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A computational model of the interaction between external and internal cues for the control of hippocampal place cells

机译：用于控制海马位置细胞的外部和内部线索之间相互作用的计算模型

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Place cell activity in the hippocampus depends in a complex way on the information from two major sensory sources: External (e.g., visual) cues and internal cues (self-motion, vestibular cues). Dissociation of the two inputs in the presence of the animal modifies the place fields in ways that depend on the magnitude of the difference: If the mismatch is small, place fields typically follow the external cues, but if the mismatch is large, their activity is determined mainly by the internal cues. The dynamics underlying the interaction between the external and internal cues in the hippocampus is not completely known, but is an important issue in understanding the hippocampus' role in spatial learning and navigation. In this paper, we propose an attractor model of the hippocampus which captures the interaction between external and internal sensory inputs to the hippocampus. The proposed mechanism accounts for the difference seen in the experimental results in the case of a small versus a large discrepancy between the visual and idiothetic information.
机译：将细胞活动置于海马中的方式复杂地取决于来自两个主要感官来源的信息：外部（例如视觉）线索和内部线索（自我运动线索，前庭线索）。在存在动物的情况下，两个输入的分离会根据差异的大小来修改位置字段：如果不匹配较小，则位置字段通常会遵循外部提示，但是如果不匹配较大，则其活动为主要由内部提示决定。海马外部和内部线索之间相互作用的基础动力学尚不完全清楚，但在理解海马在空间学习和导航中的作用时是一个重要问题。在本文中，我们提出了海马吸引子模型，该模型捕获了海马的外部和内部感觉输入之间的相互作用。在视觉信息和惯用信息之间的差异较小或较大的情况下，提出的机制可解决实验结果中看到的差异。

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