På senare år har många nya kortikala områden identifierats hos den makakiska apan. Antalet identifierade förbindelser mellan områden har ökat ännu mer dramatiskt. Vi rapporterar här om (1) en sammanfattning av layouten av kortikala områden i samband med vision och med andra metoder, (2) en datoriserad databas för att lagra och representera stora mängder information om konnektivitetsmönster, och (3) tillämpningen av dessa data på analysen av hierarkisk organisation av hjärnbarken. Vår analys fokuserar på det visuella systemet, som omfattar 25 neokortikala områden som huvudsakligen eller uteslutande är visuella i funktion, plus ytterligare 7 områden som vi betraktar som visuella associationsområden på grundval av deras omfattande visuella ingångar. Totalt 305 anslutningar av dessa 32 visuella och visuella associationsområden har rapporterats. Detta motsvarar 31 % av det möjliga antalet vägar om varje område var sammankopplat med alla andra. Den faktiska konnektiviteten kommer sannolikt att ligga närmare 40 %. Det stora flertalet vägar omfattar ömsesidiga förbindelser mellan områden. Det finns också omfattande förbindelser med kortikala områden utanför det visuella systemet korrekt, inklusive somatosensory cortex, samt neokortikala, övergångs- och arkikortical regioner i temporal och frontala lober. I somatosensory/motorsystemet finns 62 identifierade vägar som förbinder 13 kortikala områden, vilket tyder på en total konnektivitet på cirka 40 %. Baserat på de laminära sambanden mellan områden föreslår vi en hierarki av visuella områden och av somatosensoriska/motoriska områden som är mer omfattande än de som föreslås i andra nyligen genomförda studier. Den nuvarande versionen av den visuella hierarkin omfattar 10 nivåer av kortikal bearbetning. Sammantaget innehåller den 14 nivåer om man inkluderar näthinnan och den laterala genegulerande kärnan i botten samt entinal cortex och hippocampus i toppen. Inom denna hierarki finns det flera, sammanflätade processströmmar, som på en låg nivå är relaterade till uppdelningsorganisationen i områdena VI och V2 och, på en hög nivå, är relaterade till distinktionen mellan processeringscentra i temporal- och parietalloberna. Det finns dock vissa vägar och relationer (ca 10% av den totala) vars beskrivningar inte passar in rent i detta hierarkiska system av en eller annan anledning. I de flesta fall är det emellertid oklart om dessa utgör verkliga undantag från en strikt hierarki snarare än felaktigheter eller osäkerheter i det rapporterade uppdraget. Under det senaste årtiondet har det skett en explosion av information om organisation och anslutning av sensoriska och motoriska områden i hjärnbarken hos däggdjur. Många laboratorier har koncentrerat sina ansträngningar på macaqueapors visuella cortex, vars enastående visuella kapacitet på många sätt konkurrerar med människors. I den här artikeln undersöker vi de senaste framstegen med att kartlägga layouten av olika kortikala områden i macaque och att analysera hierarkiska relationer mellan dessa områden, särskilt i det visuella systemet. Den ursprungliga uppfattningen om hierarkisk bearbetning i synbar cortex lades fram av Wiesel (1962, 1965) för att förklara en progressiv ökning av komplexiteten i fysiologiska mottagliga fältegenskaper i katt visuell cortex. I synnerhet föreslog de att en serie, feedforward system kunde redogöra för generering av enkla celler från LGN ingångar, och komplexa celler, i sin tur, från enkla celler. Likaså, egenskaperna hos hyperkomplexa celler och även "högre-order hyperkomplexa celler" tillskrevs ingångar från deras omedelbara föregångare. Den rena formen av denna hypotes är dock svår att förena med upptäckten av mycket ömsesidig konnektivitet och parallella kanaler som upptäckts i nyare studier av den visuella vägen (jfr. Rockland och Pandya, 1979; Stone et al
Prediktiv kodning I hjärnan är kopplingar mellan kortikala områden mestadels ömsesidiga REF.
Distributed hierarchical processing in the primate cerebral cortex
{'venue': 'Cereb Cortex', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine']}