Ученые поняли, как мозг повышает четкость картинки во время движения

Команда под руководством профессора Максимиалиана Йоша использовала новейшие методы исследования, чтобы выявить роль определённой области мозга, отвечающей за коррекцию искажений. Оказалось, что эта зона мозга предсказывает и минимизирует влияние движения на зрение, что позволяет нам видеть чёткие изображения даже при быстром перемещении. Работу опубликовали в журнале Nature Neuroscience.

Исследователи локализовали функцию в вентральном ядре латерального коленчатого тела (vLGN), области мозга, расположенной в латеральной части таламуса. Этот участок получает данные от сенсорных и моторных областей мозга, обрабатывает их и создаёт сигнал для корректировки визуальных искажений. Например, vLGN помогает устранить размытость изображения, которая возникает, когда глаз двигается.

Профессор Йош объяснил, что работа мозга напоминает технологии, используемые в спортивных камерах, например, в съемке гонок Формулы 1. Камеры должны уменьшать время экспозиции, чтобы сделать изображение менее размытым. Аналогичную задачу решает vLGN: он компенсирует движения глаз и стабилизирует восприятие, не требуя постобработки.

Ранее учёные искали механизм коррекции визуальных искажений, сосредоточив внимание на поздних стадиях обработки изображения в коре головного мозга. Однако исследование показало, что важнейшие процессы компенсации происходят гораздо раньше. "Чем раньше мозг компенсирует движения, тем эффективнее сохраняется чёткость картинки", — отметил Йош.

Используя новейшую технологию двухфотонной кальциевой микроскопии, команда учёных смогла наблюдать активность нейронов vLGN в мозге живых мышей, которые двигались в виртуальной реальности. Эта система позволила точно зафиксировать, как копии двигательных команд мозга поступают в vLGN и помогают исправить визуальные искажения.

Согласно результатам исследования, vLGN работает как высокотехнологичная система стабилизации изображения, анализируя информацию о движении и предотвращая искажения зрительных сигналов. Эти данные могут быть полезны для улучшения технологий, таких как виртуальная реальность и системы стабилизации в камерах.

Учёные https://www.sciencedaily.com/releases/2025/02/250210132549.h..., что подобные механизмы есть и в мозге человека. Хотя исследования проводились на мышах, сходные структуры существуют и у приматов, что поможет разработать новые подходы к коррекции зрения у человека.