Cortical Processing of Movement Perception

运动感知的皮层处理

基本信息

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): The generation of visually guided movement takes place in a dense network comprised of many interconnected cortical regions. To study this process, we have developed a task based on a motor illusion that dissociates visualization of drawing from the movement used to produce it. Multielectrode recording techniques have been proven and will be used to record single-unit activity from populations of neurons in three nodes of the parietal-frontal portion of the network. A number of advanced analyses will be used to identify groups of cells with activity related to different aspects of this behavioral task. The conventional population vector algorithm will be applied to large populations of cells and a new, more sensitive; particle filter will be used on small groups. Both of these population algorithms wilt be used to extract neural representations of the arm trajectory (drawn shape). With these neural trajectories and the illusion task, it will be possible to determine whether a population is related to the visualized or executed movement, a determination that we have shown (in preliminary data) can be made for at least two of the nodes to be studied. These techniques will allow us to measure timing of the representations relative to the movement and thereby ascertain which groups are acting as feed forward and feedback elements of the control process. This will help build a schematic of the overall process used in visuomotor behavior.
描述(由申请人提供):视觉引导运动的产生发生在由许多互连的皮质区域组成的密集网络中。为了研究这个过程,我们开发了一项基于运动错觉的任务,该任务将绘画的可视化与用于产生绘画的运动分离。多电极记录技术已得到证实,并将用于记录网络顶叶部分三个节点中神经元群的单个单元活动。许多高级分析将用于识别具有与该行为任务的不同方面相关的活动的细胞群。传统的群体向量算法将应用于大量细胞群体,并且一种新的、更灵敏的算法;颗粒过滤器将用于小团体。这两种群体算法都将用于提取手臂轨迹(绘制形状)的神经表示。通过这些神经轨迹和错觉任务,将可以确定群体是否与可视化或执行的运动相关,我们已经显示(在初步数据中)的确定可以针对至少两个节点进行研究过。这些技术将使我们能够测量相对于运动的表示的时间,从而确定哪些组充当控制过程的前馈和反馈元素。这将有助于构建视觉运动行为的整个过程的示意图。

项目成果

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