Electrophysiological and computational studies on the mechanisms and functional impact of cortical synchronization

In order to investigate the role of neuronal synchronization in perceptual grouping, a new method was developed to record selectively from multiple cortical sites of known functional specificity as determined by optical imaging of intrinsic signals. To this end, a matrix of closely spaced guide tubes was developed in cooperation with a company providing the essential manufacturing technique RMPD® (Rapid Micro Product Development). The matrix was embedded into a framework of hard and software that allowed for the mapping of each guide tube onto the cortical site an electrode would be led to if inserted into that guide tube. With these developments, it was possible to determine the functional layout of the cortex by optical imaging and subsequently perform targeted recordings with multiple electrodes in parallel. The method was tested for its accuracy and found to target the electrodes with a precision of 100 µm to the desired cortical locations. Using the developed technique, neuronal activity was recorded from area 18 of anesthetized cats. For stimulation, Gabor-patches in different geometrical configurations were placed over the recorded receptive fields merging into visual objects appropriate for testing the hypothesis of feature binding by synchrony. Synchronization strength was measured by the height of the cross-correlation centre peaks. All pairwise synchronizations were summarized in a correlation index which determined the mean difference of the correlation strengths between conditions in which recording sites should or should not fire in synchrony according to the binding hypothesis. The correlation index deviated significantly from zero for several of these configurations, further supporting the hypothesis that synchronization plays an important role in the process of perceptual grouping. Furthermore, direct evidence was found for the independence of the synchronization strength from the neuronal firing rate and for neurons that change dynamically the ensemble they participate in. In parallel to the experimental approach, mechanisms of oscillatory long range synchronization were studied by network simulations. To this end, a biologically plausible model was implemented using pyramidal and basket cells with Hodgkin-Huxley like conductances. Several columns were built from these cells and intra- and inter-columnar connections were mimicked from physiological data. When activated by independent Poisson spike trains, the columns showed oscillatory activity in the gamma frequency range. Correlation analysis revealed the tendency to locally synchronize the oscillations among the columns, but a rapid phase transition occurred with increasing cortical distance. This finding suggests that the present view of the inter-columnar connectivity does not fully explain oscillatory long range synchronization and predicts that other processes such as top-down influences are necessary for long range synchronization phenomena.Die über den visuellen Kortex verteilte Repräsentation von Objektmerkmalen wirft die Frage auf, wie Merkmalsbezüge aufrecht erhalten werden. So muss z.B. in irgendeiner Weise kodiert werden ob zwei Liniensegmente, die von im Gesichtsfeld weit entfernten rezeptiven Feldern detektiert werden, zu einer oder zwei verschiedenen Linien gehören, d.h. ob die beiden Liniensegmente verbunden sind oder nicht. Eine Möglichkeit solche Bezüge zu kodieren liegt darin, sie in den zeitlichen Bezügen der neuronalen Entladungsmuster einzubetten und zwar derart, dass Neurone zusammengehöriger Merkmale ihre Entladungen synchronisieren. Dieser relationalen Kodierungsstrategie ist inhärent, dass sie nur durch gleichzeitige Messung mehrerer neuronaler Signale nachgewiesen werden kann. Ein weiteres Problem bei der Suche nach der vom Gehirn verwendeten Kodierung besteht in der anisotropen Verteilung der rezeptiven Feldeigenschaften über die Kortexoberfläche hinweg. Diese variiert von Individuum zu Individuum und macht es daher schwer, gezielt von mehreren Neuronen mit bestimmten rezeptiven Feldeigenschaften elektrophysiologische Daten zu erheben. Daher wurde im Rahmen der hier vorliegenden Arbeit eine Methode entwickelt, um die Techniken des Optical Imagings (OI) intrinsischer