Tasavvur qiling, gavjum xonada do'stingizning pichirlashini eshitishga harakat qilyapsiz — olimlar fMRI skaneridagi shovqin ichida miya signallarini aniqlashga urinayotganda aynan shunday holatda bo'lishadi. MIT va Georgia Tech tadqiqotchilarining yangi tadqiqoti bu pichirlashlarni eshitishning yanada aqlli usulini taklif qiladi va biz hikoyani kuzatganimizda yonib turadigan miya tarmoqlarini ochib beradi.
Tadqiqot
"Hikoyani tushunish paytida miya faoliyatining mustaqil komponentlarga asoslangan kodlash modellari" nomli maqolada Kamya Hari va uning MIT va Georgia Tech'dagi hamkasblari tabiiy hikoyani tinglayotgan odamlarning fMRI ma'lumotlarini tahlil qilishdi. Ular mustaqil komponentlar tahlili (ICA) deb nomlangan usuldan foydalanib, miya faoliyatini alohida komponentlarga ajratishdi — ba'zilari hikoya tomonidan boshqariladi, boshqalari esa shunchaki shovqin. So'ngra ular ushbu komponentlarni katta til modeli yordamida hikoyadan olingan til xususiyatlaridan bashorat qilish uchun kodlash modellarini o'rgatishdi.
Ular komponentlarning bir qismi sub'ektlar o'rtasida juda yuqori darajada bashorat qilinishini aniqladilar. Bu komponentlar fazoviy joylashuv va vaqt jihatidan izchil edi va ular eshitish va tilni qayta ishlash sohalarini o'z ichiga olgan taniqli kognitiv tarmoqlarga mos keldi. Eshitish komponentining vaqt seriyasi hikoyaning akustik xususiyatlari bilan kuchli bog'liq bo'lib, bu usul ma'noli stimulga asoslangan signallarni qamrab olishini ko'rsatdi. Bundan farqli o'laroq, standart vosita (ICA-AROMA) tomonidan shovqin yoki harakat artefaktlari sifatida aniqlangan komponentlar bir xil darajada past bashorat qilish ko'rsatkichlarini namoyon etdi, bu yuqori bashorat qilingan komponentlar haqiqiy neyron jarayonlarni aks ettirishini, chalkashliklarni emasligini tasdiqlaydi.
Ushbu ICga asoslangan yondashuv an'anaviy voxel asosidagi kodlash modellariga nisbatan bir qancha afzalliklarni taqdim etadi. Tarmoq darajasidagi komponentlarga e'tibor qaratish orqali u odamlar o'rtasidagi miya anatomiyasidagi o'zgaruvchanlikni hisobga oladi, o'lchov shovqinining ta'sirini kamaytiradi va natijalarni odamlar o'rtasida solishtirishni osonlashtiradi.
Nima uchun bu muhim
Bu tadqiqot aniqroq miya-kompyuter interfeyslari va til buzilishlarini yaxshiroq tushunishga olib kelishi mumkin. Oddiy odam uchun bu miya hikoyalarni alohida hududlarda emas, balki tarqalgan tarmoqlardagi muvofiqlashtirilgan faoliyat orqali qayta ishlashini ta'kidlaydi. Usulning signalni shovqindan ajratish qobiliyati fMRI tahlilini yaxshilash uchun hal qiluvchi ahamiyatga ega bo'lib, afaziya yoki autizm kabi holatlar uchun yaxshiroq diagnostika vositalariga olib kelishi mumkin.
Siz nima qilishingiz mumkin
O'z miyangizda ICA o'tkaza olmasangiz ham, murakkab hikoyalar bilan shug'ullanib, til va tushunish ko'nikmalaringizni oshirishingiz mumkin — romanlar o'qing, podkastlar tinglang yoki chuqur suhbatlar qiling. Bu faoliyatlar tadqiqotda aniqlangan kognitiv tarmoqlarni faollashtiradi va neyroplastiklikni rag'batlantiradi.
Manba: arXiv q-bio.NC
O'z miyangizga qiziqasizmi? Bepul adaptiv IQ testini topshiring yoki 306 miya mashqlari darajasini sinab ko'ring.