وأيد هذا العمل في جزء من مختبر أبحاث الجيش الأمريكي والجيش الأمريكي بحوث مكتب W911NF1110105 منحة ومنحة NSF-IOS 1147097to هغدة جاي. وقدمت أيضا الدعم من منحة رائد لهغدة جاي من معهد ديسكفري الرؤية من جامعة جورجيا العلوم الصحية. وأيد دانيال كيرستن من المنح ONR N00014-05-1-0124 وNIH R01 EY015261 والجزء الآخر من البرنامج (جامعة الدرجة العالم) WCU بتمويل من وزارة التعليم والعلوم والتكنولوجيا من خلال مؤسسة البحوث الوطنية لكوريا (R31-10008 ). كارين كان مدعوما من قبل برنامج Hauffen البحوث الجامعية التدريب المهني (URAP) من الجيش الأمريكي.

<ol>
	<li>Palmeri, T. J., Gauthier, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+object+understanding.">Visual object understanding.</a> Nat. Rev. Neurosci. 5, 291-303 (2004).</li><li>Seger, C. A., Miller, E. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Category+learning+in+the+brain.">Category learning in the brain.</a> Annu. Rev. Neurosci. 33, 203-219 (2010).</li><li>Fahle, M., Poggio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Perceptual Learning. , (2002).</li><li>Ashby, F. G., Maddox, W. T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Human+category+learning.">Human category learning.</a> Annu. Rev. Psychol. 56, 149-178 (2005).</li><li>Gauthier, I., Tarr, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Becoming+a+"Greeble"+expert:+exploring+mechanisms+for+face+recognition.">Becoming a "Greeble" expert: exploring mechanisms for face recognition.</a> Vision Res. 37, 1673-1682 (1997).</li><li>Op de Beeck, H. P., Baker, C. I., DiCarlo, J. J., Kanwisher, N. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Discrimination+training+alters+object+representations+in+human+extrastriate+cortex.">Discrimination training alters object representations in human extrastriate cortex.</a> J. Neurosci. 26, 13025-13036 (2006).</li><li>Cui, M. L., Copsey, L., Green, A. A., Bangham, J. A., Coen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantitative+control+of+organ+shape+by+combinatorial+gene+activity.">Quantitative control of organ shape by combinatorial gene activity.</a> PLoS Biol. 8, e1000538 (2010).</li><li>Green, A. A., Kennaway, J. R., Hanna, A. I., Bangham, J. A., Coen, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Genetic+control+of+organ+shape+and+tissue+polarity.">Genetic control of organ shape and tissue polarity.</a> PLoS Biol. 8, e1000537 (2010).</li><li>Hegd&#233;, J., Bart, E., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fragment-based+learning+of+visual+object+categories.">Fragment-based learning of visual object categories.</a> Curr. Biol. 18, 597-601 (2008).</li><li>Bart, E., Hegd&#233;, J., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fragment-based+learning+of+visual+categories.">Fragment-based learning of visual categories.</a> , 121-12 (2008).</li><li>Ball, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Nature's patterns : a tapestry in three parts. , (2009).</li><li>Vuong, Q. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+categorization:+when+categories+fall+to+pieces.">Visual categorization: when categories fall to pieces.</a> Curr. Biol. 18, 427-429 (2008).</li><li>Kromrey, S., Maestri, M., Hauffen, K., Bart, E., Hegde, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Fragment-based+learning+of+visual+object+categories+in+non-human+primates.">Fragment-based learning of visual object categories in non-human primates.</a> PLoS One. 5, e15444 (2010).</li><li>Brady, M. J., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Bootstrapped+learning+of+novel+objects.">Bootstrapped learning of novel objects.</a> J. Vis. 3, 413-422 (2003).</li><li>Blanz, V., Vetter, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+morphable+model+for+the+synthesis+of+3D+faces.">A morphable model for the synthesis of 3D faces.</a> SIGGAPH. 26, 187-194 (1999).</li><li>Freedman, D. J., Riesenhuber, M., Poggio, T., Miller, E. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Categorical+representation+of+visual+stimuli+in+the+primate+prefrontal+cortex.">Categorical representation of visual stimuli in the primate prefrontal cortex.</a> Science. 291, 312-316 (2001).</li><li>Lerios, A., Garfinkle, C. D., Levoy, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature-based+volume+metamorphosis.">Feature-based volume metamorphosis.</a> SIGGRAPH. , 449-456 (1995).</li><li>Bronstein, A. M., Bronstein, M. M., Kimmel, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Numerical geometry of non-rigid shapes. , (2008).</li><li>Lotka, A. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Natural+Selection+as+a+Physical+Principle.">Natural Selection as a Physical Principle.</a> Proc. Natl. Acad. Sci. U.S.A. 8, 151-154 (1922).</li><li>Duda, R. O., Hart, P. E., Stork, D. G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pattern classification. , (2001).</li><li>Bishop, C. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pattern recognition and machine learning. , (2006).</li><li>Theodoridis, S., Koutroumbas, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Pattern recognition. , (2006).</li><li>Sokal, R. R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Biometry+:+The+principles+and+practice+of+statistics+in+biological+research.">Biometry : The principles and practice of statistics in biological research.</a> , (2011).</li><li>Tuffery, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Data mining and statistics for decision making. , (2011).</li><li>Crawley, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Statistical Computing: An Introduction to Data Analysis using S-Plus. , (2002).</li><li>Venables, W. N., Ripley, B. D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Modern Applied Statistics with S. , (2003).</li><li>Beier, T., Neely, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Feature-based+image+metamorphosis.">Feature-based image metamorphosis.</a> SIGGRAPH. 26, 35-42 (1992).</li><li>Kent, J. R., Carlson, W. E., Parent, R. E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Shape+transformation+for+polyhedral+objects.">Shape transformation for polyhedral objects.</a> SIGGRAPH. 26, 47-54 (1992).</li><li>Gomes, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Warping and morphing of graphical objects. , (1999).</li><li>Ullman, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Object+recognition+and+segmentation+by+a+fragment-based+hierarchy.">Object recognition and segmentation by a fragment-based hierarchy.</a> Trends Cogn. Sci. 11, 58-64 (2007).</li><li>Kobatake, E., Tanaka, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Neuronal+selectivities+to+complex+object+features+in+the+ventral+visual+pathway+of+the+macaque+cerebral+cortex.">Neuronal selectivities to complex object features in the ventral visual pathway of the macaque cerebral cortex.</a> J. Neurophysiol. 71, 856-867 (1994).</li><li>Serre, T., Wolf, L., Poggio, T. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Proceedings of 2005 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). , (2005).</li><li>Ullman, S., Vidal-Naquet, M., Sali, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Visual+features+of+intermediate+complexity+and+their+use+in+classification.">Visual features of intermediate complexity and their use in classification.</a> Nat. Neurosci. 5, 682-687 (2002).</li><li>Davis, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Computer graphics. , (2011).</li><li>Lengyel, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Mathematics for 3D game programming and computer graphics, third edition. , (2011).</li><li>Gilbert, S. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Developmental biology. , (2010).</li><li>Gilbert, S. F., Epel, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Ecological developmental biology : integrating epigenetics, medicine, and evolution. , (2009).</li><li>Hegd&#233;, J., Thompson, S. K., Brady, M. J., Kersten, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Object+Recognition+in+Clutter:+Cortical+Responses+Depend+on+the+Type+of+Learning.">Object Recognition in Clutter: Cortical Responses Depend on the Type of Learning.</a> Frontiers in Human Neuroscience. 6, 170 (2012).</li><li>Mervis, C. B., Rosch, E. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Categorization+of+natural+objects.">Categorization of natural objects.</a> Annual Review of Psychology. 32, 89-115 (1981).</li><li>Futuyma, D. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Evolution. , (2009).</li></ol>

