Новый метод анализа МРТ-изображений мозга позволяет исследователям определить, на какую букву смотрел испытуемый.
Анализируя МРТ-изображения мозга с помощью математической модели, можно реконструировать мысли более точно, чем когда-либо прежде. Таким образом, исследователям из Университета Радбоуд в Неймегене удалось определить на какую букву смотрел испытуемый.
Функциональные сканеры МРТ использовались в исследованиях когнитивных функций, прежде всего, для определения того, какие области мозга активны, когда испытуемые выполняют конкретную задачу. Вопрос прост: активен ли конкретный участок мозга? Исследовательская группа из Института мозга, сознания и поведения Дондерса при Университете Радбоуд пошла еще дальше: они использовали данные со сканера, чтобы определить, на что смотрит респондент. Исследователи «научили» модели, как небольшие объемы 2x2x2 мм, полученные при сканировании мозга, известны как неопределенные воксели, реагируют на отдельные пиксели. Объединив всю информацию о пикселях из вокселей, стало возможным реконструировать изображение, на которое смотрели люди. В результате получился нечеткий пятнистый узор. В этом исследовании исследователи использовали рукописные буквы.
Предварительные знания улучшают производительность модели
«После этого мы сделали что-то совершенно новое», - говорит ведущий исследователь Марсель ван Гервен. «Мы дали модели предварительные знания: мы научили ее, как выглядят буквы. Это значительно улучшило процесс распознавания букв. Модель сравнивает буквы, чтобы определить, какая из них наиболее точно соответствует изображению, а затем подстраивает результаты изображения к этой букве. В результате получилось настоящая реконструкция изображения.
Такой подход аналогичен тому, как сам мозг объединяет ранее полученные знания с сенсорной информацией. Полученные модели реалистично показывают, что происходит в мозгу. В будущем исследователи смогут улучшить модели до такой степени, чтобы их можно было применять к рабочей памяти или к субъективным переживаниям, например, к снам.