초민감

Hyperacuity
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베르니에 급성 자극이 수용체 배열에 의해 어떻게 코딩되는지에 대한 에발트 헤링의 모델은 1899년에 출판되었습니다.c로 표시된 수용체는 위치 a 코드 또는 위치 b [1]코드로부터 수평 방향을 따라 다른 위치 코드를 신호합니다.

우리 감각의 날카로움은 우리가 구별할 수 있는 가장 미세한 세부사항에 의해 정의됩니다.시력은 차트에서 구별할 수 있는 가장 작은 글자로 측정되며 망막의 감각 요소 모자이크의 해부학적 간격에 의해 조절됩니다.그러나 공간적 구분은 여전히 더 미세한 규모로 이루어질 수 있습니다. [1]1899년에 이미 에발트 헤링이 보여준 것처럼 경계의 오정렬은 시각적 정확도보다 최대 10배 더 잘 감지될 수 있습니다.망막 '픽셀'에 의해 설정된 크기 한계를 훨씬 뛰어넘는 이 초정밀도는 뇌의 정교한 정보 처리에 의존합니다.

과급성은 전통적인 예민함과 어떻게 다릅니까?

예를 들어 밤하늘에서 별을 관찰할 때처럼 시력과 초정밀도를 구별하는 가장 좋은 예는 시력에서 나옵니다.첫 번째 단계는 망막에 있는 외부 세계의 광학 이미지입니다.디지털 카메라의 필름 평면에 있는 검출 픽셀처럼 망막 표면을 빈틈이나 겹침 없이 덮고 있는 수용체 감지 세포, 막대, 원뿔의 모자이크에 빛이 가립니다.각 수용체는 도달하는 모든 빛을 받아들이지만 시각적 공간의 단일 위치를 나타내는 단위로 작용합니다.이 구획화는 이미지가 단일 또는 이중 별(해상도)에서 왔는지 여부를 결정하는 데 제한을 설정합니다.별도로 연결된 별의 지각이 나타나기 위해서는 두 별의 이미지가 적어도 하나의 중간 픽셀을 상대적으로 자극받지 않고 남길 수 있을 정도로 충분히 멀리 떨어져 있어야 합니다.이것은 해상도 한계와 시력의 기초를 정의합니다.

민첩성/해상도 대 초강력성/국재화 상단:망막 수용체 세포의 모자이크에 이미지화된 두 개의 별은 그들의 분리가 적어도 하나의 중간 모자이크 요소를 탐지할 수 있을 정도로 다른 강도로 남길 때만 분해될 수 있습니다. 그렇지 않으면 패턴이 하나의 길쭉한 별과 구별될 수 없습니다.아래쪽:모자이크 단위의 간격을 초월하는 값에 대해 두 대상을 서로 상대적으로 국소화할 수 있습니다. 초정밀 메커니즘은 하위 픽셀 정밀도로 각 대상의 빛 중심을 포함하는 모든 픽셀에서 식별하여 이를 달성합니다.

아주 다른 메커니즘은 초정밀도에서 작동하는데, 그 전형적인 예이자 단어가 [2][3]처음 만들어진 것은 버니어 민감도입니다: 두 모서리나 선의 정렬은 민감도보다 5배나 10배 더 정확하게 판단될 수 있습니다.컴퓨터 그래픽에서 "하위 픽셀 해상도"라는 문구는 때때로 안티 에일리어싱 및 기하학적 초해상도에 대한 논의에서 사용됩니다.실제로 관련된 것은 해결책이 아니지만(하나 또는 두 개입니까?)질적인 구별)이지만 지역화(어디에 해당합니까?정량적 판단) 과정을 포착합니다.영상이 여러 픽셀에 분산되어 있고 각각의 픽셀은 등급이 매겨져 있지만 공간 값은 하나뿐인 경우 히스토그램의 평균을 빈 너비의 몇 분의 1로 계산할 수 있는 것처럼 영상 중심의 위치를 픽셀 너비보다 더 정확하게 지정할 수 있습니다.