الإعلان عن أي تضارب في المصالح.

فائدة VM وVP المعرفي في بحوث العلوم وقد وصفت في السابق كنا فائدة VM وVP بالتفصيل L9 ،10،12-14. لفترة وجيزة، VM، وخاصة المنهجية الجنين الرقمية، مفيد لأنه يوفر طريقة مرنة والمبدئي لإنشاء الرواية، ولكن طبيعي 3-D الكائنات 14. وبالمثل، VP يوفر طريقة المبدئي لخلق فئات طبيعي 9،10،12،13. تجدر الإشارة إلى أن الفئات التي تم إنشاؤها بواسطة كائن ميزات حصة VP مع العديد من فئات الكائن في الطبيعة، بما في ذلك حقيقة أن الفئات تميل إلى أن تكون هرمية في الطبيعة، والتغيرات ميزة داخل وعبر فئات تنشأ بشكل مستقل عن مجرب والخوارزميات لتصنيف منهم 39. القيود الحالية والاتجاهات المستقبلية ثلاث القيود الحالية من بروتوكول لدينا والاتجاهات للعمل في المستقبل يقترحونوتجدر الإشارة على وجه الخصوص: أولا، كل VM وVP محاكاة العمليات البيولوجية. في حين نعرض التي يمكن استخدامها غير البيولوجية الأشياء الافتراضية بمثابة ركائز لهذه العمليات، والعمليات الأساسية لا تزال دوافع بيولوجيا. ومع ذلك، الأشياء الطبيعية - البيولوجية وغير البيولوجية على حد سواء - تغيرات الشكل بسبب عدم البيولوجية القوات. على سبيل المثال، قد تتغير في شكل الصخور بسبب العمليات الجيولوجية مثل تآكل أو الترسيب. فئات جديدة قد تنشأ من الصخور الجيولوجية من العمليات الأخرى من هذا القبيل. ينبغي أن تكون واضحة نسبيا لإدراج هذه العمليات في جعبته من الخوارزميات المتاحة تغير الشكل. القيد الرئيسي الثاني للبروتوكول لدينا هو أن يقتصر بدلا من ذخيرة الحالي يتغير شكل ديناميكي. من المستحسن أن يتم إدراج أكبر مجموعة من التغييرات الشكل، مثل حركة البيولوجية، أو الحركة بسبب قوى خارجية مثل المياه والرياح أو الجاذبية. نتوقع أنه فيلل تكون واضحة نسبيا إلى أن تمارس الحركة الكمبيوتر يعرف الخوارزميات لتنفيذ هذه التغييرات الشكل الديناميكي. القيد الرئيسي الثالث من البروتوكول لدينا هو أن VM حاليا لا يتضمن العديد من العمليات الأخرى بما في ذلك تخلقية المعروفة، وعلى الأخص، تكون المعيدة 36. كما أنه لا يتضمن بعض القيود المعروفة، مثل حقيقة أن توسطت التشكل في النباتات بشكل كامل عن طريق النمو، مع حركة الخلايا قليلة أو معدومة ممكن، وذلك بسبب جدران الخلايا 36. وبالمثل، لا يتضمن VP غيرها من العمليات النشوء والتطور المعروفة مثل الانحراف الجيني 40. ومعالجة هذه القيود يساعد كثيرا تسهيل استخدام بروتوكول لدينا في المحاكاة والتنموية والبيئية التطورية.

<table border="1" style=";text-align:right;direction:rtl"><tbody><tr><td> اسم مجموعة أدوات / معدات </td><td> شركة / الكاتب </td><td> كتالوج # </td><td> تعليقات </td></tr><tr><td> ورشة عمل الأجنة الرقمية (DEW) </td><td> علامة برادي ودان قو </td><td></td><td> ويمكن تحميل هذا سهل الاستعمال، القائمة يحركها أداة مجانية وتحميل 1 من <a href="http://www.hegde.us/DigitalEmbryos" target="_blank">http://www.hegde.us/DigitalEmbryos</a> . المتاحة حاليا فقط لنظام التشغيل Windows. </td></tr><tr><td> أدوات الجنين الرقمية لسيغوين </td><td> جاي هغدة وHauffen كارين </td><td></td><td> هذه هي عبارة عن مجموعة فضفاضة من ليست بهذه البرامج سهلة الاستخدام. أنها مصممة ليتم تشغيلها من واجهة سطر الأوامر لينكس سيغوين محاكي لنظام التشغيل Windows. ويمكن تحميل هذه البرامج وتحميل 2 من <a href="http://www.hegde.us/DigitalEmbryos" target="_blank">http://ww</a>w.hegde.us / DigitalEmbryos. ويمكن تحميل واجهة سيغوين نفسها مجانا من <a href="http://www.cygwin.com" target="_blank">www.cygwin.com</a> . </td></tr><tr><td> Autodesk 3ds ماكس، مونتريال، كيبيك، كندا </td><td> أوتوديسك وسائل الإعلام و الترفيه </td><td> 3DS ماكس </td><td> هذا هو النمذجة 3-D، الرسوم المتحركة ومجموعة أدوات تقديم مع بنية مرنة والمساعد لغة البرمجة المضمنة. متاحة لمعظم أنظمة التشغيل الحالية. </td></tr><tr><td> MATLAB </td><td> ماثووركس شركة، ناتيك، MA، الولايات المتحدة الأمريكية </td><td> MATLAB </td><td> هذه هي بيئة الحوسبة العددية ولغة البرمجة مع العديد من الميزات الإضافية المفيدة. متاحة لمعظم أنظمة التشغيل الحالية. </td></tr><tr><td> R أدوات إحصائية </td><td> R مشروع الحوسبة الإحصائية </td><td> R </td><td> ويمكن تحميل مسؤولية خالية من <a href="http://www.r-project.org/" target="_blank">http://www.rp</a>roject.org /. متاحة لمعظم أنظمة التشغيل الحالية. </td></tr><tr><td> بينغل </td><td> Khronos المجموعة </td><td> بينغل </td><td> ويمكن تحميل هذه عبر اللغة، عبر منصة أدوات رسومية مجانا من <a href="http://www.opengl.org" target="_blank">www.opengl.org</a> . </td></tr><tr><td> V-فلاش الطابعة الشخصية </td><td> 3D سيستمز، روك هيل، SC، الولايات المتحدة الأمريكية </td><td> V-فلاش </td><td> هذا هو قيمة جيدة لجميع تطبيقات الطباعة 3-D وصفها في هذا التقرير. والمباعة أيضا المواد المطبوعة من قبل أنظمة 3D والنماذج شركة أقل تكلفة متاحة في شكل مفتوح المصدر من RepRap (rapmanusa.com) وMakerGear. نماذج أكثر تكلفة (&gt; $ 30 K) متاحة من هندستها تيوب، أنظمة 3DS، Z-كورب والطباعة البعد الخ. </td></tr><tr><td> <a href="http://www.TurboSquid.com" target="_blank">TurboSquid.com</a> </td><td> TurboSquid شركة، نيويورك، LA </td><td> (كائنات مختلفة) </td><td> ويمكن تحميل مختلف الظاهري 3-D الكائنات من هذا الموقع مجانا أو لقاء رسوم. </td></tr><tr><td></td><td></td><td></td><td> الجدول 1. جدول الأدوات ومعدات معينة. </td></tr></tbody></table>

