腦損傷可直接影響視覺功能大腦皮層。V1是一個大約0.07英寸(2毫米)厚的大腦層,大約有一張索引卡的面積。由于它被擠壓,它的體積只有幾立方厘米。V1中的神經元在局部和全局層面都有組織,有水平和垂直的組織結構。相關變量將從中提取其他的包括形狀,形狀,尺寸等人腦中計算的并行性意味著某些細胞被A顏色激活,其他細胞被B顏色激活,等等。V1中最明顯的組織協議是水平層。主要有六層,用羅馬數字標記,從I到VI。I是最外層,離眼球和LGN最遠,因此接收到的包含視覺數據的直接投射數最少。LGN最粗的神經束投射到V層和VI層,這些層本身包含投射回LGN的神經,形成一個反饋回路。視覺數據的發送者(LGN)和它的處理器(V1)之間的反饋有助于澄清不明確的感覺數據的本質。原始的感覺數據來自眼睛,作為一個叫做視網膜主題圖(retinotopic map)的神經刺激的集合。第一組神經元被設計來執行相對基本的功能感官數據分析-當視覺"像素"的臨界閾值被證明是以垂直模式配置時,設計用于檢測垂直線的神經元集合可能會激活。更高級別的處理器根據來自其他神經元的預處理數據做出"決定";例如,設計用于檢測一個物體的速度可能取決于神經元的信息,這些神經元被設計成能將物體從背景中分離出來。另一種組織結構是垂直的或柱狀的神經結構。一個縱列延伸到所有水平層,通常由具有相似功能的神經元組成,("神經元一起激發,連接在一起")和它們的偏見的共同點。例如,一列可能只接受來自右眼的信息,另一列可能只接受左眼的信息。列通常有亞列,分別稱為大列和微柱微柱可以很小,只包含100個單獨的神經元。研究人腦信息處理的細節很困難,因為靈長類動物大腦進化的方式復雜,特別,而且看起來很凌亂,以及任何一個大腦由于其巨大的任務必然會表現出的復雜的性質。在歷史上,選擇性地損傷動物的視覺皮層是研究神經功能最有成效(也是最具爭議)的方法之一,但是最近,科學家們開發出了一種工具,可以選擇性地去激活或激活特定的大腦區域,而不會對它們造成傷害,而且這些算法在處理認知科學所特有的海量數據方面也越來越復雜,有一天我們將能夠全面了解視覺皮層,這并非不合理。
枕葉使個體能夠區分形狀。
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