오른쪽 그림에서, 망막 모자이크는 그 위에 겹쳐져 있는데, 그 사이의 간격이 길게 늘어진 하나가 아닌 두 개의 별이 있다는 판단을 보장할 때 해상도 한계에 있는 두 개의 별의 이미지입니다.아래에 표시된 것은 두 개의 개별적인 짧은 선의 이미지입니다. 각 선의 위치 차이에 대한 판독 정밀도는 모자이크 요소의 치수를 초과합니다.

초경도 메커니즘 분석

초정밀도를 달성하기 위한 신경 장치의 세부 사항은 여전히 발견을 기다리고 있습니다.초경도 장치가 일반적으로 자극 공간의 하나 이상의 위치에 있는 다양한 개별 수용체 세포로부터의 신호를 포함한다는 것은 이러한 작업의 수행에 영향을 미칩니다.낮은 대비, 인접 자극의 근접성(crowding), 패턴 구성 요소의 시간적 비동기성 등이 [4]성능 저하 요인의 예입니다.일부 개념적 관심사는 나이[5] 변화와 기본 신경 채널링을 이해하는 데 도움이 될 수 있는 지각[6] 학습에 대한 민감성입니다.

포유류의 시각적 초정밀도를 설명하기 위해 두 가지 기본 알고리듬이 제안되었습니다. 즉, 인구 발화율에 기초한 공간적 알고리듬과 미니어처 눈 움직임에 반응하는 시간적 지연에 기초한 시간적 알고리듬입니다.그들 중 어느 누구도 지금까지 경험적인 지지를 얻지 못했지만, 전자의 타당성은 신경 발화의 이산적인 특성에 의해 비판적으로 의문시되었습니다.

인간 눈의 광학은 매우 단순하며, 주요 영상 구성 요소는 근육 제어에 의해 강도를 바꿀 수 있는 단일 요소 렌즈입니다.일반적으로 좋은 품질의 계기 광학 [8]시스템에서 수정되는 많은 수의 이상을 수정할 수 있는 시설은 제한적입니다.이러한 간단한 렌즈는 필연적으로 상당한 양의 구형 수차를 가져야 하며, 이는 확산 기능에서 2차 로브를 생성합니다.하지만, 실험에 의해 동공 축을 벗어난 곳으로 들어오는 빛이 이미지를 만드는 데 덜 효율적이라는 것이 밝혀졌는데, 이는 이러한 원하지 않는 측면 로브를 실질적으로 감소시키는 효과가 있습니다.또한 회절 한계의 효과를 주의 깊게 사용하여 수차를 부분적으로 보정할 수 있습니다.

망막 수용체는 물리적으로 망막 후 처리 요소를 운반하는 신경층 뒤에 위치합니다.빛은 왜곡 없이 이 층을 통과할 수 없습니다.실제로 변조 전달 함수(MTF)에 대한 측정은 해당 신경층을 통한 확산으로 인한 MTF 저하가 광학으로 인한 것과 유사한 순서임을 시사합니다.이러한 다양한 구성 요소의 상호 작용을 통해 사진 광학에 비해 나쁘지만 전체 광학 품질은 상당한 범위의 동공 직경과 빛 수준을 통해 거의 일정하게 유지될 수 있다는 것이 밝혀졌습니다.

유색 정보를 제공할 때는 특히 광학적 결함이 큽니다.광학계는 주로 녹색에서 파란색/보라색 영역에서 극도의 빨간색에서 극단적인 파란색/보라색까지 거의 2디옵터의 보정되지 않은 색상 수차를 가지고 있습니다.안과 의사들은 수십 년 동안 교정 안경을 제공하는 과정에서 스펙트럼을 통한 이 큰 초점 변화를 사용해 왔습니다.이것은 그러한 보정이 아이 렌즈 그 자체만큼이나 간단할 수 있다는 것을 의미합니다.

게다가, 이 큰 색수차는 또한 눈 자체의 구성 내에서 이점을 얻기 위해 사용되었습니다.자연은 세 가지 원색(빨강, 녹색, 파란색)을 조작하는 대신, 세 가지 기본 [9]원색 대신 세 가지 색 대립에 기반한 피질 시각적 기능을 제공하기 위해 이 총 색 이동을 사용했습니다.이것들은 빨강/초록/노랑/파랑/검정/흰색이고, 이 검정/흰색은 밝음과 동의어입니다.그런 다음 빨간색과 녹색 기본 사이에 매우 높은 해상도의 상대를 하나만 사용함으로써 자연은 매우 낮은 해상도의 파란색과 함께 이 두 가지 색상(즉, 노란색)의 평균을 교묘하게 사용하여 배경 색상 세척 기능을 만듭니다.결과적으로 (저해상도 상대에 대한 초정밀 기능을 사용함으로써) 이것은 3D 깊이를 인식하는 원천으로도 작용할 수 있습니다.

