে স্থায়ী উদ্দীপনাকে সংগঠিত এবং ব্যাখ্যা করার জন্য ভিজ্যুয়াল সিস্টেমের ক্ষমতাকে চিত্রিত করে।একইসাথে আমাদের গবেষণায় স্নায়ু প্রতিক্রিয়া এবং উপলব্ধিমূলক প্রতিবেদন সংগ্রহ করা আমাদের এমটি ফায়ারিং রেট এবং ধ্রুবক উদ্দীপনার উপলব্ধিমূলক ব্যাখ্যার মধ্যে সমপরিমাণ অন্বেষণ করতে দেয়।এই সম্পর্কটি প্রদর্শন করার পরে, আমরা স্বীকার করি যে কার্যকারণের দিকটি প্রতিষ্ঠিত হয়নি, অর্থাৎ, আমাদের দ্বারা পর্যবেক্ষণ করা উপলব্ধিগত বিভাজনের সংকেতটি স্বয়ংক্রিয় কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য আরও পরীক্ষা-নিরীক্ষার প্রয়োজন আছে।প্রক্রিয়াটি আবার 68, 69, 70 (চিত্র 8) উচ্চতর এলাকা থেকে সংবেদনশীল কর্টেক্সে ফিরে আসা অবরোহী সংকেতকে প্রতিনিধিত্ব করে।MSTd71-এ প্যাটার্ন-নির্বাচনী কোষগুলির একটি বৃহত্তর অনুপাতের প্রতিবেদন, MT-এর প্রধান কর্টিকাল লক্ষ্যগুলির মধ্যে একটি, পরামর্শ দেয় যে MT এবং MSTd-এর যুগপত রেকর্ডিংগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য এই পরীক্ষাগুলি প্রসারিত করা উপলব্ধির স্নায়বিক প্রক্রিয়াগুলি আরও বোঝার দিকে একটি ভাল প্রথম পদক্ষেপ হবে।বিভাজন
উপাদান এবং মোড অভিযোজন নির্বাচনের একটি দুই-পর্যায়ের মডেল এবং মেশিন অনুবাদে পছন্দ-সম্পর্কিত কার্যকলাপের উপর টপ-ডাউন প্রতিক্রিয়ার সম্ভাব্য প্রভাব।এখানে, MT ধাপে মোড ডিরেকশন সিলেক্টিভিটি (PDS – “P”) তৈরি করা হয়েছে (i) নির্দিষ্ট মোড বেগের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ দিকনির্দেশ নির্বাচনী ইনপুট ডেটার একটি বড় নমুনা এবং (ii) শক্তিশালী টিউনিং দমন।MT ("C") পর্যায়ের দিকনির্দেশনামূলকভাবে নির্বাচনী (CDS) উপাদানটির ইনপুট দিক থেকে একটি সংকীর্ণ নমুনা পরিসীমা রয়েছে এবং এতে খুব বেশি টিউনিং দমন নেই।অপরিবর্তিত বাধা উভয় জনসংখ্যার উপর নিয়ন্ত্রণ দেয়।রঙিন তীরগুলি পছন্দের ডিভাইসের অভিযোজন নির্দেশ করে৷স্পষ্টতার জন্য, শুধুমাত্র V1-MT সংযোগের একটি উপসেট এবং একটি উপাদান মোড এবং অভিযোজন নির্বাচন বাক্স দেখানো হয়েছে।আমাদের ফিড-ফরোয়ার্ড (এফএফ) ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার প্রসঙ্গে, পিডিএস কোষগুলিতে বিস্তৃত ইনপুট সেটিং এবং শক্তিশালী টিউনিং ইনহিবিশন (লাল রঙে হাইলাইট করা) একাধিক আন্দোলনের প্যাটার্নের প্রতিক্রিয়ায় কার্যকলাপে বড় পার্থক্যকে প্ররোচিত করেছে।আমাদের বিভাজন সমস্যায়, এই গোষ্ঠী সিদ্ধান্তের চেইন চালায় এবং উপলব্ধি বিকৃত করে।বিপরীতে, প্রতিক্রিয়ার (FB) ক্ষেত্রে, উপলব্ধিমূলক সিদ্ধান্তগুলি আপস্ট্রিম সার্কিটে সংবেদনশীল ডেটা এবং জ্ঞানীয় পক্ষপাত দ্বারা উত্পন্ন হয় এবং PDS কোষগুলিতে (মোটা লাইন) ডাউনস্ট্রিম এফবি-এর বৃহত্তর প্রভাব নির্বাচন সংকেত তৈরি করে।