Анализ статьи: Восстановление визуальных впечатлений из мозговой деятельности, вызванных естественными фильмами
- Оригинал статьи „Reconstructing Visual Experiences from Brain Activity Evoked by Natural Movies“, 2011
- Посмотреть пример „визуализации мыслей“ можно на youtube.com: Reconstruction from brain activity, Reconstructions from brain activity: 3 subjects
- Домашняя страница профессора Jack Gallant's, работающего в лаборатории университета Калифорнии в Беркли
Данное исследование позволяет восстанавливать динамические зрительные образы, которые возникают в мозгу человека во время просмотра случайно отобранных видеороликов. Это первый шаг к созданию технологий наблюдения на экране галлюцинаций пациентов, снов людей, и "чтению мыслей". Но прежде чем ознакомится с результатами данного исследования, следует рассмотреть, предшествующие исследования сделанные в этой области.
Краткое содержание
правитьЛучший инструмент, доступный в настоящее время для неразрушающего измерения мозговой деятельности - это отображение функциональным магнитным резонансом (fMRI), у которого есть относительно высокое пространственное разрешение [1]. Функциональная магнитно-резонансная томография основана на парамагнитных свойствах оксигенированого гемоглобина (blood oxygen level-dependent (BOLD)) и дает возможность увидеть изменения кровообращения головного мозга в зависимости от его активности. Но сигналы, получаемые от оксигенированого гемоглобина (BOLD) относительно медленные, особенно по сравнению со скоростью протекания естественного зрения и другой умственной деятельностью. Поэтому прямые fMRI-данные не могут быть полезны для моделирования мозговой деятельности во время естественного зрения или другой динамической умственной деятельности.
Разработанная модель отдельно описывает нервные механизмы, связанные с визуальной информацией о движении и их сцепление с намного медленнее гемодинамическими механизмами. Эта модель, описывается как пространственная и временная информация представлена в повсюду в зрительной зоне коры головного мозга. После чего используется Байесовский подход, чтобы объединить предполагаемые модели кодирования с выбранным естественным кино, чтобы произвести реконструкции естественных фильмов от BOLD сигналов.
В эксперименте была сделана запись BOLD-сигналов от трех человек в то время как они смотрели ряд цветных естественных фильмов (20°x20° с 15 Гц). Использовалась фиксация, чтобы управлять глазным положением. Было получено два разных наборов данных для каждого предмета. Набор обучающих данных состоял из BOLD-сигналов, вызванных 7,200 секунд цветного фильма, где каждый видео-ролик был представлено только однажды. Эти данные использовались, чтобы найти соответствия отдельной модели кодирования для каждой области, расположенной в затылочно-височной и брюшной зрительной зонах коры головного мозга. Данные испытаний (экзаменационная выборка) состояла из BOLD-сигналов вызванный 540 сек. цветных естественных фильмов, где каждое кино было повторено десять раз. Эти данные использовались, чтобы оценить точность модели кодирования и как цели для кино-реконструкции.
После этого BOLD-сигналы, зарегистрированные от каждой трехмерной точки, были пригодны для использования в таком двухэтапном процессе. Естественные стимулы кино были первым отфильтрованным банком нервных образов. После чего использовалась линейная регрессия (L1-regularized linear regression), чтобы найти соответствия отдельному гемодинамическому терму к каждому нелинейному фильтру.
См. также
правитьПримечания
править- ↑ Engel, S.A., Rumelhart, D.E., Wandell, B.A., Lee, A.T., Glover, G.H., Chichilnisky, E.J., and Shadlen, M.N. (1994). fMRI of human visual cortex. Nature 369, 525. ; Logothetis, N.K. (2008). What we can do and what we cannot do with fMRI. Nature 453, 869–878.