論文の概要: The Role of Excitatory Parvalbumin-positive Neurons in the Tectofugal Pathway of Pigeon (Columba livia) Hierarchical Visual Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.15486v1
• Date: Mon, 21 Jul 2025 10:42:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-22 20:51:32.361851
• Title: The Role of Excitatory Parvalbumin-positive Neurons in the Tectofugal Pathway of Pigeon (Columba livia) Hierarchical Visual Processing
• Title（参考訳）: ピジョン(Columba livia)階層的視覚処理における興奮性パルバブミン陽性ニューロンの役割
• Authors: Shan Lu, Xiaoteng Zhang, Yueyang Cang, Shihao Pan, Yanyan Peng, Xinwei Li, Shaoju Zeng, Yingjie Zhu, Li Shi,
• Abstract要約: 本研究では,ハトエント-MVL回路における興奮性パーバルブミンニューロンの役割について検討した。 電気生理学的記録と免疫蛍光染色により、興奮性PV+ニューロンは様々な視覚刺激に対するMVL応答を調節することが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.526009868170578
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The visual systems of birds and mammals exhibit remarkable organizational similarities: the dorsal ventricular ridge (DVR) demonstrates a columnar microcircuitry that parallels the cortical architecture observed in mammals. However, the specific neuronal subtypes involved and their functional roles in pigeon hierarchical visual processing remain unclear. This study investigates the role of excitatory parvalbumin (PV+) neurons within the Ento-MVL (entoallium-mesopallium venterolaterale) circuit of pigeons underlying hierarchical moving target recognition. Electrophysiological recordings and immunofluorescence staining reveal that excitatory PV+ neurons originating from the entopallial internal (Ei) predominantly modulate MVL responses to varying visual stimuli. Using a heterochronous-speed recurrent neural network (HS-RNN) model, we further validated these dynamics, replicating the rapid adaptation of the Ento-MVL circuit to moving visual targets. The findings suggest that the fast-spiking and excitatory properties of PV+ neurons enable rapid processing of motion-related information within the Ento-MVL circuit. Our results elucidate the functional role of excitatory PV+ neurons in hierarchical information processing under the columnar organization of the visual DVR and underscore the convergent neural processing strategies shared by avian and mammalian visual systems.
• Abstract（参考訳）: 後室尾根(DVR)は、哺乳類で観察される皮質構造と平行な円柱状の微小管である。 しかしながら、特定の神経サブタイプとその機能的役割は、ハトの階層的視覚処理において不明確である。 本研究は, 階層的移動目標認識を基礎とするハトのEnto-MVL(Entoallium-meopallium venterolaterale)回路における興奮性パルバルブミン(PV+)ニューロンの役割について検討した。 電気生理学的記録と免疫蛍光染色により、興奮性PV+ニューロンは眼内膜(Ei)から発生し、主に様々な視覚刺激に対するMVL応答を調節することが明らかとなった。 ヘテロ同期高速リカレントニューラルネットワーク(HS-RNN)モデルを用いて,Ento-MVL回路の高速適応を再現し,これらのダイナミクスをさらに検証した。 その結果, PV+ニューロンの高速刺激および興奮特性により, Ento-MVL回路内での運動関連情報の高速な処理が可能であることが示唆された。 本研究は,視覚的DVRのコラム構造に基づく階層情報処理における興奮性PV+ニューロンの機能的役割を解明し,鳥類と哺乳類の視覚系が共有する収束神経処理戦略を裏付けるものである。

関連論文リスト

• Langevin Flows for Modeling Neural Latent Dynamics [81.81271685018284]
  逐次変分自動エンコーダであるLangevinFlowを導入し、潜伏変数の時間的進化をアンダーダム化したLangevin方程式で制御する。 われわれのアプローチは、慣性、減衰、学習されたポテンシャル関数、力などの物理的事前を組み込んで、ニューラルネットワークにおける自律的および非自律的プロセスの両方を表現する。 本手法は,ロレンツ誘引器によって生成される合成神経集団に対する最先端のベースラインより優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-15T17:57:48Z)
• Mice to Machines: Neural Representations from Visual Cortex for Domain Generalization [0.0]
  対象分類タスクにおけるマウス視覚野と深層学習モデルの機能的アライメントについて検討する。 本研究は,マウス視覚野の機能的構造と深層学習モデルを比較するための新しい枠組みを提案する。 我々の研究は、マウス視覚野からインスピレーションを受ける高度なAIモデルの開発に幅広い意味を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-11T07:37:37Z)
• Deciphering Functions of Neurons in Vision-Language Models [37.29432842212334]
