不管对于动物或者人类而言，对运动物体的感知和分析能力对于生存都是极为重要的一项基本能力。这一功能在猴脑中主要由视觉皮层中的背侧信息通路中进行，包括MT，MST，VIP和FEF等。中颞区(MT)在该条回路中处于中枢位置，其主要接受来自V1皮层的输入而输出到下游MST及VIP。MST已经被证明较MT有更强的方向选择性及感受域，较MT拥有更高级的运动分析功能，但二者之间究竟如何连接以及运动信息如何从MT脑区投射到MST脑区依然尚不清楚。本文中我们借助人工神经网络手段，利用蓄水池神经网络模型尝试对两个脑区之间连接方式进行建模分析。通过对网络模型在不同参数下的运行结果进行分析比对，我们的模型成功模拟出MST脑区细胞的方向选择性。我们对网络在各个参数下的表现均进行了重复实验及统计分析，确定了一组与真实脑区神经元比例关系最为接近的参数，同时也分析了实验结果中存在的一些问题。人工神经网络是对生物神经网络的抽象模拟，我们反过来用人工神经网络对真实脑区进行模拟无论对脑区研究还是机器学习均有一定的启示作用。