Signale und der Elektrophysiologie zu vereinen und so die simultane Aufnahme mehrerer neuronaler Signale von vorbestimmter Funktionalität zu ermöglichen. Die Entwicklung und die Methode selbst werden im Folgenden näher beschrieben. Durch OI kann die funktionelle Architektur des Kortex über einen makroskopischen Bereich (ca. 5 x 10 mm) kartiert werden. Das Hauptproblem, das in dieser Dissertation gelöst werden sollte bestand darin, ein Platzierungssystem für Elektroden zu entwickeln, welches es ermöglicht, Punkte auf den OI-Karten auszuwählen und Elektroden an den korrespondierenden Stellen des Kortex’ zu platzieren. Dazu wurden drei Ansätze verfolgt, von denen die ersten zwei verworfen werden mussten. Die Erfahrungen mit den ersten beiden Ansätzen, die benötigte Präzision von wenigstens 200 µm Platzierungsgenauigkeit und die gleichzeitige Anwendbarkeit auf viele Elektroden machten es notwendig, eine von Kanälen durchzogene Matrix mit einer Genauigkeit zu fertigen, die mit herkömmlichen Techniken wie Bohren, Ätzen oder auch Laserbohrung nicht erreicht wird. Daher wurde in Kooperation mit einer Firma die das RMPD® (Rapid Micro Product Development) Fertigungsverfahren beherrscht eine Matrix entwickelt, die alle notwendigen, im Folgenden aufgezählten Eigenschaften besitzt: · Hohe Dichte der Kanäle (>20 Kanäle pro mm2, 220 µm Gitterkonstante) · Hohes Aspektverhältnis der Kanäle (15 mm Höhe : 0.15 mm Durchmesser) um Elektroden möglichst wenig Spiel zu geben · Material quillt unter Einfluss von Feuchtigkeit nicht auf · Material ist flexibel, sodass die dünnen Wände zwischen den Kanälen bei Einführung und Scherung der Elektroden nicht brechen · Reproduzierbarkeit der Kanalpositionen bei erneuter Herstellung der Matrix (ca. 1 µm Fertigungsvarianz) Weiterhin wurden Geräte und Software entwickelt, um die Positionen der Röhrchen auf die OI-Karten zu projizieren, die Elektroden in die ausgewählten Röhrchen einzufädeln und sie schließlich mittels Mikrotrieben kontrolliert in das kortikale Gewebe vorzufahren. Das Verfahren zeigte bei Tests, dass es Elektroden mit einer Genauigkeit von ca. 100 µm platziert. Die entwickelte Methode zur Platzierung von Elektroden nach OI-Karten wurde in Tierexperimenten angewendet. In diesen Experimenten sollte die Abhängigkeit neuronaler Synchronisation von visueller Objektzugehörigkeit anhand des visuellen Areals 18 der anästhesierten Katze erörtert werden. Existierende Studien zu diesem Thema verwendeten zumeist paarweise elektrophysiologische Aufnahmen, weshalb hier mittels der neuen Aufnahmetechnik von mehreren kortikalen Stellen gleichzeitig Daten erhoben werden sollten. Eine Folge der Synchronisationstheorie ist, dass ein und dasselbe Neuron an verschiedenen Assemblies teilnehmen kann. Solch ein Wechsel zwischen zwei Assemblies ist noch nicht direkt nachgewiesen worden. Daher wurden in den Experimenten auch Stimuluskonfigurationen gewählt, die einen Wechsel der Teilnahme an einem von zwei Assemblies provoziert. Erfolgreich verwendete Stimuli wurden in erster Linie aus mehreren so genannten Gabor-Patches (Kreisrunde Objekte mit einer räumlichen Gabor-Intensitätsverteilung) konstruiert. Die Objektzugehörigkeit von Neuronen konnte durch drehen oder entfernen eines Gabor-Patches geändert werden. Insgesamt wurden fünf Experimente von fünf bis sieben Tagen Dauer an anästhesierten Katzen durchgeführt. Für die Analyse der in den Experimenten aufgenommenen Multi Unit Aktivities (MUAs) sollten ursprünglich die das MUA-Signal bildenden Single Unit Aktivities (SUAs) anhand der Form ihrer Aktionspotentiale (AP) extrahiert werden, um das Synchronizitätsverhalten auf Einzelzellebene untersuchen zu können. Um diese Sortierung durchführen zu können, dürfen die Signale keinerlei Störungen von einer den AP vergleichbaren Amplitude enthalten, da sonst die Charakteristik der Form verloren geht und eine Unterscheidung der verschiedenen Zellen unmöglich wird. Obwohl einige Störquellen vor und während der Experimente erkannt und eliminiert wurden verblieben einige Störungen im Signal aller Elektroden. Daher wurde ein Verfahren entwickelt um mittels Principal Component Analysis (PCA) zwischen den Kanälen korrelierte Störungen abzuschätzen und zu eliminieren. Obwohl sich das Verfahren in Simulationen als sehr effizient und nützlich herausstellte, konnte es die Störungen