MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1167/iovs.65.8.39

Медицинская библиотека · Investigative ophthalmology & visual science · 2024

Optimization-Based Pairwise Interaction Point Process (O-PIPP): A Precise and Universal Retinal Mosaic Modeling Approach.

He Liuyuan, Wang Wenyao, Ma Lei, Huang Tiejun

СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАПеревод в очереди

Аннотация

PURPOSE: A retinal mosaic, the spatial organization of a population of homotypic neurons, is thought to sample a specific visual feature into the feedforward visual pathway. The purpose of this study was to propose a universal modeling approach for precisely generating retinal mosaics and overcoming the limitations of previous models, especially in modeling abnormal mosaic patterns under disease conditions.

METHODS

Here, we developed the optimization-based pairwise interaction point process (O-PIPP). It incorporates optimization techniques into previous simulation approaches, enabling directional control of the simulation process according to the user-designed optimization target. For the convenience of the community, we implemented the O-PIPP approach into a Python package and a website application.

RESULTS

We showed that the O-PIPP can generate more precise neural spatial patterns of healthy and diseased mosaics compared to previous phenomenological approaches. Notably, through modeling the retinal neural circuitry with O-PIPP-simulated retinitis pigmentosa cone mosaics, we elucidated how the cone mosaic rearrangement impacted the information processing of ganglion cells.

CONCLUSIONS

The O-PIPP provides a precise and universal tool to simulate realistic mosaics, which could help to investigate the function of retinal mosaics in vision.

Для цитирования: He Liuyuan, Wang Wenyao, Ma Lei, Huang Tiejun. Optimization-Based Pairwise Interaction Point Process (O-PIPP): A Precise and Universal Retinal Mosaic Modeling Approach.. Investigative ophthalmology & visual science. 2024. DOI: 10.1167/iovs.65.8.39.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.