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Où les pensées des objets familiers se produire à l'intérieur du cerveau humain identifié

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Une équipe de l'université Carnegie Mellon, les informaticiens et les spécialistes des neurosciences cognitives, en combinant les méthodes de l'apprentissage automatique et le cerveau L'imagerie, ont trouvé une façon d'identifier les personnes les pensées et les perceptions des objets familiers en identifiant les schémas de l'activité cérébrale associée Avec les objets. Cette nouvelle méthode, développée sur deux ans, sous la direction du professeur Marcel Just neuroscientifique et Informatique Professeur Tom M. Mitchell, leur permet d'identifier l'état mental associé à quatre secondes d'affichage d'un dessin de l'une des 10 différentes Objets, dont cinq outils et cinq logements.

Une douzaine de participants à l'étude ont enveloppé dans un scanner IRM ont montré les dessins des objets, un à la fois et a demandé de réfléchir sur ses propriétés. Comme Ils n'ont qu'à simplement Mitchell's et la méthode a été en mesure de déterminer avec précision lequel de ces 10 dessins d'un participant a été affichés en fonction de leur Caractéristique entier neuronaux du cerveau activation patterns. Pour rendre la tâche plus difficile pour eux-mêmes, les chercheurs ont exclu l'information dans le Cortex visuel du cerveau, où les informations visuelles brutes est disponible, et davantage axée sur la "pensée" parties du cerveau.

Les scientifiques ont constaté que le schéma évoqué par l'activation d'un objet ne se trouvait pas dans un seul endroit dans le cerveau. Par exemple, réfléchir à une Marteau actionné de nombreux endroits - c'est-à-dire comment vous balancer un marteau activé le moteur domaine, tout ce qui est utilisé un marteau pour, et la forme d'un marteau Activée autres domaines.

Selon Mitchell et Just, cette étude est la première à rendre compte de la capacité d'identifier les processus de réflexion liés à un seul objet. Alors que Travaux antérieurs ont montré qu'il est possible de distinguer les grandes catégories d'objets tels que des «outils» et «bâtiments», cette nouvelle étude montre que c'est Possible de distinguer les objets avec significations très proches, comme deux outils différents. L'apprentissage automatique méthode implique la formation d'un ordinateur Algorithme (un ensemble de règles mathématiques) pour extraire les schémas d'un participant d'activation du cerveau, en utilisant les données recueillies dans une seule partie de la Étude, puis l'algorithme de test sur des données dans une partie indépendante de la même étude. De cette façon, l'algorithme n'est jamais exposé à la Modèles sur lesquels il est testé.

Une autre question importante abordée par l'étude était de savoir si les différents cerveaux présentent les mêmes ou différentes, les patrons d'activité à encoder ces Des objets individuels. Pour répondre à cette question, les chercheurs ont tenté d'identifier les objets représentés dans le cerveau d'un participant après leur formation Algorithmes utilisant les données recueillies auprès des autres participants. Ils ont constaté que l'algorithme a bien été en mesure d'identifier un participant pensées fondées sur Les schémas extraites des autres participants.

"Cette partie de l'étude établit, plus que jamais, qu'il ya une uniformité dans la façon dont le cerveau des personnes différentes représentent le même objet», A déclaré Mitchell, chef du Département en Machine Learning Carnegie Mellon's School of Computer Science et un pionnier dans l'application de l'apprentissage automatique Méthodes à l'étude de l'activité cérébrale. «Il a toujours été un casse-tête philosophique quant à savoir si une personne de la perception de la couleur bleue Est la même que celle d'une autre personne. Maintenant, nous voyons qu'il ya beaucoup de points communs entre les différentes personnes de l'activité cérébrale correspondant à Familier des outils et des habitations. "

«Cette première étape en utilisant des algorithmes informatiques pour identifier les pensées des différents objets provenant de l'activité cérébrale peut ouvrir de nouvelles voies scientifiques, et Finalement les autoroutes et les routes », a ajouté Svetlana Shinkareva, auteur principal et actuellement professeur assistant en psychologie à l'Université du Sud Carolina. "Nous espérons passer à l'identification des pensées associées non seulement avec des images, mais aussi avec des mots, des phrases et finalement".

Juste, qui dirige le Center for Cognitive Brain Imaging at Carnegie Mellon, a noté que l'un demande à l'équipe est enthousiaste à l'idée consiste à comparer les L'activation des modes de personnes atteintes de troubles neurologiques tels que l'autisme. «Nous sommes impatients de déterminer comment les personnes atteintes d'autisme neurally Sociaux représentent des notions comme ami et heureuse ", dit-il. Il suffit aussi d'un cerveau en développement est basée sur la théorie de l'autisme." Personnes autistes perçoivent Autres, de façon caractéristique, qui a été difficile à caractériser ", at-il expliqué." Machine learning Cette approche offre un moyen de découvrir que Caractérisation ".

Le projet d'application de l'apprentissage automatique cérébrales a été financé par le WM Keck Foundation et la National Science Foundation. Elle fait l'objet D'un article devrait paraître dans le 2 janvier 2008 numéro de PLoS ONE.

Shinkareva SV, Mason RA, Malave VL, Wang W, Mitchell TM, et al (2008)
"Utilisation de l'IRMf Brain Activation d'identifier cognitives États associés à la perception des outils et de logements».
PLoS ONE 3 (1): e1394. Doi: 10.1371/journal.pone.0001394
Http://www.plosone.org/doi/pone.0001394

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