인간의 눈은 광검출기의 [10]대략 육각형 매트릭스를 가지고 있습니다.이제 그러한 매트릭스 레이아웃이 정보 전송의 최적 효율성을 제공한다는 상당한 증거가 있습니다.많은 다른 작업자들이 육각형 행렬을 사용하는 것을 고려했지만, 그들은 수학적 접근법과 60도 차이 방향의 축에 동의하는 것처럼 보입니다.차례로 복잡한 숫자를 사용해야 합니다.Overington과 그의 팀은 대신 처리를 위한 전통적인 데카르트 레이아웃을 유지하면서 육각형 행렬에 근사하는 방법을 모색했습니다.

인간 시각 시스템의 초기 신경망에는 분명하고 다양한 공간 상호 작용이 있지만, 고신뢰도 정보 감지에서는 소수만이 매우 중요합니다.나머지는 주로 로컬 적응과 같은 프로세스와 관련이 있습니다.따라서 가장 중요한 상호 작용은 매우 국소적인 범위이지만 가장 중요하게 보이는 것은 이러한 상호 작용의 사용의 세부 사항입니다.육각형 행렬의 경우 주소 지정된 픽셀을 둘러싼 6개 수용체의 단일 링이 가장 단순한 대칭 레이아웃입니다.영장류 수용 필드 연구의 일반적인 발견은 그러한 지역 그룹이 균일한 입력 조명에 대한 출력을 제공하지 않는다는 것입니다.따라서 이것은 기본적으로 정사각형 배열에 대한 고전적인 라플라스 수용 필드 중 하나와 유사합니다. - 각 면의 가중치는 -1이고 각 모서리의 가중치는 -0.5입니다.유일한 차이는 가로 세로 비율이 8:7.07(또는 약 8:7에서 1% 이내)이라는 것입니다.그의 영역에서 진행되는 과정에 대한 매우 유용한 추가 증거는 Kolb의 전자 현미경 연구에서 나옵니다. 이것들은 차이 신호가 더 많이 전송되도록 하는 신경 구조를 명확하게 보여줍니다.가우스 형태의 점 확산 함수와 S.D.가 1.3 '픽셀'인 점 확산 함수를 단일 링 라플라시안 유형 연산자와 결합하면 마르가 [12]논의한 것처럼 DOG 함수와 매우 유사한 특성을 갖는 함수가 됩니다.

일반적으로 컴퓨터 이미지 처리와 시각 과학 모두에서 국소 흥분/억제 과정이 효과적으로 제2의 차별화 과정이라고 가정합니다.하지만, 인간의 시각적 성과를 통제하는 것은 첫 번째 차이라는 인간의 시각에 대한 강력한 정신물리학적 증거가 있는 것 같습니다.부정적인 신호를 전송하는 것이 불가능하기 때문에 라플라스와 같은 뉴런에서 나오는 모든 출력의 양과 음 부분을 피질로 전송하기 위해 분리해야 합니다.이것은 이러한 유형의 각 뉴런이 6개의 쌍극자 세트로 간주되어야 한다는 것을 의미하며, 각 서라운드 억제는 중앙 자극의 자체 부분만 취소할 수 있습니다.이러한 양의 성분과 음의 성분의 분리는 망막 생리학과 완전히 호환되며 각 [13]수용체에 대해 알려진 난쟁이 쌍극성 채널에 대해 가능한 기능 중 하나입니다.

인간의 시각에서 방향 감지에 대한 기본적인 증거는 상당히 넓은 [14]방향에서 뉴런 뱅크에 의해 수행되는 것으로 보인다는 것입니다.측정된 뉴런은 특징적으로 타원형 수용 [15]필드를 가지고 있습니다.하지만, 타원 필드의 방향과 정확한 형태 및 종횡비 사이의 실제 간격은 의문의 여지가 있지만, 동시에 상기 수용 필드는 망막의 난쟁이 수용 필드와 복합되어야 합니다.다시 말하지만, '단일 뉴런' 성능의 프로브 측정의 경우, 측정된 수용 필드는 이전에 있었던 모든 광학 및 신경 처리 단계의 효과를 포함합니다.