creating objects and object categories for studying perception and perceptual learning

In order to quantitatively study object perception, be it perception by biological systems or by machines, one needs to create objects and object categories with precisely definable, preferably naturalistic, properties1. Furthermore, for studies on perceptual learning, it is useful to create novel objects and object categories (or object classes) with such properties2.
Many innovative and useful methods currently exist for creating novel objects and object categories3-6 (also see refs. 7,8). However, generally speaking, the existing methods have three broad types of shortcomings.
First, shape variations are generally imposed by the experimenter5,9,10, and may therefore be different from the variability in natural categories, and optimized for a particular recognition algorithm. It would be desirable to have the variations arise independently of the externally imposed constraints.
Second, the existing methods have difficulty capturing the shape complexity of natural objects11-13. If the goal is to study natural object perception, it is desirable for objects and object categories to be naturalistic, so as to avoid possible confounds and special cases.
Third, it is generally hard to quantitatively measure the available information in the stimuli created by conventional methods. It would be desirable to create objects and object categories where the available information can be precisely measured and, where necessary, systematically manipulated (or 'tuned'). This allows one to formulate the underlying object recognition tasks in quantitative terms.
Here we describe a set of algorithms, or methods, that meet all three of the above criteria. Virtual morphogenesis (VM) creates novel, naturalistic virtual 3-D objects called 'digital embryos' by simulating the biological process of embryogenesis14. Virtual phylogenesis (VP) creates novel, naturalistic object categories by simulating the evolutionary process of natural selection9,12,13. Objects and object categories created by these simulations can be further manipulated by various morphing methods to generate systematic variations of shape characteristics15,16. The VP and morphing methods can also be applied, in principle, to novel virtual objects other than digital embryos, or to virtual versions of real-world objects9,13. Virtual objects created in this fashion can be rendered as visual images using a conventional graphical toolkit, with desired manipulations of surface texture, illumination, size, viewpoint and background. The virtual objects can also be 'printed' as haptic objects using a conventional 3-D prototyper.
We also describe some implementations of these computational algorithms to help illustrate the potential utility of the algorithms. It is important to distinguish the algorithms from their implementations. The implementations are demonstrations offered solely as a 'proof of principle' of the underlying algorithms. It is important to note that, in general, an implementation of a computational algorithm often has limitations that the algorithm itself does not have.
Together, these methods represent a set of powerful and flexible tools for studying object recognition and perceptual learning by biological and computational systems alike. With appropriate extensions, these methods may also prove useful in the study of morphogenesis and phylogenesis.