খ সিডিএস এবং পিডিএস ডিভাইসের বিকল্প মডেলের পরিকল্পিত উপস্থাপনা।এখানে MT-এ PDS সংকেতগুলি শুধুমাত্র V1-এর প্রত্যক্ষ ইনপুট দ্বারা নয়, V1-V2-MT পথের পরোক্ষ ইনপুট দ্বারাও তৈরি হয়৷মডেলের পরোক্ষ পাথগুলি টেক্সচারের সীমানাকে (গ্রিড ওভারল্যাপিং এলাকা) নির্বাচন করার জন্য সামঞ্জস্য করা হয়।এমটি লেয়ার সিডিএস মডিউল প্রত্যক্ষ এবং পরোক্ষ ইনপুটগুলির একটি ওজনযুক্ত সমষ্টি সম্পাদন করে এবং পিডিএস মডিউলে আউটপুট পাঠায়।PDS প্রতিযোগিতামূলক বাধা দ্বারা নিয়ন্ত্রিত হয়।আবার, শুধুমাত্র সেই সংযোগগুলি দেখানো হয় যা মডেলের মৌলিক আর্কিটেকচার আঁকার জন্য প্রয়োজনীয়।এখানে, একটি তে প্রস্তাবিত একটি ভিন্ন এফএফ প্রক্রিয়া পিডিএস-এর সেলুলার ল্যাটিস প্রতিক্রিয়াতে বৃহত্তর পরিবর্তনশীলতার দিকে নিয়ে যেতে পারে, আবার সিদ্ধান্তের ধরণগুলিতে পক্ষপাতের দিকে পরিচালিত করে।বিকল্পভাবে, PDS কোষে বৃহত্তর CP এখনও PDS কোষে FB সংযুক্তির শক্তি বা দক্ষতার পক্ষপাতের ফলাফল হতে পারে।প্রমাণ দুটি- এবং তিন-পর্যায়ের MT PDS মডেল এবং CP FF এবং FB ব্যাখ্যাকে সমর্থন করে।
দুটি প্রাপ্তবয়স্ক ম্যাকাক (ম্যাকাকা মুলতা), একটি পুরুষ এবং একটি মহিলা (যথাক্রমে 7 এবং 5 বছর বয়সী), যার ওজন 4.5 থেকে 9.0 কেজি, অধ্যয়নের বস্তু হিসাবে ব্যবহৃত হয়েছিল।সমস্ত জীবাণুমুক্ত অস্ত্রোপচারের পরীক্ষা-নিরীক্ষার আগে, MT এলাকায় উল্লম্ব ইলেক্ট্রোডের জন্য একটি কাস্টম-মেড রেকর্ডিং চেম্বার, একটি স্টেইনলেস স্টিলের হেডরেস্ট স্ট্যান্ড (ক্রিস্ট ইন্সট্রুমেন্টস, হ্যাগারসটাউন, MD), এবং একটি পরিমাপিত স্ক্লেরাল সার্চ কয়েল সহ চোখের অবস্থান দিয়ে প্রাণীকে রোপণ করা হয়েছিল।(কুনার ওয়্যার, সান দিয়েগো, ক্যালিফোর্নিয়া)।সমস্ত প্রোটোকল ইউনাইটেড স্টেটস ডিপার্টমেন্ট অফ এগ্রিকালচার (ইউএসডিএ) প্রবিধান এবং ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথ (এনআইএইচ) নির্দেশিকা মেনে চলে এবং ল্যাবরেটরি অ্যানিম্যালসের মানবিক যত্ন এবং ব্যবহারের জন্য এবং শিকাগো বিশ্ববিদ্যালয়ের ইনস্টিটিউশনাল অ্যানিমাল কেয়ার অ্যান্ড ইউজ কমিটি (IAUKC) দ্বারা অনুমোদিত হয়েছে৷
সমস্ত চাক্ষুষ উদ্দীপনা একটি কালো বা ধূসর পটভূমির বিরুদ্ধে একটি বৃত্তাকার অ্যাপারচারে উপস্থাপিত হয়েছিল।রেকর্ডিংয়ের সময়, এই গর্তটির অবস্থান এবং ব্যাস ইলেক্ট্রোড ডগায় নিউরনের শাস্ত্রীয় গ্রহণযোগ্য ক্ষেত্র অনুসারে সামঞ্জস্য করা হয়েছিল।আমরা চাক্ষুষ উদ্দীপনার দুটি বিস্তৃত বিভাগ ব্যবহার করেছি: সাইকোমেট্রিক উদ্দীপনা এবং টিউনিং উদ্দীপনা।
