發(fā)布時(shí)間：2023-09-26 13:21:00
2023年9月22日，《Nature Communications》期刊發(fā)表了題為《High-dimensional topographic organization of visual features in the primate temporal lobe》的研究論文，該研究由中國(guó)科學(xué)院腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心（神經(jīng)科學(xué)研究所）常樂(lè)研究組完成。研究人員結(jié)合功能核磁共振、電生理記錄和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，系統(tǒng)解析了獼猴和人類被試高級(jí)視覺(jué)區(qū)的特征選擇性和拓?fù)浣M織規(guī)律，為理解視覺(jué)系統(tǒng)的演化和發(fā)育、構(gòu)建類腦的視覺(jué)加工模型提供了重要基礎(chǔ)。
物體識(shí)別是人類從外界獲取信息的重要一環(huán)。靈長(zhǎng)類負(fù)責(zé)物體識(shí)別的腦區(qū)是下顳葉皮層。以往研究表明，靈長(zhǎng)類下顳葉不是一個(gè)均一的結(jié)構(gòu)，而是包括了多個(gè)加工特定物體種類或物體特征的子區(qū)域，比如加工面孔信息的面孔腦區(qū)、加工軀干信息的軀干腦區(qū)和加工視覺(jué)場(chǎng)景的場(chǎng)景腦區(qū)。前人針對(duì)下顳葉皮層的功能分區(qū)已經(jīng)做了很多研究，但仍有一些重要問(wèn)題沒(méi)有回答，比如：1）目前的功能分區(qū)還不能連續(xù)覆蓋整個(gè)下顳葉，并不清楚剩余的腦區(qū)有什么功能；2）過(guò)去的工作主要在獼猴或者人類被試單獨(dú)進(jìn)行，仍不清楚兩個(gè)物種下顳葉皮層的分區(qū)是否存在明顯差異。
為了回答這些問(wèn)題，研究人員需要找到一組豐富的視覺(jué)特征對(duì)下顳葉皮層的選擇性進(jìn)行系統(tǒng)刻畫。前人工作顯示深度卷積網(wǎng)絡(luò)的深層單元能很好地解釋下顳葉神經(jīng)元的反應(yīng)?；谶@一發(fā)現(xiàn)，常樂(lè)研究組將網(wǎng)絡(luò)單元對(duì)20萬(wàn)張自然圖片的反應(yīng)降維得到了25個(gè)視覺(jué)特征（圖1a）。利用功能核磁共振實(shí)驗(yàn)，獲得了獼猴和人類被試顳葉皮層不同子區(qū)對(duì)這25個(gè)特征的選擇性(圖1b）。
圖1（a）特征提取。AlexNet第7層4096個(gè)單元對(duì)20萬(wàn)張自然圖片的反應(yīng)經(jīng)過(guò)ICA降維得到25個(gè)特征。（b）獼猴左側(cè)顳葉皮層對(duì)25個(gè)特征的選擇性地圖。紅色和藍(lán)色分別顯示對(duì)特征正向和負(fù)向的偏好。（圖注）
常樂(lè)研究組系統(tǒng)比較了功能核磁實(shí)驗(yàn)獲得的神經(jīng)選擇性和大家熟知的視覺(jué)特征（圖2a），在和前人工作取得聯(lián)系的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)了之前沒(méi)有報(bào)道過(guò)的神經(jīng)特征，并定位了編碼該特征的腦區(qū)。其后，使用電生理實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了核磁實(shí)驗(yàn)的結(jié)果（圖2b-e）。同時(shí)，研究人員也對(duì)顳葉皮層特征分布的拓?fù)浣M織規(guī)律進(jìn)行了系統(tǒng)和定量的探討，發(fā)現(xiàn)獼猴顳葉存在一對(duì)方向相互垂直但空間尺度不同的視覺(jué)特征梯度，而這種拓?fù)浣M織方式并不能被一類近期提出的、用于解釋下顳葉拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的模型所復(fù)現(xiàn)，因此也為這一類類腦智能的發(fā)展提供了新的約束。