ويمكن استخدام VM لإنشاء إمدادات غير محدودة تقريبا من الأشكال رواية 3-D. وتظهر بعض الأجنة التي تم إنشاؤها باستخدام نموذج رقمي الخوارزمية VM في لوحة أسفل الشكل 1. تم إنشاؤها كل من هذه الأجنة باستخدام 16 من برنامج &quot;growEmbryos.exe &#39;في جنين أدوات رقمية للسيغوين (انظر الجدول 1) لمدة 40 النمو دورات. تم تعيين كافة المعلمات النمو الأخرى داخليا من قبل البرنامج. وكانت معظم هذه المعايير الثابتة (أي متطابقة من جنين واحد إلى آخر). وعدد قليل من المعالم مثل الموقع وقوة مصادر محدثة التخلق، المعلمات عشوائية تعيين داخليا من قبل البرنامج بشكل مستقل لكل التشغيل. نشأت الاختلافات بين هذه الأجنة شكل 16 فقط نتيجة للتغيرات في هذه المعلمات عشوائي. وترد بعض الأمثلة على سطح التركيب 34،35 استخدام بعض القوام اختيار الشكل 2A تعسفا في. مشاهد بصرية منيمكن إنشاء تعقيد rbitrary باستخدام متوفرة تجاريا 3-D النمذجة وجعل البيئة، كما هو مبين في الشكل 2B. ويرد &#39;شجرة العائلة&#39; A ممثل الناتجة عن استخدام الاجنة VP الرقمية في الشكل 3. ويمكن أيضا مقارنة أشجار يتم بناؤها باستخدام كائنات أخرى غير الأجنة الرقمية، كما هو موضح في الشكل 4. لاحظ أنه في كلتا الحالتين، الكائنات التي تشترك في سلف مشترك بشكل مباشر تشكل فئة، على الرغم من أن المجرب قد تختار أيضا لتعريف الفئة عن أي مجموعة أخرى من الكائنات. تجدر الإشارة إلى أن من الشكل 4 تنفيذنا الحالي للVM والخوارزميات VP يميل إلى إنتاج نحو سلس نسبيا، الأسطح المنحنية، بدلا من الكائنات خشنة أو شقة. ومن الجدير بالذكر أيضا أن هذا هو المفترض الحد من تنفيذنا لهذه الخوارزميات وليس الخوارزميات أنفسهم، يمكن أن تنتج منذ عمليات biolological objecTS مع الأسطح المسطحة والخطوط المتعرجة (على سبيل المثال، ورقة الورد). أرقام 5 و 6 توضيح النتائج نموذجية من طريقتين التي يمكن استخدامها بالإضافة إلى، أو بدلا من، نائب الرئيس لخلق اختلافات في الشكل المبدئي والفئات كائن كائن. لوحة أعلى الشكل 7 يوضح الاداءات البصرية اثنين من الأجنة الرقمية، والجزء السفلي من لوحة الشكل 7 يوضح المطبوعات المقابلة التي تم إنشاؤها بواسطة prototyper 3-D متاحة تجاريا. أرقام 8 و 9 توضيح الإجراءات المذكورة في القسم (6) لاستخدام أجزاء الصورة لتصنيف كائن معطى البصرية. <img alt="الشكل 1" fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig1highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig1.jpg" /> الشكل 1. الظاهري التشكل. </STRONG&gt; لوحة أسفل يوضح نوع من أنواع الرواية الطبيعية، والكائنات 3-D الظاهري يسمى &quot;الأجنة الرقمية&quot; 14. يمكن أن تتولد من خلال محاكاة رقمية الأجنة واحد أو أكثر من بعض العمليات البيولوجية الأساسية لمرحلة التطور الجنيني: محدثة التخلق بوساطة انقسام الخلايا، نمو الخلايا، وحركة الخلية وموت الخلية المبرمج 7،8،36،37. كل تشغيل يبدأ العشروني الوجوه (كما هو موضح في اللوحة العلوية)، ويولد الجنين فريدة من نوعها، اعتمادا على إعدادات المعلمة VM (أو &quot;النمط الجيني &#39;) من ذلك الجنين. وهكذا، فإن 16 في الأجنة لوحة أسفل يكون مختلف الأشكال، لأن لديهم أنماط جينية جميع مختلفة. لاحظ أنه يمكن إنشاء أشكال معقدة أبسط أو أكثر حسب الحاجة (على سبيل المثال، لتحفيز الخلايا العصبية على النحو الأمثل في مستوى معين من التسلسل الهرمي البصري) عن طريق التلاعب في التركيب الوراثي للجنين. وكانت جميع العمليات المذكورة أعلاه باستثناء تخلقي موت الخلايا المبرمج محاكاة في توليد أجنة مبين. محاكاة موت الخلايا المبرمج هو خاصةمفيدة لخلق المسافات البادئة المستهدفة (لا يظهر). <img alt="الشكل 2" fo:content-width="3.6in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig2highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig2.jpg" /> الشكل 2. خلق المحفزات البصرية باستخدام أجنة الرقمية. مثل أي كائن 3-D الظاهري، ويمكن التلاعب بالرسوم والصور الرقمية أجنة لخلق مشاهد بصرية التعسفي من التعقيد باستخدام أي معيار 3-D أدوات رسومية. هذا الرقم يوضح بعض التلاعب المشتركة. (A) الجنين نفسه الرقمية هو محكم باستخدام مواد مختلفة وكثيرة، ومضاءة من مصدر ضوء مرئي في أعلى اليسار. (B) يتم إنشاء مشهد مموهة عن طريق تغيير حجم وإعادة توجيه الجنين الرقمية و وضع رقميا على خلفية نفس كان محكم مع. ويمكن الاطلاع على الجنين الرقمية في &quot;عرض عادي&quot; في الربع السفلي الأيمن. للحصول على أمثلة إضافية من لجنة المساواة العرقية المحفزات البصريةated باستخدام أجنة الرقمية، انظر الحكام. 9،10،12-14،38. <img alt="الشكل 3" fo:content-width="5in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig3highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig3.jpg" /> الشكل 3. إنشاء فئات الجنين الرقمية باستخدام VP. الخوارزمية VP يحاكي التطور البيولوجي، في أنه في كلتا الحالتين، وكائنات وفئات رواية كائن ستخرج الموروثة عن الاختلافات تتراكم بشكل انتقائي. في كل جيل G ط، اختيار الأجنة الإنجاب، مما يؤدي إلى توليد G ط +1. على سلالة ترث خصائص شكل الأم، ولكن تعود الاختلافات شكل خاص بهم (على النحو الذي يحدده الاختلافات الصغيرة في التركيب الوراثي لها) لأنها تتطور. يعرض هذا الشكل &quot;شجرة العائلة&quot; لثلاثة أجيال من نسل بدءا من سلف واحد مشترك، وهو العشروني الوجوه. نلاحظ أنه، في هذه الحالة، فإن الزيادات تعقيد شكل من العشروني الوجوه لgeneratأيون G 1، ولكن ليس من G 1 فصاعدا. هذا لأنه تم السماح الزيادة في أعداد خلايا (أي.، انقسام الخلية) من العشروني الوجوه لجيل G 1، ولكن ليس من فصاعدا 1 G. بشكل عام، انقسام الخلايا تميل إلى زيادة تعقيد الشكل، في حين تخلقية عمليات أخرى مثل حركة الخلايا وتغير شكل الخلية النمو دون تغيير التعقيد الكلي للشكل. <img alt="الشكل 4" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig4highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig4.jpg" /> الشكل 4. VP باستخدام الأشياء الافتراضية بخلاف الأجنة الرقمية. هذا الرقم يساعد على توضيح المبدأ العام التي يمكن استخدامها كائنات افتراضية أخرى من الأجنة الرقمية كمدخل لنائب الرئيس. يمكن الخوارزمية VP في شكلها الحالي تعمل على أي كائن الظاهري 3-D الذي يتكون فقط من سطح المثلثات. الجيل G 1 comprisإد من (من اليسار إلى اليمين) والقرع، والماس، وقناع الوجه، والتفاح، والصخور، والصبار. لاحظ أن الكائنات في الجيل G 1 في هذا الرقم لم يكن لديك سلف مشترك، وذلك لأن VP لا تتطلب ذلك. الكائنات في G 2 G 3 وتمثل نسل الصخرة في G 1. لا سمح الانقسامات الخلوية في أي جيل، حتى يتسنى لجميع الاختلافات نشأت فقط من شكل الحركة و / أو النمو من &#39;الخلايا الفردية للكائن معين. <img alt="الشكل 5" fo:content-width="6.5in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig5highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig5.jpg" /> الشكل 5. باستخدام تتحول لخلق اختلافات في الشكل السلس. مورفينغ ينطوي على اتخاذ كائنين معين (أقصى اليسار وأقصى اليمين الجنين في هذا الشكل) وحساب الكائنات وسيطة (التدخل الأجنة) من التحريف بين القمم المقابلة من اختيار متكلمينكائنات د. في حالة عرض، ومحرف جميع القمم باستخدام عامل العددية نفسه، مما أدى إلى الخطية تتحول. ومع ذلك، فمن الممكن أيضا أن تتحول الكائنات غير خطي (لا يظهر). تتحول حسابيا واضح ومباشر عندما يكون هناك بالضبط واحد الى واحد المراسلات بين كائنين من القمم، كما في حالة معروضة. ومع ذلك فإنه من الممكن من حيث المبدأ، ليتحول بين أي جسمين الظاهري نظرا بغض النظر عما إذا القمم التي تتوافق بالضبط، رغم عدم وجود طريقة فريدة للقيام بذلك المبدئي 17،18. <img alt="الشكل 6" fo:content-width="6in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig6highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig6.jpg" /> الشكل 6. باستخدام المكونات الرئيسية لخلق اختلافات في الشكل السلس. (A) متوسط ​​الجنين. هذا الجنين يمثل المتوسط ​​الحسابي من 400 الأجنة (200 من كل من الفئات K L وفيالشكل 3). تم حساب المكونات الرئيسية كما هو موضح في الخطوة 4.3. نلاحظ أن المكونات الرئيسية تمثل مستقلة عن بعضها، أبعاد الشكل المجرد للأجنة 400 (لا تظهر) 25،26. 400 399 الأجنة تسفر صفرية المكونات الرئيسية 25،26، والتي تشكل في مجموعها ما الفرق في كل شيء، أو المعلومات الشكل، تتوفر مجتمعة في الأجنة. من الاتفاقية، يتم ترتيب العناصر الرئيسية في النظام انخفاض القيم الذاتية، أو نسبة التباين الكلي يشرحون 25،26. في هذه الحالة، الأولى والثانية على التوالي تمثل المكونات الرئيسية لل73٪ و 19٪ من المعلومات المتاحة في شكل الأجنة 400. (B) الأجنة التي تمثل مختلف الأوزان (أو على نحو أدق، القيم الذاتية المرجح) من المكونات الرئيسية 1. الأوزان تختلف من +2 (أقصى اليسار) ل-2 (أقصى اليمين) في خطوات متساوية من -0،2. (C) التي تمثل أوزان الأجنة مختلفة من Compon الرئيسيةالأنف والحنجرة 2. الأوزان تختلف أيضا من +2 (أقصى اليسار) ل-2 (أقصى اليمين) في خطوات متساوية من -0.2. نلاحظ أن التلاعب المكونات الرئيسية لا حصرا أي تلاعب نظرا جزء من الجسم محددة للجنين (على سبيل المثال، أجنحة الجنين في حالة معروضة). ومع ذلك، إذا لزم الأمر، وأجزاء الجسم الظاهري يمكن 3-D يمكن معالجته الكائنات في أي أزياء التعسفي المعرفة من قبل المستخدم باستخدام أكثر من المتاحة تجاريا 3-D بيئات النمذجة (لا يظهر). <img alt="الشكل 7" fo:content-width="4in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig7highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig7.jpg" /> الشكل 7. إنشاء كائنات لمسي. الظاهري 3-D يمكن الكائنات المطبوعة &quot;ككائنات لمسي باستخدام معيار، متوفرة تجاريا 3-D &#39;طابعة&#39; أو prototyper. هذا الرقم يدل الأجنة الرقمية المقدمة والكائنات المرئية (الصف العلوي) أو لمسي الكائنات المقابلة (الصف السفلي). الكائنات مسي قوطبعت hown في هذا الرقم أن يكون حوالي 6 سم (شريط مقياس = 1 سم)، على الرغم من يمكن طباعة الكائنات في أحجام أصغر بكثير أو أكبر. <img alt="الرقم 8" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig8.jpg" /> الشكل 8. قالب لجزء سبيل المثال بالمعلومات. في هذا المثال، القالب يحتوي على عتبة 0،69 المرتبطة به. <img alt="الشكل 9" fo:content-width="2.5in" fo:src="/files/ftp_upload/3358/3358fig9highres.jpg" src="/files/ftp_upload/3358/3358fig9.jpg" /> الشكل 9. صورة جديدة لالذي لا يعرف فئة الكائن ويجب أن تحدد.

