Neural dynamics of perceptual detection under temporal uncertainty

Abstract

Tesis doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Ciencias, Departamento de Física Teórica. Fecha de lectura: 17-10-2014Among the large number of functions that compose our mental life, perception is arguably the most fundamental one. Perception is the cognitive process by which external sensory signals are transformed into meaningful information that represents our environment and guide decisions and behavior. What is the neural basis of this transformation? Several key issues limit our understanding of the neurobiology of perception and perceptual decision-making. First, the neural codes used by the brain to represent sensory information are still unclear. Second, perceptual decisions presumably arise from the coordinated activity of populations of neurons. However, the analytical tools best suited to study decision signals in neuronal populations remain unknown. Third, perception is not a passive process. On the contrary, external stimuli and internal brain states dynamically interact to give rise to percepts. In this thesis, I address these questions using computational simulations and neural data recorded while monkeys perform a vibrotactile detection task. Three fundamental issues are examined: (1) the dynamics of correlated variability, (2) the decoding of decisions from neural population's activity and (3) the neural mechanisms underlying the use of temporal expectations. I study the dynamics of choice-conditioned noise correlations and show that they reveal an internal component of the decision-making process. By developing novel statistical measures, I quantify how predictive is the activity of populations of cortical neurons about the subject's decision. As a result, I nd that a speci c subset of premotor cortex neurons unequivocally predict the animal's decision report. The vibrotactile detection task studied in this work requires subjects to make decisions under temporal uncertainty. I nd that subjects bene t from temporal expectations by modulating their response criterion over the course of a trial. I show that this modulation is represented by the population dynamics of premotor cortex neurons. A trained recurrent neural network reproduces the experimental ndings and reveals the dynamical mechanism implementing a exible response criterion. Knowledge about the probability of stimulation over time, acquired during training, is intrinsically encoded in the neural population activity, allowing a dynamic control of the response criterion to improve performanceEntre el gran número funciones cognitivas que componen nuestra vida mental, la percepción es, quizá, la más fundamental. La percepción es el proceso mediante el cual el cerebro interpreta, organiza y da sentido a la gran cantidad de señales sensoriales que recibe del mundo exterior. De esta forma, la información sensorial es transformada en una representaci ón relevante de nuestro entorno, útil para guíar nuestro comportamiento. ¿Cuál es el correlato neuronal de esta transformación? Hay varias cuestiones clave que limitan nuestro entendimiento de la neurobiología de la percepción y de las decisiones perceptuales. En primer lugar, el código neuronal que el cerebro utiliza para representar información sensorial no es del todo claro. En segundo lugar, las decisiones presumiblemente emergen de la actividad conjunta de un gran número de neuronas. Sin embargo, las herramientas analíticas más adecuadas para estudiar estas señales poblacionales todava no son enteramente conocidas. En tercer lugar, la percepción no es un proceso pasivo. Por el contrario, los estímulos externos y los estados internos del cerebro interactúan dinámicamente para construir nuestra experiencia subjetiva. En esta tesis, abordo estos asuntos utilizando simulaciones computacionales y analizando registros neuronales obtenidos en monos mientras realizan una tarea de detección vibrotáctil. Tres cuestiones fundamentales son examinadas: (1) la dinámica de la variabilidad neuronal correlacionada, (2) la decodi_- cación de señales de decisión a partir de la actividad de poblaciones de neuronas y (3) los mecanismos neuronales que subyacen a la incorporaci ón de expectativas temporales en el proceso de decisión. Estudiando la dinámica de las correlaciones del ruido, muestro que éstás revelan una componente interna del proceso de decisión. Mediante el desarrollo de nuevas medidas estadísticas, cuantifico el poder predictivo de la actividad de conjuntos de neuronas acerca de las decisiones del sujeto. Como resultado, encuentro que la decisión del animal puede predecirse inequívocamente a partir de la actividad de poblaciones específicas de neuronas de la corteza premotora. La tarea de detección estudiada en esta tesis require que los animales tomen decisiones en un contexto de incertidumbre temporal. En esta tesis muestro que los sujetos construyen y utilizan expectativas temporales para aumentar su rendimiento mediante la modulación de su criterio de respuesta a través del tiempo. Además, encuentro que la actividad de las neuronas de la corteza premotora es consistente con un mecanismo neuronal específico para implementar esta modulación. Finalmente, derivo un modelo de red recurrente que reproduce los resultados experimentales y permite estudiar la estructura dinámica subyacente. El conocimiento previo acerca de la probabilidad de estimulación como función del tiempo, adquirido durante el entrenamiento, puede ser intrínsecamente codificado por una población de neuronas, permitiendo el control dinámico del criterio de durante el proceso de decisión