Visuomotorische Transformationen, die den Armbewegungen zu visuellen Zielen zugrunde liegen: ein neuronales Netzwerkmodell zerebraler kortikaler Operationen

Wir schlagen ein biologisch realistisches neuronales Netzwerk vor, das Koordinatentransformationen für das Kommando von Armreichbewegungen im 3D-Raum berechnet. Dieses Modell ist konsistent mit anatomischen und physiologischen Daten über die kortikalen Bereiche, die an der Steuerung dieser Bewegungen beteiligt sind. Studien zur neuronalen Aktivität in den motorischen (Georgopoulos et al., 1986; Schwartz et al., 1988; Caminiti et al., 1990a) und prämotorischen (Caminiti et al., 1990b, 1991) Kortexen von sich verhaltenden Affen haben gezeigt, dass die Aktivität einzelner armbezogener Neuronen breit um eine bevorzugte Bewegungrichtung im 3D-Raum abgestimmt ist. Neuere Daten zeigen, dass sich in beiden frontalen Bereichen (Caminiti et al., 1990a,b, 1991) diese bevorzugten Richtungen der Zellen mit der anfänglichen Position des Arms drehen. Darüber hinaus entspricht die Rotation der Population bevorzugter Richtungen genau der Rotation des Arms im Raum. Das neuronale Netzwerkmodell berechnet das motorische Kommando, indem es die visuellen Informationen über die Bewegungstrajektorie mit den kinästhetischen Informationen bezüglich der Orientierung des Arms im Raum kombiniert. Die geeignete Kombination, die das Netzwerk aus spontanen Bewegungen lernt, kann durch eine bilineare Operation angenähert werden, die als Projektion der visuellen Informationen auf ein Bezugssystem interpretiert werden kann, das mit dem Arm rotiert. Diese bilineare Kombination impliziert, dass neuronale Schaltkreise, die auf ein einzelnes Neuron in den motorischen und prämotorischen Kortexen konvergieren, das geeignete Kommando in einem 2D-Teilenraum lernen und generalisieren können, jedoch nicht im gesamten 3D-Raum. Die gleichmäßige Verteilung der bevorzugten Richtungen der Zellen in diesen frontalen Bereichen kann jedoch die Berechnung der richtigen Lösung durch eine Population kortikaler Neuronen erklären. Das Modell ist konsistent mit den vorhandenen neurophysiologischen Daten und sagt voraus, wie visuelle und somatische Informationen in den verschiedenen Verarbeitungsschritten der visuomotorischen Transformation kombiniert werden können, die das visuelle Erreichen unterstützen.