Watch this Scientific Journal Video about Creating Objects and Object Categories for Studying Perception and Perceptual Learning at JoVE.com

Creating Objects and Object Categories for Studying Perception and Perceptual Learning

وصفنا منهجية جديدة لخلق طبيعي 3-D الكائنات والفئات الكائن مع وجود اختلافات ميزة محددة بدقة. نستخدم محاكاة العمليات البيولوجية وعلم تطور السلالات من التشكل لإنشاء وطبيعي رواية الظاهري الكائنات 3-D والفئات الكائن الذي يمكن بعد ذلك تقديم والصور المرئية أو كائنات لمسي.

إنشاء كائنات وفئات كائن لدراسة الإدراك الحسي والتعلم

In order to quantitatively study object perception, be it perception by biological systems or by machines, one needs to create objects and object ...

creating-objects-object-categories-for-studying-perception-perceptual

Research

JoVE Journal

Neuroscience

11.7K Views.  Georgia Health Sciences University. وصفنا منهجية جديدة لخلق طبيعي 3-D الكائنات والفئات الكائن مع وجود اختلافات ميزة محددة بدقة. نستخدم محاكاة العمليات البيولوجية وعلم تطور السلالات من التشكل لإنشاء وطبيعي رواية الظاهري الكائنات 3-D والفئات الكائن الذي يمكن بعد ذلك تقديم والصور المرئية أو كائنات لم...

