Bioplausible multiscale filtering in retino-cortical processing as a mechanism in perceptual grouping

Why does our visual system fail to reconstruct reality, when we look at certain patterns? Where do Geometrical illusions start to emerge in the visual pathway? How far should we take computational models of vision with the same visual ability to detect illusions as we do? This study addresses these questions, by focusing on a specific underlying neural mechanism involved in our visual experiences that affects our final perception. Among many types of visual illusion, Geometrical and, in particular, Tilt Illusions are rather important, being characterized by misperception of geometric patterns involving lines and tiles in combination with contrasting orientation, size or position. Over the last decade, many new neurophysiological experiments have led to new insights as to how, when and where retinal processing takes place, and the encoding nature of the retinal representation that is sent to the cortex for further processing. Based on these neurobiological discoveries, we provide computer simulation evidence from modelling retinal ganglion cells responses to some complex Tilt Illusions, suggesting that the emergence of tilt in these illusions is partially related to the interaction of multiscale visual processing performed in the retina. The output of our low-level filtering model is presented for several types of Tilt Illusion, predicting that the final tilt percept arises from multiple-scale processing of the Differences of Gaussians and the perceptual interaction of foreground and background elements. Our results suggest that this model has a high potential in revealing the underlying mechanism connecting low-level filtering approaches to mid- and high-level explanations such as Anchoring theory and Perceptual grouping.Comment: 23 pages, 8 figures, Brain Informatics journal: Full text access: https://link.springer.com/article/10.1007/s40708-017-0072-

THE FIRST 3D MODEL OF THE OLFACTORY BULB:A STUDY ON ODOR LEARNING AND REPRESENTATION

Le attuali tecniche sperimentali non permettono di studiare come il bulbo olfattivo processa gli odori, quindi ne abbiamo sviluppato un modello tridimensionale su larga scala. Questi riproduce in maniera realistica gli stimoli dovuti alla presenza di odori naturali, le morfologie di cellule mitrali e granulari, insieme alla loro connettivit\ue0. Il nostro modello ritorna predizioni che sono sperimentalmente verificabili, fornendo un potente strumento per lo studio delle computazioni del bulbo olfattivo, quali ad esempio l'apprendimento e la rappresentazione degli odori. Con l'apprendimento di un odore, il bulbo olfattivo si auto-organizza in gruppi di colonne, ciascuna in corrispondenza di un singolo glomerulo o unit\ue0 glomerulare. Usando il nostro modello, abbiamo identificato i meccanismi su cui si basa la formazione di una o pi\uf9 colonne/unit\ue0 glomerulari in seguito alla presentazione di un odore. In aggiunta, abbiamo esaminato come le interazioni fra unit\ue0 glomerulari durante l'apprendimento possono influenzare la configurazione finale delle colonne. In seguito, abbiamo studiato come il bulbo olfattivo elabora gli ingressi provenienti dai recettori olfattivi attivati dagli odori naturali. Questo avviene su due livelli computazionali: lo strato glomerulare al livello di input, e lo strato delle cellule granulari al livello di output verso la corteccia olfattiva. Ci\uf2 suggerisce che le funzioni postulate nei circuiti glomerulari hanno come ruolo primario la trasformazione di un input complesso e disorganizzato in una rappresentazione dove i livelli di attivazione sono normalizzati, e il loro contrasto intensificato. Tuttavia l\u2019output del livello glomerulare non pu\uf2 sincronizzare l\u2019attivit\ue0 dei glomerulari. Pertanto, a livello delle cellule granulari, le interazioni dendrodendritiche inducono una decorrelazione temporale dei pattern rappresentativi dei vari odori, a sua volta dipendente da quella precedentemente realizzata nel livello glomerulare. Questi risultati forniscono importanti indizi riguardanti la computazione/rappresentazione del bulbo olfattivo, dimostrando l'importanza della sua auto-organizzazione modulare in unit\ue0 glomerulari. La sua organizzazione a strati \ue8 particolarmente importante per la rappresentazione degli odori naturali, dal momento che le aree da essi attivate sulla superficie del bubo sono sovrapposte.How the olfactory bulb processes odor input cannot be easily addressed using standard experimental techniques, therefore we have developed a large scale model of olfactory bulb, using realistic three-dimensional inputs, cell morphologies of mitral and granule cells, and connectivity. The model makes experimentally testable prediction, providing a powerful framework for investigating the olfactory bulb computations, such as the odor learning and representation. By the odor learning, the olfactory bulb organizes itself in synaptic columnar clusters related to individual glomeruli, called glomerular units. Using our 3D model, we identify the mechanisms for forming one or more glomerular units in response to a given odor, how and to what extent the glomerular units interfere or interact with each other during learning. Together, we have analyzed how the olfactory bulb processes inputs from olfactory receptor neurons activated by natural odors. This is realized through two computational tiers: the glomerular layer at the site of input, and the granule cell level at the site of output to the olfactory cortex. We suggest that the postulated functions of glomerular circuits have as their primary role transforming a complex and disorganized input into a contrast-enhanced and normalized representation, but cannot provide for synchronization of the distributed glomerular outputs. By contrast, at the granule cell layer, the dendrodendritic interactions mediate temporal decorrelation, which we show is dependent on the preceding contrast enhancement by the glomerular layer. The results provide the first insights into the successive operations in the olfactory bulb, and demonstrate the significance of the modular organization around glomeruli. This layered organization is especially important for natural odor inputs, because they activate many overlapping glomeruli