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Dekodierung auditiver Bilder mit der Multi-voxel-Musteranalyse

Überblick

Quelle: Laboratorien der Jonas T. Kaplan und der Sarah I. Gimbel-Universität von Südkalifornien

Stellen Sie sich den Klang einer Glocke läuten. Was im Gehirn passiert, wenn wir zaubern ein Geräusch, wie dies in der "inneren Ohr?" Es gibt zunehmend Beweise, dass das Gehirn nutzt die gleichen Mechanismen für die Phantasie, die für die Wahrnehmung verwendet. 1 z. B. als visuelle Bilder vorstellen, die Sehrinde aktiviert wird, und wenn Geräusche vorstellen, der auditorische Cortex engagiert. Inwieweit sind diese Aktivierungen des sensorischen Cortex jedoch spezifisch auf den Inhalt unserer Vorstellungskraft?

Eine Technik, die dazu beitragen kann, um diese Frage zu beantworten ist Multivoxel Muster Analyse (MPVA), in welche funktionalen Gehirn Bilder mit maschinellem Lernen Techniken analysiert werden. 2-3 in ein MPVA Experiment, bilden wir einen Maschine Lernalgorithmus, unter die verschiedenen Muster von Aktivitäten hervorgerufen durch verschiedene Reize zu unterscheiden. Zum Beispiel könnten wir Fragen, ob vorstellen, den Klang einer Glocke verschiedene Muster von Aktivitäten im auditorischen Kortex verglichen produziert mit vorstellen das Geräusch einer Kettensäge oder der Klang einer Violine. Wenn unsere Sichter das Gehirn Aktivitätsmuster erzeugt durch diese drei Reize voneinander zu unterscheiden lernt, können dann wir feststellen, dass der auditorische Cortex auf unterschiedliche Weise von jedem Reiz aktiviert ist. Ein Weg, diese Art von Experiment denken ist statt einer Frage einfach über die Aktivität einer Region des Gehirns, eine Frage über den Informationsgehalt dieser Region.

In diesem Experiment, basierend auf Meyer Et Al.wird 2010,4 wir cue-Teilnehmer, sich vorzustellen, dass mehrere Geräusche indem sie mit stiller Videos, die auditive Bilder evozieren dürften. Da wir interessiert die subtile Muster hervorgerufen durch Phantasie im auditorischen Kortex zu messen sind, ist es vorzuziehen, wenn die Reize in völliger Stille, ohne Störungen durch die lauten Geräusche der fMRI-Scanner dargestellt werden. Um dies zu erreichen, verwenden wir eine besondere Art von MRI Funktionsablauf spärlich zeitliche Sampling bekannt. Bei diesem Ansatz ist ein einzigen fMRI Volumen erworbenen 4-5 s nach jedem Reiz, zeitlich auf den Gipfel der hämodynamische Antwort zu erfassen.

Verfahren

1. Teilnehmer Rekrutierung

  1. 20 Teilnehmer zu rekrutieren.
    1. Teilnehmer sollten Rechtshänder und haben keine Geschichte der neurologische oder psychische Störungen.
    2. Teilnehmer müssen normal oder korrigiert-zu-normale Vision um sicherzustellen, dass sie in der Lage, die visuelle Hinweise richtig zu sehen sein werden.
    3. Teilnehmer sollten nicht Metall in ihrem Körper haben. Dies ist eine wichtige Voraussetzung aufgrund des hohen Magnetfeldes fMRI beteiligt.
    4. Teilnehmer sollte

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Ergebnisse

Die durchschnittliche Klassifikator Genauigkeit in das Planum Temporale über alle 20 Teilnehmer lag bei 59 %. Nach der Wilcoxon Signed-Rank-Test ist das deutlich anders von 33 % Chance. Die mittlere Leistung in der frontalen Pol-Maske war 32,5 %, das ist nicht größer als Chance (Abbildung 2).

Figure 2
Abbildung 2. Klassifizierung-Lei...

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Anwendung und Zusammenfassung

MVPA ist ein nützliches Werkzeug für das Verständnis, wie das Gehirn Informationen darstellt. Anstatt den zeitlichen Verlauf von jedem Voxel getrennt wie in einem traditionellen Aktivierungsanalyse, hält diese Technik Muster über viele Voxel auf einmal bietet erhöhten Empfindlichkeit gegenüber Univariate Techniken. Eine multivariate Analyse deckt oft Unterschiede, wo eine Univariate Technik nicht in der Lage ist. In diesem Fall erfuhren wir etwas über die Mechanismen von mentalen Bildern durch Sondierung den Info...

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Referenzen
  1. Kosslyn, S.M., Ganis, G. & Thompson, W.L. Neural foundations of imagery. Nat Rev Neurosci 2, 635-642 (2001).
  2. Haynes, J.D. & Rees, G. Decoding mental states from brain activity in humans. Nat Rev Neurosci 7, 523-534 (2006).
  3. Norman, K.A., Polyn, S.M., Detre, G.J. & Haxby, J.V. Beyond mind-reading: multi-voxel pattern analysis of fMRI data. Trends Cogn Sci 10, 424-430 (2006).
  4. Meyer, K., et al. Predicting visual stimuli on the basis of activity in auditory cortices. Nat Neurosci 13, 667-668 (2010).
Tags
Auditory ImageryMultivoxel Pattern AnalysisPerceptionBrain ActivationFunctional Magnetic Resonance Imaging fMRISilent VideosAcoustic StimuliDistinguishing SoundsAuditory CortexImaginationMemoryDetailed ProcessingFMRI SessionsNeural Patterns

pringen zu...

0:00

Overview

1:30

Experimental Design

4:40

Running the Experiment

6:37

Data Analysis

7:54

Representative Results

9:50

Applications

11:14

Summary

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