另外，針對(duì)人類被試也進(jìn)行了同樣的核磁實(shí)驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)人類和獼猴相比，雖然顳葉總體結(jié)構(gòu)相似，但仍在特征選擇性和拓?fù)浣M織規(guī)律上有較大不同，尤其體現(xiàn)在對(duì)無(wú)生命物體的編碼，人類編碼明顯更強(qiáng)；而且相比獼猴，人類顳葉皮層拓?fù)浣M織的規(guī)律性更差，獼猴顳葉中相互正交的特征梯度在人類大腦并不明顯（圖2f-h）。研究人員推測(cè)這兩個(gè)物種間的差異可能是由于人類需要識(shí)別各種各樣的人造物體和符號(hào)——這個(gè)需求擴(kuò)大了加工無(wú)生命物體的腦區(qū)并打亂了原本很有規(guī)律的拓?fù)浣M織結(jié)構(gòu)。
圖2（a）獼猴顳葉皮層的特征選擇性與21個(gè)已知視覺(jué)特征的關(guān)系。數(shù)值越高代表兩者相似性越強(qiáng)。（b）獼猴顳葉未知腦區(qū)偏好特征的代表性圖片。Positive為偏好圖片，Negative為不偏好圖片。（c）通過(guò)比較b中兩組圖片定位了一個(gè)腦區(qū)，并進(jìn)行電生理記錄，黑線為記錄電極。（d）該區(qū)域中一個(gè)神經(jīng)元對(duì)兩組圖片的反應(yīng)。（e）該區(qū)域的群體結(jié)果（紫線）。作為對(duì)照，定位并記錄了一個(gè)對(duì)Negative刺激反應(yīng)更強(qiáng)的腦區(qū)，其群體反應(yīng)如綠線所示。（f）獼猴顳葉偏好三個(gè)重要特征的子腦區(qū)以非常規(guī)則的方式排布：綠色、藍(lán)色條帶交替，兩側(cè)為紅色區(qū)域。這里三種不同顏色對(duì)應(yīng)了三個(gè)重要特征。（g）人類大腦顳葉呈現(xiàn)類似排布，但規(guī)律性較獼猴差很多。（h）獼猴和人類顳葉皮層拓?fù)浣M織規(guī)律性的定量比較。上圖為特征梯度的方向性，下圖為不同梯度的正交性。兩個(gè)指標(biāo)都顯示獼猴顳葉的規(guī)律性更強(qiáng)。（圖注）
該研究系統(tǒng)刻畫了靈長(zhǎng)類高級(jí)視覺(jué)區(qū)的信息表征地圖，為全面理解物體視覺(jué)的神經(jīng)機(jī)制奠定了基礎(chǔ)。過(guò)去該領(lǐng)域中對(duì)特征選擇性的研究高度定量，使用了各種復(fù)雜、先進(jìn)的計(jì)算模型；相對(duì)而言，對(duì)其拓?fù)浣M織規(guī)律還是定性描述為主，而該工作則用精細(xì)、定量的方式對(duì)這一問(wèn)題進(jìn)行了研究，并揭示了不同物種之間（獼猴和人類）和不同系統(tǒng)之間（大腦和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的差異，為設(shè)計(jì)具有類腦結(jié)構(gòu)的人工智能提供了依據(jù)。另外，該研究通過(guò)構(gòu)建視覺(jué)信息的大腦地圖，也為腦圖譜的研究提供了可靠的功能參考。
博士研究生姚夢(mèng)娜、文彬丞、工程師楊明坡和博士后郭杰斌為該論文的共同第一作者。姜浩舟、馮超和曹逸雷對(duì)該論文也做出了重要貢獻(xiàn)。常樂(lè)研究員為該論文的通訊作者。中國(guó)科學(xué)院自動(dòng)化研究所何暉光研究員也參與了課題指導(dǎo)和論文寫作。該研究得到了腦科學(xué)與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心神經(jīng)影像中心的技術(shù)支持。中國(guó)科學(xué)院、科技部、自然科學(xué)基金委和上海市資助了該工作。
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