Er schijnt een theorie te zijn die de volmaakte techniek beschrijft om beeld te vangen. Die zou de efficiënte codeertheorie genoemd worden (maar dan, hoogstwaar-schijnlijk, in het Engels). De natuur heeft al een tijdje het netvlies ‘uitgedacht’. Onderzoekers beschrijven nu dat dat ‘bedenksel’ van de natuur om uit de baaierd aan gegevens een fraai en voor de gebruiker nuttig beeld te destilleren volledig aan die ingenieurstheorie voldoet. Ze zijn er jaloers op.
Neurobiologen van de Duke-universiteit hebben een paar artikelen nodig om dit wonder der natuur te beschrijven. Netvliezen opereren in een aanzienlijk hogere klasse dan de beste beeldtechnieken die door de mens zijn bedacht. In een artikel in maart in ‘Nature’ laten de onderzoekers zien dat netvliezen van ratten en apen een gevoeligheid hebben die de theorie voorspelt. Diverse netvliescellen zijn bijzonder gevoelig voor diverse prikkels: licht, donker, bewegend beeld enzovoort. Ze zijn bovendien ruimtelijk zo geplaatst dat dat het uiteindelijke beeld nog eens ten goede komt.
In een nieuw artikel in PNAS doen ze een poging te begrijpen hoe dat komt met behulp van simulatie, een kladblok en pen en papier, zoals biostatisticus John Pearson het uitdrukt. “Dat mozaïek (van netvliescellen; as) overlapt niet willekeurig maar op een hoogst geordende manier.”
Zijn collega Greg Field stelt dat ze hebben getracht te voorspellen hoe duizenden cellen met verschillende functies zich in de ruimte zouden moeten rangschikken om dat effect te hebben. “Ons netvlies en dat van apen is bijna identiek. Wat we in het apennetvlies hebben gezien geeft ons groot vertrouwen dat dat bij ons ook zo is.”
In het netvlies vormen de ganglioncellen een laag, maar ze hebben uitlopers (dendrieten) die lijken op plantenwortels. In die laag huist de gevoeligheid in geordende patronen. De ganglioncellen onder de dendrietlaag geven in feite alleen enen en nullen door. De gevoeligheid komt van de structuur (het ‘mozaïiek’). Die is niet alleen optimaal (volgens de theorie), maar past zich ook aan aan de omstandigheden.
Field: “Het is niet één mozaïek, maar een stapeling van mozaïeken. Elk daarvan codeert iets anders van het beeld.” Het netvlies van een zoogdier herkent zo’n veertig verschillende beeldkenmerken. Volgens Field heeft de ‘diepte’ tot waar die dendrieten reiken met een (ander) soort (beeld)informatie te maken. Dieper of ondieper betekent dat de informatie anders is. “In feite krijgen de diepere de uit-signalen en de ondiepere de aan-signalen. Op die manier krijg je veel sensoren op dezelfde plaats doordat verschillende dieptes gebruikt worden om verschillende signalen door te geven.”
Efficiënt
Een van de oorzaken waarom het netvlies zo efficiënt is, is dat cellen op sommige prikkels niet reageren (dus ook geen energie verspillen). In een donkere kamer is het lichtgevoelige materiaal gevoelig voor alle ruis, dus dan zorg je dat alleen de helderste stimuli doorkomen. Pearson: “Hoe meer ruis er is des te kieskeuriger wordt de cel om daar op te reageren. Daardoor is er weinig overbodigheid in dat systeem. Zo kun je de cellen inzetten zonder dat ze elkaar overlappen.”
Als er weinig beeldruis is dan zouden de de sensorstructuren recht op elkaar liggen. De onderzoekers bekeken 168 verschillende ruissituaties en zagen dat hoe meer ruis hoe meer ze (moeten worden) verschoven. Volgens Field hangen de overlevingskansen van een veldmuisje niet af van dingen die makkelijk te zien zijn, maar juist van die welke moeilijk te zien zijn. “Daartoe is het netvlies optimaal uitgerust. Dat is ook van belang voor een kunstnetvlies dat je zou willen maken.” Voorlopig zal de menselijke ingenieur daar nog niet aan toe zijn.
Een mensennetvlies gebruikt veel minder energie dan de beste beeldsensor voor je mobiel. Als het donker is kost dat iets meer energie (maar nog steeds minder dan voor een telefoonsensor), maar pakt dat nog steeds afzonderlijke fotonen, waar een telefooncamera al lang moet passen.
De onderzoekers willen zich nu gaan richten op de verschillen in reactietijd bij netvliescellen, die een bewegingservaring zouden geven.
Bron: Science Daily