In dieser Arbeit wird mit einem informationstheoretischen Ansatz der Zusammenhang zwischen grundlegenden Eigenschaften sensorischer Informationsverarbeitung und der Statistik natürlicher Eingangssignale untersucht. Im ersten Teil der Dissertation werden theoretische Überlegungen zur mehrkanaligen Bildverarbeitung durch ortsfrequenzselektive Neurone im visuellen Kortex angestellt. Dazu wurden für das charakteristische Leistungsdichtespektrum natürlicher Bilder unterschiedliche Teilbandzerlegungen im Rahmen der Shannonschen Rate-Distortion-Theorie untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass eine logarithmische, selbstähnliche Zerlegung mit deutlich geringerer Komplexität zur gewünschten Signalqualität führen kann, als eine lineare Partitionierungsstrategie. Eine weitere Analyse hat erbracht, dass es eine leicht modifizierte, optimale Zerlegung gibt, die zu einem noch besseren Trade-off zwischen Aufwand und Leistung führt. Diese Kanalaufteilung ist in erster Näherung selbstähnlich, zeigt jedoch eine systematische Abnahme der logarithmischen Bandbreiten mit zunehmender Mittenfrequenz. Exakt dieser Effekt wurde auch in neuro- und biowissenschaftlichen Experimenten beobachtet. Damit kann die spezifische Struktur der Ortsfrequenzzerlegung im Sehsystem als das Ergebnis einer effizienten Anpassung an die in natürlichen Bildern vorhandene Statistik zweiter Ordnung gedeutet werden. Das Prinzip der Angepasstheit sensorischer Systeme an die statistischen Redundanzen der natürlichen Umgebung gilt auch für multisensorische Integrationsmechanismen, wie in mehreren psychophysischen Experimenten mit akustisch-visuellem Stimulusmaterial im zweiten Teil der Arbeit demonstriert wird. Dabei werden Inkrementalschwellen gemessen, die abhängig von der ökologischen Validität konsistent eine deutliche Sensitivitätssteigerung unter redundanten, gleichlautenden Stimulusbedingungen aufweisen und damit auf einen hochselektiven, neuronalen Summationsmechanismus hindeuten. Ein mehrstufiges On/Off-Modell ist in der Lage, die experimentellen Daten zu erklären. Es konnte damit gezeigt werden, dass die modalitätsspezifischen Signale in Raum und Zeit kohärente Stimuluskonfigurationen darstellen müssen, um effektiv integriert zu werden. Diese Versuchsergebnisse liefern ein klares Gegenargument zu der klassischen Idee von grundlegend getrennten, modalitätsspezifischen sensorischen Kanälen, die nur in Form von Bias-Effekten oder auf höherer Entscheidungsebene miteinander interagieren.
Translated abstract:
Using an information-theoretic approach, this thesis analyzes the relationship between basic properties of sensory information processing and the statistics of natural input signals. The first part of the thesis deals with the multi-channel decomposition by spatial frequency selective neurons in the visual cortex. To understand the specific biological partitioning scheme, I analyzed the rate-distortion behaviour of several subband decompositions with respect to the characteristic power spectral density of natural images. The results show that a logarithmic self-similar decomposition can yield the desired degree of distortion with far less complexity than a linear decomposition. A closer analysis revealed that there exists a slightly modified optimum decomposition which can yield even better results. This decomposition is roughly self-similar, but with a weak systematic decrease of log-bandwidth with increasing center frequency. This effect has also been observed for visual neurons. My results thus corroborate the hypothesis that biological sensory systems are efficiently adapted to the statistical redundancies of the natural environment. If this adaptation to the statistical covariances of the sensory input is a universal mechanism that determines not only the information processing within but also between different modalities, substantial crossmodal sensory interacttions should exist. To test this prediction, I conducted several psychophysical discrimination experiments in the second part of my thesis. It was measured whether joint auditory-visual sensitivity functions show intersensory interaction effects matched to the multimodal statistical covariance structure. The experimental results provide significant evidence for a neural integration of multisensory information at an early level. Moreover, this type of multisensory integration is highly selective for ecologically valid stimulus combinations and depends on mutual properties of crucially on the auditory and visual signals used in the sense of being co-incident and co-localized. The results thus provide evidence against an independent, modality-specific processing in early sensory stages offering a new perspective on the nature and role of multisensory interactions.
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Universitätsbibliothek der Technischen Universität München
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