Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove

A subscription to JoVE is required to view this content.
You will only be able to see the first 20 seconds.

Multivoxel パターン分析で聴覚イメージをデコード
 

Multivoxel パターン分析で聴覚イメージをデコード

Article

Transcript

Please note that all translations are automatically generated.

Click here for the English version.

聴覚イメージは、現在外部の聴覚からの刺激がない場合でも公聴会が聞こえるの経験に上昇を与えるプロセスです。

例えば、携帯電話鳴りの音を聞いたと思います。この架空のイベントの基になるメモリ内の情報、個々 の脳では、実際の知覚に関与しているものと想像力の同じメカニズムの証拠を示しています。

リンギングを想像し、時にただ聴覚皮質内の領域アクティブになります。ただし、にもかかわらず、音響の刺激の場合は、音のエンコード方法に異なる音の詳細な処理を可能にする-ドアベル チャイム、ラジオで歌の間の区別のような重要な質問。

このビデオ マイヤーと同僚の前の仕事に基づいて、機能的磁気共鳴画像を結合する方法を示します-fMRI など脳が聴覚イメージに応答する方法を調査するための別のサイレント ビデオのプレゼンテーションで。

多ボクセル パターン分析と呼ばれる方法を使用する方法についても述べるが、略して MVPA-何科目 fMRI セッション中に得られた活性化のパターンを分析することによって想像している予測します。

この実験では、参加者は fMRI スキャナーでうそをつくし、サイレント ビデオのシリーズが表示されます。各 1 つ-かどうかそれはオンドリの鳴き声、木を切るチェーンソーやピアノを弾く人-個性的で鮮やかな聴覚イメージを呼び起こすされすべての 1 つのプレゼンテーションの中に音を想像することを求められます。

単一 fMRI ボリュームは 4 に 5 を取得したという画像の取得手続きがスパース時空間サンプリングに依存して各刺激の提示の後に s。そのようなタイミングが血行動態の応答のピークをキャプチャし、可能性を低減スキャナー ノイズによって信号をマスクだろうが。

各音は期待される具体的に聴覚野の神経活動の微妙なまだ独特のパターンを想像しました。ここでは、パターンは、重要な単語: 単変量アプローチを使用して、これらのデータを分析する古典的な方法、個々 のボクセル-活性化のいくつかのレベルを表す-単一の平均的に折りたたまれています。

これらの値は音の間で比較し、活性化レベルには差が生じない。

代わりに、多変量解析を使用して、複数のボクセル レイアウト サウンドごとにされ、すべてボクセル全体活性化レベルをまとめて、比較できる-サウンドを想像したそれぞれのユニークな全体的なパターンに貢献すること。

この多ボクセル パターン解析や MVPA、アプローチでは、パターンは、確かに、特定のコンテンツに敏感な場合、それは彼らが最初の刺激を予測する使用することが可能。それは右-MVPA は、読心術技術として呼ばれます!

この予測の側面を達成するためにトレーニング セットとテスト セットに分割されている参加者のデータを収集した後でより集中的な処理を行う必要があります。

トレーニング セットからラベル付きデータ、計算、機械学習を受けるまず具体的には、サポート ベクトル マシンのアルゴリズム。このプロセスは、互いの音の 3 つのタイプを区別が神経活動パターンの機能を認識し、データを正確に分類する使用です。

分類子は、種類を正確に識別する機能を学んだが後、それがテスト セットのラベルなしデータを提示、その推測は正しい刺激ラベルに比較します。

この場合、分類性能を従属変数として提供しています-分類器の精度として記録-も前頭極など、脳の別の場所で誘発されるボクセルと比較しているが。

分類子は、聴覚皮質内のコンテンツ固有のアクティビティを検出するに MVPA の重要性を明らかに聴覚の画像の同定を予測する予定です。

実験につき安全性の懸念を確認すべての参加者が右利き、正常または正常に修正のビジョン、神経疾患や、閉所恐怖症の既往のない、自分の体の任意の金属を持っていないと。また、必要な同意フォーム入力することを確認します。

前に、彼らの心に音を呼び起こす可能性がありますスキャナーのいくつかの短いサイレント動画が表示されるについて説明します。想像のサウンドに焦点を当てる、「聞く」こと、彼らができる限りタスクの期間のためにまだ残ってもらいます。

今、スキャナーを入力する参加者を準備します。これらの手順の詳細を表示するには、別 fMRI のビデオでも、このコレクションを参照してください。

次の準備は参加者に合わせ、穴中のそれらを送る。隣の部屋でまず解剖学的高解像度スキャンを収集します。その後、機能のスキャンの開始にサイレント ビデオ プレゼンテーションの開始を同期します。

