論文の概要: Beyond Pixels: A Differentiable Pipeline for Probing Neuronal Selectivity in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.13433v1
• Date: Wed, 15 Oct 2025 11:29:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-16 20:13:28.645483
• Title: Beyond Pixels: A Differentiable Pipeline for Probing Neuronal Selectivity in 3D
• Title（参考訳）: レンズを超える:3Dで神経選択性を見極めるパイプライン
• Authors: Pavithra Elumalai, Mohammad Bashiri, Goirik Chakrabarty, Suhas Shrinivasan, Fabian H. Sinz,
• Abstract要約: 現在のアプローチは主に2Dピクセルで運用されており、物理的シーン特性の選択性を分離することは困難である。 変形可能なメッシュを最適化して,MEIを直接3Dで取得する,微分可能なレンダリングパイプラインを導入する。 このアプローチは、逆グラフィックをシステム神経科学にブリッジし、物理的に接地された3D刺激で神経選択性を探索する方法を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.691413545159554
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual perception relies on inference of 3D scene properties such as shape, pose, and lighting. To understand how visual sensory neurons enable robust perception, it is crucial to characterize their selectivity to such physically interpretable factors. However, current approaches mainly operate on 2D pixels, making it difficult to isolate selectivity for physical scene properties. To address this limitation, we introduce a differentiable rendering pipeline that optimizes deformable meshes to obtain MEIs directly in 3D. The method parameterizes mesh deformations with radial basis functions and learns offsets and scales that maximize neuronal responses while enforcing geometric regularity. Applied to models of monkey area V4, our approach enables probing neuronal selectivity to interpretable 3D factors such as pose and lighting. This approach bridges inverse graphics with systems neuroscience, offering a way to probe neural selectivity with physically grounded, 3D stimuli beyond conventional pixel-based methods.
• Abstract（参考訳）: 視覚知覚は、形状、ポーズ、照明などの3Dシーン特性の推測に依存する。 視覚感覚ニューロンがいかに堅牢な知覚を可能にするかを理解するためには、その選択性をこのような物理的に解釈可能な要因に特徴付けることが不可欠である。 しかし、現在のアプローチは主に2Dピクセルで動作するため、物理的シーン特性の選択性を分離することは困難である。 この制限に対処するために,変形可能なメッシュを最適化してMEIを直接3Dで取得する,微分可能なレンダリングパイプラインを導入する。 この方法は、放射基底関数でメッシュ変形をパラメタライズし、幾何学的規則性を強制しながら、ニューロンの応答を最大化するオフセットとスケールを学ぶ。 サル領域V4のモデルに適用することにより,ポーズやライティングなどの3D因子を解釈する神経選択性の探索が可能となった。 このアプローチは、逆グラフィックをシステム神経科学にブリッジし、従来のピクセルベースの方法を超えて、物理的に接地された3D刺激で神経選択性を探索する方法を提供する。

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