脳が視覚データをどのように組織化しているかの詳細地図

ボランティアが何時間もの映画クリップを見ている間に収集された脳画像データの計算モデルによって達成されたマップは、研究者が「連続的な意味空間」と呼んでいるものです。

人間と動物が同じ「セマンティックネイバーフッド」を共有しているカテゴリ間の関係には意味がありますが、廊下やバケツなど、他のものはそれほど明確ではない、と研究者たちは述べています。

「私たちの方法は、脳がどのように構成されているかをより完全かつ詳細に理解することにつながる扉を開きます。 UCバークレーの神経科学の博士課程の学生であり、ジャーナルで発表された研究の筆頭著者であるAlexander Huth氏は、次のように述べています。 ニューロン.

研究者によると、脳が視覚入力をどのように構成しているかをより明確に理解することは、医学的診断と脳障害の治療に役立ちます。

これらの発見は、特に顔やその他の画像認識システムのための脳と機械のインターフェースを作成するためにも使用される可能性があると彼は付け加えた。特に、さまざまな種類の商品を認識する食料品店のセルフチェックアウトシステムの機能を向上させることができます。

「私たちの発見は、誰かが見ている画像にラベルを付けるために脳スキャンをすぐに使用できることを示唆しており、画像をよりよく認識する方法をコンピューターに教えるのにも役立つかもしれません」研究者たちは発見した。

Huth氏は、人間が見るオブジェクトやアクションの各カテゴリ（人、動物、乗り物、家電製品、動き）は、視覚皮質の別々の領域で表されると長い間考えられてきたとHuthは述べています。この最新の研究で、カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、これらのカテゴリが、体性感覚と前頭皮質を含む脳の20％をカバーする高度に組織化された重複マップで実際に表されていることを発見しました。

科学者たちは、5人の研究者がそれぞれ2時間のムービークリップを視聴するときに、機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を介して5人の研究者の脳活動を記録しました。脳は、脳の何千もの場所で測定された血流をスキャンします。

次に、研究者は、データの相関を見つける正則化線形回帰分析を使用して、皮質の約30,000の場所それぞれが、ムービークリップに表示されるオブジェクトとアクションの1,700のカテゴリのそれぞれにどのように応答するかを示すモデルを構築しました。次に、大規模なデータセットを要約できる統計的手法である主成分分析を使用して、すべての被験者に共通する「意味空間」を見つけました。

結果は、1,700以上の視覚カテゴリとそれらの相互関係を示す多色多次元マップで表示されます。同じ脳領域を活性化するカテゴリーは似た色を持っていると研究者たちは指摘した。たとえば、人間は緑、動物は黄色、乗り物はピンクと紫、建物は青です。

「視覚化ツールとしてセマンティックスペースを使用すると、カテゴリがこれらの信じられないほど複雑なマップで表現され、予想よりはるかに多くの脳をカバーしていることがすぐにわかりました」とHuth氏は述べました。

出典：カリフォルニア大学バークレー校