Video: Creating Objects and Object Categories for Studying Perception and Perceptual Learning

C. elegans Positive Butanone Learning, Short-term, and Long-term Associative Memory Assays

The memory of experiences and learned information is critical for organisms to make choices that aid their survival. C. elegans navigates its environment through neuron-specific detection of food and chemical odors1, 2, and can associate nutritive states with chemical odors3, temperature4, and the pathogenicity of a food source5.
Here, we describe assays of C. elegans associative learning and short- and long-term associative memory. We modified an aversive olfactory learning paradigm6 to instead produce a positive response; the assay involves starving ~400 worms, then feeding the worms in the presence of the AWC neuron-sensed volatile chemoattractant butanone at a concentration that elicits a low chemotactic index (similar to Toroyama et al.7). A standard population chemotaxis assay1 tests the worms' attraction to the odorant immediately or minutes to hours after conditioning.
After conditioning, wild-type animals' chemotaxis to butanone increases ~0.6 Chemotaxis Index units, its "Learning Index". Associative learning is dependent on the presence of both food and butanone during training. Pairing food and butanone for a single conditioning period ("massed training") produces short-term associative memory that lasts ~2 hours. Multiple conditioning periods with rest periods between ("spaced training") yields long-term associative memory (&lt;40 hours), and is dependent on the cAMP Response Element Binding protein (CREB),6 a transcription factor required for long-term memory across species.8
Our protocol also includes image analysis methods for quick and accurate determination of chemotaxis indices. High-contrast images of animals on chemotaxis assay plates are captured and analyzed by worm counting software in MatLab. The software corrects for uneven background using a morphological tophat transformation.9 Otsu's method is then used to determine a threshold to separate worms from the background.10 Very small particles are removed automatically and larger non-worm regions (plate edges or agar punches) are removed by manual selection. The software then estimates the size of single worm by ignoring regions that are above a specified maximum size and taking the median size of the remaining regions. The number of worms is then estimated by dividing the total area identified as occupied by worms by the estimated size of a single worm.
We have found that learning and short- and long-term memory can be distinguished, and that these processes share similar key molecules with higher organisms.6,8 Our assays can quickly test novel candidate genes or molecules that affect learning and short- or long-term memory in C. elegans that are relevant across species.

C. elegans Positive Butanone Learning, Short-term, and Long-term Associative Memory Assays

Here we describe methods to test C. elegans associative learning and short- and long-term associative memory. These population assays employ the worms abilities to chemotax toward volatile odorants, and form positive associations upon pairing food with the chemoattractant butanone. Increasing the number of conditioning periods induces long-term memory.

جيم ايليجانس Butanone التعلم الإيجابي ، قصيرة الأجل وطويلة الأجل فحوصات الذاكرة الترابطية

The memory of experiences and learned information is critical for organisms to make choices that aid their survival. C. elegans navigates its environment ...

Using Affordable LED Arrays for Photo-Stimulation of Neurons

Standard slice electrophysiology has allowed researchers to probe individual components of neural circuitry by recording electrical responses of single cells in response to electrical or pharmacological manipulations1,2. With the invention of methods to optically control genetically targeted neurons (optogenetics), researchers now have an unprecedented level of control over specific groups of neurons in the standard slice preparation. In particular, photosensitive channelrhodopsin-2 (ChR2) allows researchers to activate neurons with light3,4. By combining careful calibration of LED-based photostimulation of ChR2 with standard slice electrophysiology, we are able to probe with greater detail the role of adult-born interneurons in the olfactory bulb, the first central relay of the olfactory system. Using viral expression of ChR2-YFP specifically in adult-born neurons, we can selectively control young adult-born neurons in a milieu of older and mature neurons. Our optical control uses a simple and inexpensive LED system, and we show how this system can be calibrated to understand how much light is needed to evoke spiking activity in single neurons. Hence, brief flashes of blue light can remotely control the firing pattern of ChR2-transduced newborn cells.

Adult-born neurons expressing ChR2 can be manipulated in slice electrophysiological preparations in order to examine their contribution towards the function of olfactory neural circuits.

بأسعار معقولة باستخدام صفائف الصمام لتحفيز الخلايا العصبية ، صور

Standard slice electrophysiology has allowed researchers to probe individual components of neural circuitry by recording electrical responses of single ...

Selective Viral Transduction of Adult-born Olfactory Neurons for Chronic in vivo Optogenetic Stimulation

Local interneurons are continuously regenerated in the olfactory bulb of adult rodents1-3. In this process, called adult neurogenesis, neural stem cells in the walls of the lateral ventricle give rise to neuroblasts that migrate for several millimeters along the rostral migratory stream (RMS) to reach and incorporate into the olfactory bulb. To study the different steps and the impact of adult-born neuron integration into preexisting olfactory circuits, it is necessary to selectively label and manipulate the activity of this specific population of neurons. The recent development of optogenetic technologies offers the opportunity to use light to precisely activate this specific cohort of neurons without affecting surrounding neurons4,5. Here, we present a series of procedures to virally express Channelrhodopsin2(ChR2)-YFP in a temporally restricted cohort of neuroblasts in the RMS before they reach the olfactory bulb and become adult-born neurons. In addition, we show how to implant and calibrate a miniature LED for chronic in vivo stimulation of ChR2-expressing neurons.

Selective Viral Transduction of Adult-born Olfactory Neurons for Chronic in vivo Optogenetic Stimulation

Adult-born neurons of the olfactory bulb can be optogenetically controlled using Channelrhodopsin2-expressing lentiviral injection in the rostral migratory stream and chronic photostimulation with an implanted miniature LED.

الفيروسية تنبيغ الانتقائي للبالغين المولودين في الخلايا العصبية الشمية لالمزمنة في الجسم الحي تحفيز Optogenetic

Local interneurons are continuously regenerated in the olfactory bulb of adult rodents1-3. In this process, called adult neurogenesis, neural stem cells ...

MPI CyberMotion Simulator: Implementation of a Novel Motion Simulator to Investigate Multisensory Path Integration in Three Dimensions

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. Humans can do path integration based exclusively on visual 2-3, auditory 4, or inertial cues 5. However, with multiple cues present, inertial cues - particularly kinaesthetic - seem to dominate 6-7. In the absence of vision, humans tend to overestimate short distances (&lt;5 m) and turning angles (&lt;30&deg;), but underestimate longer ones 5. Movement through physical space therefore does not seem to be accurately represented by the brain.
Extensive work has been done on evaluating path integration in the horizontal plane, but little is known about vertical movement (see 3 for virtual movement from vision alone). One reason for this is that traditional motion simulators have a small range of motion restricted mainly to the horizontal plane. Here we take advantage of a motion simulator 8-9 with a large range of motion to assess whether path integration is similar between horizontal and vertical planes. The relative contributions of inertial and visual cues for path navigation were also assessed.
16 observers sat upright in a seat mounted to the flange of a modified KUKA anthropomorphic robot arm. Sensory information was manipulated by providing visual (optic flow, limited lifetime star field), vestibular-kinaesthetic (passive self motion with eyes closed), or visual and vestibular-kinaesthetic motion cues. Movement trajectories in the horizontal, sagittal and frontal planes consisted of two segment lengths (1st: 0.4 m, 2nd: 1 m; &plusmn;0.24 m/s2 peak acceleration). The angle of the two segments was either 45&deg; or 90&deg;. Observers pointed back to their origin by moving an arrow that was superimposed on an avatar presented on the screen.
Observers were more likely to underestimate angle size for movement in the horizontal plane compared to the vertical planes. In the frontal plane observers were more likely to overestimate angle size while there was no such bias in the sagittal plane. Finally, observers responded slower when answering based on vestibular-kinaesthetic information alone. Human path integration based on vestibular-kinaesthetic information alone thus takes longer than when visual information is present. That pointing is consistent with underestimating and overestimating the angle one has moved through in the horizontal and vertical planes respectively, suggests that the neural representation of self-motion through space is non-symmetrical which may relate to the fact that humans experience movement mostly within the horizontal plane.

