活视网膜能够达到工程师梦寐以求的灵敏度和效率了

如果你想为未来的照相机或人工视网膜设计出最完美的、低功耗的光探测设备，你就得采用一种叫做“高效编码理论”的东西来设计传感器阵列。

在两篇关于视网膜结构的论文中，杜克大学神经生物学家证明，正如优化理论所预测的那样，严格的自然选择和进化塑造了我们眼睛中的视网膜。这使得视网膜遥遥领先于人类工程学目前所能实现的任何技术。

在去年3月发表在《自然》(Nature)杂志上的一篇论文中，研究人员表明，老鼠和猴子的视网膜的敏感度模式模拟了有效编码理论所预测的情况。不同的视网膜神经元对不同的刺激都很敏感:亮的、暗的、移动的等等，它们被排列成一个三维的细胞马赛克，用来叠加图像。

现在，在本周发表在《PNAS》上的一篇论文中，医学院生物统计学和生物信息学助理教授John Pearson说：“我们开始通过大量的模拟和一点纸笔数学来理解这一点。马赛克不仅仅是随机重叠，而且它们不会以高度有序的方式重叠。”

杜克大学医学院(Duke School of Medicine)神经生物学助理教授Greg Field说:“我们正在预测数千个不同类型的细胞是如何在太空中排列的。猴子的视网膜和我们的视网膜几乎无法区分，”。

在视网膜的横截面上，神经节细胞体(包含细胞核的圆形球体)一层一层地排列在一起，但它们的树枝状树突延伸成厚厚的一层，看起来就像盆栽植物缠结在一起的根。在这个更厚、更复杂的层中，不同敏感度的马赛克以有序的模式排列。

树突层下面的神经节细胞基本上只输出1和0。灵敏度来自于镶嵌本身。而且这个马赛克不仅布局最优，还能适应当前的情况。

“视网膜不是一个马赛克。这是一堆叠在一起的马赛克。每一个马赛克都编码着不同的视野。”Field说。哺乳动物的视网膜大约有40种不同的视觉特征。

研究小组发现，在活的哺乳动物视网膜中，马赛克的偏移正如理论预测的那样，这意味着视网膜经过优化，可以应对更高的噪声条件。

人类视网膜的能量消耗甚至比目前最好的智能手机传感器还要少几个数量级。例如，500万像素，1/5的美国豪威OV5675英寸智能手机图像传感器的耗电量为1.92×10^－10瓦。据保守估计，人类视网膜大约消耗了其中的6% (1.27 × 10)^-11瓦在明亮的光线下)。在昏暗的环境下，眼睛的能量消耗约为5.08×10^-11瓦但它仍能捕捉智能手机相机无法捕捉的单光子。

该研究小组想要解决的系统的下一个特点是时间元素——视网膜细胞的反应时间的差异叠加起来形成一种运动的感觉，或对运动图像的解释。其中一些将取决于单个探测器发射的速度。获取更多前沿科技 研究进展 访问：https://byteclicks.com