nicht hinreichen reduzieren, um eine Sortierung der AP zu ermöglichen. Da das PCA-Entstörungsverfahren um so besser wirkt, je mehr Kanäle zur Schätzung des Störanteils zur Verfügung stehen und mit fortschreitender Technik die Anzahl der verwendeten Kanäle weiter ansteigen wird, wird dieses Verfahren in Zukunft nützliche Dienste bei der nachträglichen Entfernung von Störungen leisten. Weiterhin wurde eine Methode entwickelt, um eine Rekonstruktion der mit ca. 20 kHz abgetasteten Signale und damit einen genauen Vergleich der AP zu erlauben. Die Aussicht von 16 Kanälen MUAs aufzunehmen, die sich durchschnittlich noch einmal in drei SUAs aufspalten und unter etwa acht verschiedenen Stimulusbedingungen erhoben wurden und damit an die 9000 Kreuzkorrelationsfunktionen entstünden, machte es notwendig ein Analysekonzept zu entwickeln, das weitgehende Automatisierungen zulässt. Ein solches Konzept wurde mittels objektorientierter Techniken in der Hochsprache IDL implementiert und erfolgreich zur Analyse eingesetzt. Zur Analyse der in den Experimenten erhobenen Daten wurden alle paarweisen Kreuzkorrelationsfunktionen berechnet und die Höhe der zentralen Maxima als Grad der Synchronisierungsstärke gemessen. Für jedes paar wurden die Stimuluskonfigurationen bestimmt, in denen sie der Bindungshypothese zufolge stärker oder schwächer synchronisieren sollten und aus der Differenz der Synchronisierungsstärke für beide Fälle wurde ein Korrelationsindex erstellt. Dieser Index zeigte für alle Stimuli eine signifikante Erhöhung der Synchronisierungsstärke für die Fälle, für die nach der Bindungshypothese eine stärkere Synchronisierungsstärke vorausgesagt wird. Dieses Ergebnis bestätigt die Hypothese, dass die Synchronisierung neuronaler Aktivität eine wichtige Rolle bei der Kodierung von Zusammengehörigkeiten spielt. Weiterhin konnten mit den Gabor-Patches Stimuli erzeugt werden, die verschiedene visuelle Objekte bildeten, ohne die Raten der AP zu ändern. Damit konnte gezeigt werden, dass sich der Grad neuronaler Synchronisierung unabhängig von der Rate ändern und somit als unabhängigen Informationskanal neben den Raten genutzt werden kann. Als letzter wichtiger Befund konnte direkt gezeigt werden, wie sich eine Gruppe von Neuronen in Abhängigkeit vom Stimulus immer mit den Neuronen besser synchronisierten, deren rezeptive Felder auf dem gleichen visuellen Objekt positioniert waren. Da es sich dabei um zwei komplett verschiedene Gruppen von Neuronen handelte, ist das der direkte Nachweis für einen Wechsel der Teilname an verschiedenen Assemblies. Der oben beschriebene experimentelle Ansatz kann prinzipiell die zugrunde liegende Hypothese lediglich falsifizieren, kann jedoch nicht die Mechanismen untersuchen, die zu den beobachteten Phänomenen führen. Die in dieser Arbeit untersuchten Synchronisierungs-phänomene betreffen die Synchronisierung von Neuronengruppen über einen größeren Abstand hinweg, jedoch innerhalb eines Areals. Solche langreichweitigen Synchronisierungen sind in der Regel oszillatorischer Natur, wobei der die Oszillationen verursachende Mechanismus noch nicht gänzlich geklärt ist. Daher wurde parallel zu den experimentellen Ansätzen eine Computersimulation erstellt um der Frage nachzugehen, inwieweit das gegenwärtige Wissen über die intrinsische Konnektivität des Kortex die langreichweitige Synchronisierung neuronaler Gruppen erklären kann. Dazu wurden anatomisch rekonstruierte und auf wenige Zylinder reduzierte Zellen mit Hodgkin-Huxley-Kinetiken zu Netzwerken verbunden, die einer kortikalen Kolumne entsprechen. Die Kolumnen wiederum wurden synaptisch verbunden, wie es in einschlägiger Literatur für Kolumnen gleicher Präferenz beschrieben wurde. Die Kolumnen wurden durch unabhängige Poisson-Prozesse aktiviert und zeigten darauf hin oszillatorische Aktivität im Gamma-Bereich. Eine Korrelationsanalyse zeigte die Tendenz, dass benachbarte Kolumnen ihre Oszillationen synchronisieren, aber einen rapiden Phasensprung um fast 180° zu Kolumnen von größerem kortikalen Abstand erfahren. Diese Ergebnisse legen nahe, dass die inter-kolumnären Verbindungen die Synchronisierung von Kolumnen über große kortikale Distanzen hinweg nicht erklären kann und legt den Schluss nahe, dass andere Prozesse wie z.B. Rückprojektionen von höheren Arealen für langreichweitige Synchronisierungen nötig sind