An efficient way to gain insight into how humans navigate themselves in three dimensions is described. The method takes advantage of a motion simulator capable of moving observers in ways unattainable by traditional simulators. Results confirm that movement in the horizontal plane is underestimated, while vertical movement is overestimated.

MPI سيبرموتيون محاكي: تنفيذ جهاز محاكاة الحركة الرواية المعنية بالتحقيق في مسار التكامل متعدد الحواس في ثلاثة أبعاد

Path integration is a process in which self-motion is integrated over time to obtain an estimate of one's current position relative to a starting point 1. ...

High-resolution Functional Magnetic Resonance Imaging Methods for Human Midbrain

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon measuring activity on the surface of cerebral cortex rather than in subcortical regions such as midbrain and brainstem. Subcortical fMRI must overcome two challenges: spatial resolution and physiological noise. Here we describe an optimized set of techniques developed to perform high-resolution fMRI in human SC, a structure on the dorsal surface of the midbrain; the methods can also be used to image other brainstem and subcortical structures.
High-resolution (1.2 mm voxels) fMRI of the SC requires a non-conventional approach. The desired spatial sampling is obtained using a multi-shot (interleaved) spiral acquisition1. Since, T2* of SC tissue is longer than in cortex, a correspondingly longer echo time (TE ~ 40 msec) is used to maximize functional contrast. To cover the full extent of the SC, 8-10 slices are obtained. For each session a structural anatomy with the same slice prescription as the fMRI is also obtained, which is used to align the functional data to a high-resolution reference volume.
In a separate session, for each subject, we create a high-resolution (0.7 mm sampling) reference volume using a T1-weighted sequence that gives good tissue contrast. In the reference volume, the midbrain region is segmented using the ITK-SNAP software application2. This segmentation is used to create a 3D surface representation of the midbrain that is both smooth and accurate3. The surface vertices and normals are used to create a map of depth from the midbrain surface within the tissue4.
Functional data is transformed into the coordinate system of the segmented reference volume. Depth associations of the voxels enable the averaging of fMRI time series data within specified depth ranges to improve signal quality. Data is rendered on the 3D surface for visualization.
In our lab we use this technique for measuring topographic maps of visual stimulation and covert and overt visual attention within the SC1. As an example, we demonstrate the topographic representation of polar angle to visual stimulation in SC.

This article describes techniques to perform high-resolution functional magnetic resonance imaging with 1.2 mm sampling in human midbrain and subcortical structures using a 3T scanner. Use of these techniques to resolve topographic maps of visual stimulation in the human superior colliculus (SC) is given as an example.

عالية الدقة التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي للطرق الدماغ المتوسط ​​الإنسان

Functional MRI (fMRI) is a widely used tool for non-invasively measuring correlates of human brain activity. However, its use has mostly been focused upon ...

Optical Recording of Suprathreshold Neural Activity with Single-cell and Single-spike Resolution

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also propagation of suprathreshold spiking activity involves populations of neurons. Empirical studies addressing cortical function directly thus require recordings from populations of neurons with high resolution. Here we describe an optical method and a deconvolution algorithm to record neural activity from up to 100 neurons with single-cell and single-spike resolution. This method relies on detection of the transient increases in intracellular somatic calcium concentration associated with suprathreshold electrical spikes (action potentials) in cortical neurons. High temporal resolution of the optical recordings is achieved by a fast random-access scanning technique using acousto-optical deflectors (AODs)1. Two-photon excitation of the calcium-sensitive dye results in high spatial resolution in opaque brain tissue2. Reconstruction of spikes from the fluorescence calcium recordings is achieved by a maximum-likelihood method. Simultaneous electrophysiological and optical recordings indicate that our method reliably detects spikes (&gt;97% spike detection efficiency), has a low rate of false positive spike detection (&lt; 0.003 spikes/sec), and a high temporal precision (about 3 msec) 3. This optical method of spike detection can be used to record neural activity in vitro and in anesthetized animals in vivo3,4.

Understanding the function of the vertebrate central nervous system requires recordings from many neurons because cortical function arises on the level of populations of neurons. Here we describe an optical method to record suprathreshold neural activity with single-cell and single-spike resolution, dithered random-access scanning. This method records somatic fluorescence calcium signals from up to 100 neurons with high temporal resolution. A maximum-likelihood algorithm deconvolves the underlying suprathreshold neural activity from the somatic fluorescence calcium signals. This method reliably detects spikes with high detection efficiency and a low rate of false positives and can be used to study neural populations in vitro and in vivo.

بصري تسجيل النشاط العصبي للقرار suprathreshold وحيدة الخلية واحد مسمار-

Signaling of information in the vertebrate central nervous system is often carried by populations of neurons rather than individual neurons. Also ...

Mapping Cortical Dynamics Using Simultaneous MEG/EEG and Anatomically-constrained Minimum-norm Estimates: an Auditory Attention Example

Magneto- and electroencephalography (MEG/EEG) are neuroimaging techniques that provide a high temporal resolution particularly suitable to investigate the cortical networks involved in dynamical perceptual and cognitive tasks, such as attending to different sounds in a cocktail party. Many past studies have employed data recorded at the sensor level only, i.e., the magnetic fields or the electric potentials recorded outside and on the scalp, and have usually focused on activity that is time-locked to the stimulus presentation. This type of event-related field / potential analysis is particularly useful when there are only a small number of distinct dipolar patterns that can be isolated and identified in space and time. Alternatively, by utilizing anatomical information, these distinct field patterns can be localized as current sources on the cortex. However, for a more sustained response that may not be time-locked to a specific stimulus (e.g., in preparation for listening to one of the two simultaneously presented spoken digits based on the cued auditory feature) or may be distributed across multiple spatial locations unknown a priori, the recruitment of a distributed cortical network may not be adequately captured by using a limited number of focal sources.
Here, we describe a procedure that employs individual anatomical MRI data to establish a relationship between the sensor information and the dipole activation on the cortex through the use of minimum-norm estimates (MNE). This inverse imaging approach provides us a tool for distributed source analysis. For illustrative purposes, we will describe all procedures using FreeSurfer and MNE software, both freely available. We will summarize the MRI sequences and analysis steps required to produce a forward model that enables us to relate the expected field pattern caused by the dipoles distributed on the cortex onto the M/EEG sensors. Next, we will step through the necessary processes that facilitate us in denoising the sensor data from environmental and physiological contaminants. We will then outline the procedure for combining and mapping MEG/EEG sensor data onto the cortical space, thereby producing a family of time-series of cortical dipole activation on the brain surface (or "brain movies") related to each experimental condition. Finally, we will highlight a few statistical techniques that enable us to make scientific inference across a subject population (i.e., perform group-level analysis) based on a common cortical coordinate space.

