본 논문은 시각 정보 처리 과정에서의 외부 자극과 내부 뇌 상태의 영향을 모두 고려하는 신경 예측 모델을 제안한다. 잠재 상태와 전체 신경 반응 분포를 명시적으로 모델링하는 동적 인코딩 모델의 부재를 해결하기 위해, 비디오 자극과 자극 독립적인 잠재 인자로부터 뉴런 반응의 결합 분포를 예측하는 확률적 모델을 개발했다. 마우스 V1 뉴런 반응에 대해 모델을 훈련 및 테스트한 결과, 비디오 전용 모델보다 성능이 우수했으며, 다른 뉴런의 반응을 조건으로 했을 때 정확도와 상관관계가 향상되었다. 또한, 학습된 잠재 인자가 마우스 행동과 강한 상관관계를 보이며, 훈련 과정에서 행동 정보나 피질 좌표를 사용하지 않았음에도 불구하고, 시각 피질 내 뉴런 위치와 관련된 패턴을 나타냈다.