সাইকোমেট্রিক স্টিমুলাস হল একটি গ্রেটিং প্যাটার্ন (20 cd/m2, 50% কন্ট্রাস্ট, 50% ডিউটি ​​সাইকেল, 5 ডিগ্রি/সেকেন্ড) দুটি আয়তক্ষেত্রাকার গ্রেটিংগুলিকে তাদের দিকের দিকে লম্বভাবে প্রবাহিত করে তৈরি করা হয়েছে (চিত্র 1b)।এটি পূর্বে দেখানো হয়েছে যে মানব পর্যবেক্ষকরা এই গ্রিড প্যাটার্নগুলিকে বিস্টেবল উদ্দীপক হিসাবে উপলব্ধি করেন, কখনও কখনও একই দিকে চলমান একক প্যাটার্ন হিসাবে (সুসঙ্গত আন্দোলন) এবং কখনও কখনও দুটি পৃথক সারফেস ভিন্ন দিকে চলে (স্বচ্ছ আন্দোলন) হিসাবে।জালি প্যাটার্নের উপাদানগুলি, প্রতিসাম্যভাবে ভিত্তিক - জালিগুলির মধ্যে কোণটি 95° থেকে 130° পর্যন্ত (সেট থেকে আঁকা: 95°, 100°, 105°, 115°, 120°, 125°, 130° °, পুরো অধিবেশন জুড়ে, আমরা 5° পূর্ববর্তী বিচ্ছিন্নতা অন্তর্ভুক্ত করিনি, তবে আমরা 1 ° পূর্ববর্তী বিচ্ছিন্নতা অন্তর্ভুক্ত করিনি। এখানে ডেটা) - প্রায় 90° বা 270° (প্যাটার্ন ওরিয়েন্টেশন)।প্রতিটি অধিবেশনে, আন্তঃজালি জালির শুধুমাত্র একটি কোণ ব্যবহার করা হয়েছিল;প্রতিটি সেশনের সময়, প্রতিটি ট্রায়ালের জন্য প্যাটার্নের অভিযোজন এলোমেলোভাবে দুটি সম্ভাবনা থেকে নির্বাচিত হয়েছিল।
গ্রিডের উপলব্ধি দ্ব্যর্থহীন করতে এবং কর্মের জন্য পুরস্কারের জন্য একটি অভিজ্ঞতামূলক ভিত্তি প্রদান করার জন্য, আমরা প্রতিটি গ্রিড উপাদানের লাইট বার ধাপ 72-এ র্যান্ডম পয়েন্ট টেক্সচার প্রবর্তন করি।পিক্সেলের এলোমেলোভাবে নির্বাচিত উপসেটের উজ্জ্বলতা বৃদ্ধি বা হ্রাস করে (একটি নির্দিষ্ট পরিমাণে) এটি অর্জন করা হয় (চিত্র 1c)।টেক্সচার আন্দোলনের দিকটি একটি শক্তিশালী সংকেত দেয় যা পর্যবেক্ষকের উপলব্ধিকে সুসংগত বা স্বচ্ছ আন্দোলনের দিকে সরিয়ে দেয় (চিত্র 1c)।সুসংগত অবস্থার অধীনে, সমস্ত টেক্সচার, টেক্সচারের জালি কভারের যে উপাদানটিই থাকুক না কেন, প্যাটার্নের দিকে অনুবাদ করা হয় (চিত্র 1c, সুসঙ্গত)।স্বচ্ছ অবস্থায়, টেক্সচারটি ঝাঁঝরির দিকে লম্বভাবে সরে যায় (চিত্র 1c, স্বচ্ছ) (পরিপূরক মুভি 1)।টাস্কের জটিলতা নিয়ন্ত্রণ করতে, বেশিরভাগ সেশনে এই টেক্সচার মার্কের জন্য Michelson কন্ট্রাস্ট (Lmax-Lmin/Lmax+Lmin) (-80, -40, -20, -10, -5, 0, 5) এর সেট থেকে পরিবর্তিত হয়।, 10, 20, 40, 80)।কন্ট্রাস্টকে একটি রাস্টারের আপেক্ষিক উজ্জ্বলতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয় (তাই 80% এর বৈসাদৃশ্য মান 36 বা 6 cd/m2 এর টেক্সচারে পরিণত হবে)।বানর N-এ 6টি সেশন এবং বানর S-এ 5টি সেশনের জন্য, আমরা সংকীর্ণ টেক্সচারাল কনট্রাস্ট রেঞ্জ ব্যবহার করেছি (-30, -20, -15, -10, -5, 0, 5, 10, 15, 20, 30), যেখানে সাইকোফিজিকাল বৈশিষ্ট্যগুলি একই প্যাটার্ন অনুসরণ করে, পূর্ণ-পরিসরের কনট্রাস্ট ব্যতীত।
টিউনিং স্টিমুলি হল সাইনোসয়েডাল গ্রিড (কনট্রাস্ট 50%, 1 সাইকেল/ডিগ্রি, 5 ডিগ্রী/সেকেন্ড) 16টি সমান ব্যবধানের দিকগুলির মধ্যে একটিতে চলমান, অথবা সাইনোসয়েডাল গ্রিডগুলি এই দিকগুলিতে চলমান (প্রত্যেকটি উপরের গ্রিসিনাসের উপরে দুটি বিপরীত 135° কোণ নিয়ে গঠিত)।প্যাটার্নের একই দিকে।