Visual Cortex

The neurosciences have experienced tremendous and wonderful progress in many areas, and the spectrum encompassing the neurosciences is expansive. Suffice it to mention a few classical fields: electrophysiology, genetics, physics, computer sciences, and more recently, social and marketing neurosciences. Of course, this large growth resulted in the production of many books. Perhaps the visual system and the visual cortex were in the vanguard because most animals do not produce their own light and offer thus the invaluable advantage of allowing investigators to conduct experiments in full control of the stimulus. In addition, the fascinating evolution of scientific techniques, the immense productivity of recent research, and the ensuing literature make it virtually impossible to publish in a single volume all worthwhile work accomplished throughout the scientific world. The days when a single individual, as Diderot, could undertake the production of an encyclopedia are gone forever. Indeed most approaches to studying the nervous system are valid and neuroscientists produce an almost astronomical number of interesting data accompanied by extremely worthy hypotheses which in turn generate new ventures in search of brain functions. Yet, it is fully justified to make an encore and to publish a book dedicated to visual cortex and beyond. Many reasons validate a book assembling chapters written by active researchers. Each has the opportunity to bind together data and explore original ideas whose fate will not fall into the hands of uncompromising reviewers of traditional journals. This book focuses on the cerebral cortex with a large emphasis on vision. Yet it offers the reader diverse approaches employed to investigate the brain, for instance, computer simulation, cellular responses, or rivalry between various targets and goal directed actions. This volume thus covers a large spectrum of research even though it is impossible to include all topics in the extremely diverse field of neurosciences

Salient Object Detection Techniques in Computer Vision-A Survey.

Detection and localization of regions of images that attract immediate human visual attention is currently an intensive area of research in computer vision. The capability of automatic identification and segmentation of such salient image regions has immediate consequences for applications in the field of computer vision, computer graphics, and multimedia. A large number of salient object detection (SOD) methods have been devised to effectively mimic the capability of the human visual system to detect the salient regions in images. These methods can be broadly categorized into two categories based on their feature engineering mechanism: conventional or deep learning-based. In this survey, most of the influential advances in image-based SOD from both conventional as well as deep learning-based categories have been reviewed in detail. Relevant saliency modeling trends with key issues, core techniques, and the scope for future research work have been discussed in the context of difficulties often faced in salient object detection. Results are presented for various challenging cases for some large-scale public datasets. Different metrics considered for assessment of the performance of state-of-the-art salient object detection models are also covered. Some future directions for SOD are presented towards end

25th annual computational neuroscience meeting: CNS-2016

The same neuron may play different functional roles in the neural circuits to which it belongs. For example, neurons in the Tritonia pedal ganglia may participate in variable phases of the swim motor rhythms [1]. While such neuronal functional variability is likely to play a major role the delivery of the functionality of neural systems, it is difficult to study it in most nervous systems. We work on the pyloric rhythm network of the crustacean stomatogastric ganglion (STG) [2]. Typically network models of the STG treat neurons of the same functional type as a single model neuron (e.g. PD neurons), assuming the same conductance parameters for these neurons and implying their synchronous firing [3, 4]. However, simultaneous recording of PD neurons shows differences between the timings of spikes of these neurons. This may indicate functional variability of these neurons. Here we modelled separately the two PD neurons of the STG in a multi-neuron model of the pyloric network. Our neuron models comply with known correlations between conductance parameters of ionic currents. Our results reproduce the experimental finding of increasing spike time distance between spikes originating from the two model PD neurons during their synchronised burst phase. The PD neuron with the larger calcium conductance generates its spikes before the other PD neuron. Larger potassium conductance values in the follower neuron imply longer delays between spikes, see Fig. 17.Neuromodulators change the conductance parameters of neurons and maintain the ratios of these parameters [5]. Our results show that such changes may shift the individual contribution of two PD neurons to the PD-phase of the pyloric rhythm altering their functionality within this rhythm. Our work paves the way towards an accessible experimental and computational framework for the analysis of the mechanisms and impact of functional variability of neurons within the neural circuits to which they belong

25th Annual Computational Neuroscience Meeting: CNS-2016

Abstracts of the 25th Annual Computational Neuroscience Meeting: CNS-2016 Seogwipo City, Jeju-do, South Korea. 2–7 July 201

Aerospace medicine and biology: A continuing bibliography with indexes, supplement 125

This special bibliography lists 323 reports, articles, and other documents introduced into the NASA scientific and technical information system in January 1974