Ученые выяснили как мозг поддерживает четкость зрения во время движения

Shutterstock
Источник фото: Shutterstock

Группа исследователей из Института науки и технологий Австрии раскрыла загадку того, как живые существа—от мышей до человека—умеют видеть мир четким, неразмытым, даже если они сами находятся в движении.

Выяснилось, что за этот эффект отвечает особый участок головного мозга—вентральное латеральное коленчатое тело (vLGN), выполняющий роль внутреннего стабилизатора изображения, сообщает vkurse.kz со ссылкой на Nature Neuroscience.

Специалисты подчеркивают, что зрительная система позвоночных на удивление искусно компенсирует колебания и искажения, вызванные резкими движениями. Даже самые современные видеокамеры пока не могут достичь такой точности в обработке динамической картинки. Чтобы понять, в чем заключается секрет этой природной технологии, исследователи обратились к лабораторным грызунам. Анализ их мозговой активности позволил выявить ключевую роль vLGN—структуры, расположенной в латеральном таламусе, глубоко под корой головного мозга.

По словам ученых, эта область действует как высокотехнологичный вычислительный центр, который собирает информацию о моторике и сенсорных сигналах со всего мозга, а затем мгновенно корректирует восприятие, создавая эффект стабильной картинки. Специалисты сравнивают этот процесс с продвинутыми съемками автогонок: чтобы передать стремительное движение болидов на трассе Формулы-1 без размытия, время экспозиции камеры минимизируют, позволяя транслировать кристально четкое изображение в режиме реального времени. Именно так, по аналогии, vLGN мгновенно фильтрует «шум» движений самого организма, отделяя их от подлинных перемещений окружающего мира.

Профессор Максимилиан Йёш, ведущий автор исследования, пояснил, что эта мозговая структура работает как встроенный механизм видеостабилизации, который позволяет нам видеть реальность такой, какой она есть, даже когда мы бежим, прыгаем или резко оборачиваемся. Ученые надеются, что дальнейшее изучение этой области мозга поможет в разработке новых технологий обработки изображений и даже улучшит искусственные системы машинного зрения.


Сегодня в ТОПе