육각형 매트릭스에서 작동하는 방향별 장치의 경우 30도 방향마다 기본 축과 보조 축이 발생하도록 하는 것이 가장 합리적입니다.이 30도 방향 분리는 수학적 [16]접근법에서 존 캐니가 바람직하다고 추론한 단위의 각도 간격과 일치합니다.구체적인 세부 사항이 없는 경우, 계산 효율성과 단순성 사이의 대략적인 최상의 절충안과 적절한 방향 조정은 범위 5 x 1 픽셀이어야 하는 것처럼 보였습니다.이것은 캐니에 의해 독립적으로 제안되었고 다른 연구자들에 의한 영장류 비전 연구에서 관찰된 것과 다시 일치합니다.수용 필드 단위에는 정신물리학적 테스트에 의해 시각을 위해 설정된 방향 조정 기능과 만족스러운 유사성을 갖는 방향 조정 기능이 있습니다.

두 가지 [17]방법으로 피질에 도달하는 부분 차이 함수를 재조합할 수 있습니다.1980년대 중반까지 가장 인기 있었던 제로 크로싱을 검색함으로써 두 번째 차이 맵의 분석을 고려할 수 있습니다.또는 첫 번째 차이 맵에서 로컬 피크를 감지할 수 있으며, 이 맵은 그 이후로 점점 더 인기를 끌고 있습니다.그런 다음 이 후자는 3x1 분석 및 2차 곡선 피팅을 통해 에지 이미지의 피크 위치를 찾는 데 의존합니다.두 경우 모두 좋지 않은 광학 이미지로 인해 에지의 매우 광범위한 확산 때문에 에지 위치가 0.1 픽셀보다 나은 위치에 있을 수 있는 것으로 나타났지만, 마찬가지로 간단한 산술을 통해 로컬 에지 방향을 1도 이상으로 도출할 수 있다는 것도 밝혀졌습니다.또한 첫 번째와 두 번째 차이 데이터의 상호 작용은 모션, 스테레오, 색상, 텍스처 및 기타 장면 속성을 분석할 수 있는 매우 강력한 수단을 제공합니다.

다양한 감각 양식에서의 초민감도

외부 세계가 샘플링되는 개별 수용체의 간격에 따라 달라지는 해결력 또는 예리함, 문자 그대로 날카로움의 차이, 감각 공간에서 개별 위치를 식별하는 능력은 양식 간에 보편적입니다.유기체의 성능이 관련 수용체 세포 집단의 간격을 실질적으로 능가하는 다른 많은 예들이 있습니다.정상적인 인간은 망막에 세 종류의 색 수용체를 가지고 있지만 색각에서는 그들의 상대적인 출력을 미묘하게 측정하고 비교함으로써 수천 가지 색을 감지할 수 있습니다.점자 읽기는 [18]손끝에 있는 촉각 수용체들 사이에서 과민증을 포함합니다.우리는 달팽이관에 머리카락 세포가 있는 것보다 훨씬 더 다양한 음색을 들을 수 있습니다; 바이올린 없이는 음높이를 연주할 수 없는 음높이 차이는 초음속입니다.[19]과민증은 많은 동물 종에서 확인되었는데, 예를 들어 전기 [20]물고기에 의한 먹이 감지, [21]박쥐의 반향정위, 그리고 [22]콧수염의 기계적 변형에 기초한 물체의 위치를 알아내는 설치류의 능력에서 발견되었습니다.

임상 응용 프로그램

임상 시력 [23]검사에서, 과급성은 그것의 처리가 눈의 광학, 망막 기능, 일차 시각 피질의 활성화 및 지각 장치의 경계에 있기 때문에 특별한 위치를 가집니다.특히, 정상적인 입체감의 결정은 극도로 예민한 작업입니다.망막 퇴행성 [24]변화에 대한 치료법을 평가하는 임상 시험에서 과급성 주변 측정법이 사용됩니다.

레퍼런스

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