We use magneto- and electroencephalography (MEG/EEG), combined with anatomical information captured by magnetic resonance imaging (MRI), to map the dynamics of the cortical network associated with auditory attention.

القشرية حيوية رسم الخرائط باستخدام MEG في وقت واحد / EEG ومقيدة في تقدير الحد الأدنى تشريحيا القواعد والمعايير: مثال الانتباه السمعية

Magneto- and electroencephalography (MEG/EEG) are neuroimaging techniques that provide a high temporal resolution particularly suitable to investigate the ...

Drosophila Adult Olfactory Shock Learning

Drosophila have been used in classical conditioning experiments for over 40 years, thus greatly facilitating our understanding of memory, including the elucidation of the molecular mechanisms involved in cognitive diseases1-7. Learning and memory can be assayed in larvae to study the effect of neurodevelopmental genes8-10 and in flies to measure the contribution of adult plasticity genes1-7. Furthermore, the short lifespan of Drosophila facilitates the analysis of genes mediating age-related memory impairment5,11-13. The availability of many inducible promoters that subdivide the Drosophila nervous system makes it possible to determine when and where a gene of interest is required for normal memory as well as relay of different aspects of the reinforcement signal3,4,14,16.
Studying memory in adult Drosophila allows for a detailed analysis of the behavior and circuitry involved and a measurement of long-term memory15-17. The length of the adult stage accommodates longer-term genetic, behavioral, dietary and pharmacological manipulations of memory, in addition to determining the effect of aging and neurodegenerative disease on memory3-6,11-13,15-21.
Classical conditioning is induced by the simultaneous presentation of a neutral odor cue (conditioned stimulus, CS+) and a reinforcement stimulus, e.g., an electric shock or sucrose, (unconditioned stimulus, US), that become associated with one another by the animal1,16. A second conditioned stimulus (CS-) is subsequently presented without the US. During the testing phase, Drosophila are simultaneously presented with CS+ and CS- odors. After the Drosophila are provided time to choose between the odors, the distribution of the animals is recorded. This procedure allows associative aversive or appetitive conditioning to be reliably measured without a bias introduced by the innate preference for either of the conditioned stimuli. Various control experiments are also performed to test whether all genotypes respond normally to odor and reinforcement alone.

Drosophila Adult Olfactory Shock Learning

The method to measure adult Drosophila associative memory is described. The assay is based on the ability of the fly to associate an odor presented with a negative reinforcer (electric shock) and then recall this information at a later time, allowing memory to be measured.

ذبابة الفاكهة الكبار الشم صدمة التعلم

Drosophila have been used in classical conditioning experiments for over 40 years, thus greatly facilitating our understanding of memory, including the ...

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this information to the brain. As such, determining how olfactory information is transferred to the brain, modifying both perception and behavior, merits investigation. Interestingly, there is emerging evidence that cellular transduction and transcriptional factors are involved in the diversification of olfactory receptor neuron. Here we provide a robust whole mount immunological labeling method to assay in vivo olfactory receptor neuron organization. Using this method, we identified all olfactory receptor neurons with anti-ELAV antibody, a known pan-neural marker and Or49a-mCD8::GFP, an olfactory receptor neuron specifically expressed in Nba neuron using anti-GFP antibody.

Whole Mount Immunolabeling of Olfactory Receptor Neurons in the Drosophila Antenna

Herein we describe the process of whole mount immunostaining of Drosophila antennae, which enables us to better understand the molecular mechanisms involved in the diversification of olfactory receptor neurons (ORN)s.

كله من جبل Immunolabeling الشم مستقبلات الخلايا العصبية في<em&gt; ذبابة الفاكهة</em&gt; الهوائي

Odorant molecules bind to their target receptors in a precise and coordinated manner. Each receptor recognizes a specific signal and relays this ...

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Voltage responses of insect photoreceptors and visual interneurons can be accurately recorded with conventional sharp microelectrodes. The method described here enables the investigator to measure long-lasting (from minutes to hours) high-quality intracellular responses from single Drosophila R1-R6 photoreceptors and Large Monopolar Cells (LMCs) to light stimuli. Because the recording system has low noise, it can be used to study variability among individual cells in the fly eye, and how their outputs reflect the physical properties of the visual environment. We outline all key steps in performing this technique. The basic steps in constructing an appropriate electrophysiology set-up for recording, such as design and selection of the experimental equipment are described. We also explain how to prepare for recording by making appropriate (sharp) recording and (blunt) reference electrodes. Details are given on how to fix an intact fly in a bespoke fly-holder, prepare a small window in its eye and insert a recording electrode through this hole with minimal damage. We explain how to localize the center of a cell's receptive field, dark- or light-adapt the studied cell, and to record its voltage responses to dynamic light stimuli. Finally, we describe the criteria for stable normal recordings, show characteristic high-quality voltage responses of individual cells to different light stimuli, and briefly define how to quantify their signaling performance. Many aspects of the method are technically challenging and require practice and patience to master. But once learned and optimized for the investigator's experimental objectives, it grants outstanding in vivo neurophysiological data.

Electrophysiological Method for Recording Intracellular Voltage Responses of Drosophila Photoreceptors and Interneurons to Light Stimuli In Vivo

Sharp microelectrodes enable accurate electrophysiological characterization of photoreceptor and visual interneuron output in living Drosophila. Here we show how to use this method to record high-quality voltage responses of individual cells to controlled light stimulation. This method is ideal for studying neural information processing in insect compound eyes.

الطريقة الكهربية لالردود تسجيل بين الخلايا الجهد ل<em&gt; ذبابة الفاكهة</em&gt; خلايا مستقبلة للضوء وInterneurons إلى النور المحفزات<em&gt; في فيفو</em