Desde la primera mitad del siglo XX, se han realizado numerosos estudios sobre cómo la corteza visual codifica características básicas de las imágenes. Uno de los sellos distintivos de la extracción de características básicas es el fenómeno de la selectividad de orientación, cuyos mecanismos computacionales a nivel neuronal siguen siendo parcialmente inciertos a pesar de haber sido investigados intensamente. En este trabajo presentamos un modelo de sistema visual reducido (RVSM) del primer nivel de análisis de escenas, que involucra la retina, el núcleo geniculado lateral y la corteza visual primaria (V1), mostrando selectividad de orientación. El núcleo de detección del RVSM es la estructura de decodificación de picos neuromórfica MNSD, que es capaz de aprender y reconocer secuencias de picos paralelas y se asemeja considerablemente a los microcircuitos neuronales de V1 tanto en topología como en funcionamiento. Esta estructura está equipada con plasticidad de excitabilidad intrínseca para incorporar hallazgos recientes sobre el funcionamiento de V1. El RVSM, que incorpora 81 grupos de MNSD dispuestos en 4 columnas orientadas, se prueba utilizando conjuntos de parches de Gabor rotados como entrada. Finalmente, la actividad visual evocado sintética generada por el RVSM se compara con señales neurofisiológicas reales del área V1: (1) actividad postsináptica de sujetos humanos obtenida por magnetoencefalografía y (2) actividad de picos de macacos obtenida por arreglos de multi-tetrodo. El sistema se implementa utilizando el simulador NEST. Los resultados atestiguan un buen nivel de semejanza entre la respuesta del modelo y las grabaciones neurofisiológicas reales. Dado que el RVSM está disponible en línea y los parámetros del modelo pueden ser personalizados por el usuario, lo proponemos como una herramienta para elucidar los mecanismos computacionales subyacentes a la selectividad de orientación.