まばらな時間サンプリングを実現、MRI ボリュームの同期捕捉時間を設定に 2 s 間で 9 s の遅延で。

重要なは、開始 4 にある 5 s の各ビデオ クリップの開始を調整 s 以前の MRI 取得映画の中間に対応する血行動態のアクティビティをキャプチャを開始した後。

ランダムな順序で各ビデオの 10 倍を提示、さらに 3 回この機能・ アクイジション ・ シーケンスを繰り返す 5.5 分を持続させる 1 つのスキャン セッションを生成します。

4 つの機能のスキャンを実行すると、スキャナーのうち参加者をもたらすとする研究報告会します。

関心領域を定義するには、初期の聴覚野、平 temporale として知られているに対応する側頭葉の表面に各参加者およびトレースの画素の高解像度の解剖学的スキャンを使用します。さらに、コントロール領域として使用する前頭葉のボクセルを含むマスクを作成します。

動きの人工物を減らすために動き補正を実行することによって、データを前処理し、ドリフト時間信号を削除するフィルタ リングします。

次に、データを 2 つのセットに分割: トレーニング セットとテストします。1 つのデータセットで訓練する分類子 — サポート ベクトル マシン アルゴリズム-各科目別 2 つの脳領域からデータを保持することを確かめます。

他のセットの評価分類子が学んだ-ラベルなしデータの id を正しく推測する能力-複数実行アルゴリズムの精度を記録。手順の合計 4 回、毎回データをテストとして 1 つの機能スキャンを残して-プロセスは、クロス検証と呼ばれます。

データを可視化、各参加者の 4 つのクロス検証ひだ全体平均分類精度をグラフに。

主な関心領域両方のこれらの平均をプロット-平 temporale-、コントロール エリア-前頭極-分類子、聴覚皮質などの特定の領域を選択的に聴覚想像力に関与することの予測範囲の焦点の特異性を比較します。

この場合は、非パラメトリック統計、Wilcoxon の符号付き順位テストの実行、33% はチャンスに対してパフォーマンスをテストします。聴覚皮質における平均分類精度が、チャンス レベルから大幅に異なる 59% だったことに注意します。

対照的で、前頭極マスクの平均パフォーマンスが 33% はあり、チャンスと大幅に異なる。

また、識別性能が個人間で異なることに注意してください。42% の新しい統計しきい値を計算する順列テストを使用して後に、、どれもパフォーマンス以上の前頭極からボクセルを用いた可能性があったに対し、20 科目の 19 は精度値平 temporale からボクセルを使って、このレベルを大幅に超えてを持っていたことを参照してください。

全体的にみて、これらの結果は、神経活動のパターンに基づくに、MVPA テクニックは正確に 3 つの音のうち参加者が想像していたを予測かを意味します。このような予測は、音響コンテンツが脳全体でグローバルに表現されていないということを示唆、聴覚皮質内のみ行われました。

今、あなたは、聴覚イメージを勉強する多ボクセル パターン解析を適用する方法に精通しているが、神経心理学者が読心術に未来的なアプローチを進めるために多変量手法を使用する方法を見てみましょう-精神状態のデコード-他のドメイン。

分類子は、オブジェクト参加者の種類表示、たとえば家と顔の区別を予測する腹側の側頭葉から得られた fMRI データに使用されています。

さらにこの一歩を踏み出した、個々 がその家を買うかどうか気持が良い人を見つけるかどうかを予測することも可能です。不気味に聞こえる、これらニューロマーケティング意味こじつけではない!

同じアプローチされる可能性がありますもショーを見た後いずれかの感情の状態を検出-怖い映画は確かに恐ろしいことを認識、あるいは映画のジャンル。例えば、恐ろしい映画は確実に、前頭前野を含む瞑想 1 つ以上予想より扁桃体を従事します。

さらに、脳-コンピューターのインターフェイス可能性があります信号個人スピーチ療法、または手足の切断に苦しんできた人のための動きを受けている場合は、通信を強化する精神状態に変換します。

多ボクセル パターン解析を用いた聴覚イメージを理解することでゼウスのビデオを見てきただけ。今設計および脳機能イメージングと組み合わせて聴覚イメージを実験する方法そして分析し、脳の活動の特定のパターンを解釈する方法のよい理解が必要です。

見てくれてありがとう!

Read Article

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
simple hit counter