  本研究の目的は、視覚言語モデル(VLM)の内部を探索し、個々のニューロンの機能を理解することである。 入力された視覚トークンやテキストトークンに関してニューロンの活性化を観察し、いくつかの興味深い知見を明らかにした。 我々は、GPT-4oのアシスタントを用いて、ニューロンの説明を自動化するフレームワークを構築した。 視覚ニューロンに対しては,視覚ニューロンに対する説明の信頼性を評価するためのアクティベーションシミュレータを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-10T10:00:06Z)
• Graph-Based Representation Learning of Neuronal Dynamics and Behavior [2.3859858429583665]
  本稿では,時間変動ニューロン接続をモデル化する新しいフレームワークTAVRNNを紹介する。 TAVRNNは、解釈可能な集団レベルの表現を維持しながら、単一単位レベルで潜伏ダイナミクスを学習する。 TAVRNNは,(1)自由行動ラットの電気生理学的データ,(2)到達作業中の霊長類体性感覚皮質記録,(3)仮想ゲーム環境と相互作用するDishBrainプラットフォーム内の生物学的ニューロンの3つのデータセットで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-01T13:19:51Z)
• Exploring neural oscillations during speech perception via surrogate gradient spiking neural networks [59.38765771221084]
  本稿では、ディープラーニングフレームワークと互換性があり、スケーラブルな、生理学的にインスパイアされた音声認識アーキテクチャを提案する。 本研究では, 終末から終末までの勾配降下訓練が, 中枢スパイク神経ネットワークにおける神経振動の出現に繋がることを示す。 本研究は, スパイク周波数適応やリカレント接続などのフィードバック機構が, 認識性能を向上させるために, 神経活動の調節と同期に重要な役割を担っていることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T09:40:07Z)
• Reconstructing the Hemodynamic Response Function via a Bimodal Transformer [71.09149960917813]
  血流と神経活動の関係は広く認識されており、fMRI研究において、血流は神経活動の代理として頻繁に用いられる。 顕微鏡レベルでは、神経細胞の活動が近くの血管の血流に影響を与えることが示されている。 本研究は、この問題を明示的な神経集団レベルで直接解決する最初の予測モデルを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-28T07:15:45Z)
• Explaining V1 Properties with a Biologically Constrained Deep Learning Architecture [0.0]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、生物学的特異性の欠如にもかかわらず、腹側視覚の流れの有望なモデルとして登場した。 中心周囲のアンタゴニズム,局所受容場,チューニング正規化,皮質拡大をシミュレートするアーキテクチャコンポーネントの統合により,モデル-V1アライメントの大幅な改善が示された。 我々は,これまでにないV1の説明に寄与するアーキテクチャ要素の集合を体系的に確立し,NeuroAIの分野における重要な進歩を浮き彫りにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T19:48:05Z)
• Contrastive-Signal-Dependent Plasticity: Self-Supervised Learning in Spiking Neural Circuits [61.94533459151743]
  この研究は、スパイキングネットワークのシナプスを調整するための神経生物学的に動機づけられたスキームを設計することの課題に対処する。 我々の実験シミュレーションは、繰り返しスパイクネットワークを訓練する際、他の生物学的に証明可能なアプローチに対して一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-30T02:40:28Z)
• Adapting Brain-Like Neural Networks for Modeling Cortical Visual Prostheses [68.96380145211093]
  皮質補綴は視覚野に移植された装置で、電気的にニューロンを刺激することで失った視力を回復しようとする。 現在、これらのデバイスが提供する視覚は限られており、刺激による視覚知覚を正確に予測することはオープンな課題である。 我々は、視覚システムの有望なモデルとして登場した「脳様」畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用することで、この問題に対処することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:33:19Z)
• STNDT: Modeling Neural Population Activity with a Spatiotemporal Transformer [19.329190789275565]
  我々は、個々のニューロンの応答を明示的にモデル化するNDTベースのアーキテクチャであるSpatioTemporal Neural Data Transformer (STNDT)を紹介する。 本モデルは,4つのニューラルデータセット間での神経活動の推定において,アンサンブルレベルでの最先端性能を実現することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-09T18:54:23Z)
• Cross-Frequency Coupling Increases Memory Capacity in Oscillatory Neural Networks [69.42260428921436]
  クロス周波数カップリング(CFC)は、ニューロンの集団間での情報統合と関連している。 我々は,海馬および大脳皮質における観測された$theta - gamma$振動回路の計算的役割を予測するCFCのモデルを構築した。 CFCの存在は, 可塑性シナプスによって結合された神経細胞のメモリ容量を増加させることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T17:13:36Z)
• Continuous Learning and Adaptation with Membrane Potential and Activation Threshold Homeostasis [91.3755431537592]
  本稿では,MPATH(Membrane Potential and Activation Threshold Homeostasis)ニューロンモデルを提案する。 このモデルにより、ニューロンは入力が提示されたときに自動的に活性を調節することで動的平衡の形式を維持することができる。 実験は、モデルがその入力から適応し、継続的に学習する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T04:01:32Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。