美国约翰斯·霍普金斯大学的神经科学家近期通过实验研究，揭示了大脑在识别三维物体时的神经活动模式。相关成果于2023年10月5日在线发表于权威期刊《自然—神经学》（Nature Neuroscience）。
人类视觉系统能够高效识别三维物体，而计算机视觉尚难以达到同等水平。尽管描述三维物体相对简单，但大脑需要从不断变化的二维视图中提取三维信息，这被认为是视觉处理中的难点之一。
研究团队发现，大脑中负责高级视觉处理的区域通过将三维物体视为多个平面表面组合的立体结构来编码信息。多个神经元协同工作，编码物体的整体表面形态。约翰斯·霍普金斯大学Zanvyl Krieger意识-大脑研究所的Charles E. Connor教授指出：“人类对物体结构的敏感性，得益于大脑对结构的清晰描绘和编码方式。”
在实验中，博士后研究员Yukako Yamane训练了两只恒河猴观看屏幕上不断变化的三维图像，同时记录其高级视觉区域神经元的电生理反应。通过计算机程序逐步调整刺激形状，研究团队成功识别出激发特定神经元反应的精确三维形状特征。
研究进一步揭示了腹侧视觉通路中神经元对三维形状的编码机制。这些神经元并非简单响应二维轮廓，而是对多个局部表面朝向的组合形成选择性反应。这种组合编码使大脑能够从二维投影中重建物体的三维结构，为理解视觉感知提供了重要神经基础。
该研究不仅有助于深入理解人类视觉系统的工作机制，还可能为治疗视觉知觉障碍提供新思路。此外，这些发现对推动计算机视觉技术的发展具有重要启示。Connor教授还认为，深入理解神经编码机制有助于解释人类的视觉体验及审美感知。
（科学网 徐青/编译）
参考文献：Yukako Yamane, Charles E. Connor. Neural mechanisms of three-dimensional shape representation in the primate brain. Nature Neuroscience, 2023, doi:10.1038/nn.2202.
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