大脑阅读提前UCLA

大脑阅读提前UCLA在UCLA.’s 综合神经影像技术实验室,研究人员使用功能性MRI脑扫描来观察心理活动中发生的脑信号变化。然后,他们采用计算机化机器学习(ML)方法来研究这些模式并识别认知状态 - 或有时是人类受试者的思维过程。该技术被称为“脑阅读” or “脑解码.”

在一项新的研究中,UCLA研究团队使用FMRI和机器学习方法描述了该领域的几个至关重要的进步“脑阅读”在体验尼古丁渴望的吸烟者。

上周在神经信息处理系统上呈现的研究’在西班牙的神经影像厂研讨会中的机器学习和解释,由国家药物滥用研究所资助,这有兴趣利用这些方法来帮助人们控制药物渴望。

在这项关于成瘾和渴望的研究中,团队分类为从被扫描的卷烟吸烟者拍摄的数据,同时观看视频意味着诱导尼古丁的渴望。目的是详细了解大脑的哪些区域以及哪些神经网络对抵抗尼古丁成瘾的原因,以及一般的渴望,是一项初始神经影像技术实验室和研究的博士生’s lead author.

“我们有兴趣探索人类大脑中结构和功能之间的关系,特别是与高级认知有关,如精神图像,” Anderson said. “该实验室从事现代数据分析方法的主动探索,如机器学习,特别注意揭示系统级神经组织的方法。”

使用香烟来帮助大脑阅读

对于研究来说,吸烟者有时观看视频意味着引起渴望,有时候观看“neutral”视频,有时只观察到没有视频。他们被指示试图在出现时对抗尼古丁的渴望。

然后分析了来自研究参与者的FMRI扫描的数据。马尔可夫进程增强了传统的机器学习方法,它使用过去的历史来预测未来的状态。通过在扫描期间测量随着时间的推移激活的大脑网络,所得到的机器学习算法能够预测受试者的变化’潜在的神经认知结构,以高精度预测(某些模型的90%)他们正在观看的内容,就渴望而言,他们如何对他们所观到的内容作出反应。

“我们检测到人们是否正在观察和抵制渴望,沉迷于他们,或观看与吸烟或渴望无关的视频,”安德森说,他们完成了博士学位。在UCLA的统计数据中。“基本上,我们预测和检测人们观看的视频以及他们是否正在抵抗他们的渴望。”

实质上,该算法能够完成或“predict” the subjects’心理状态和思想过程的方式与互联网搜索引擎或在手机上的发短信程序预期并完成句子或请求之前的方式相同的方式。研究人员表示,基于马尔可夫工艺的该机器学习方法展示了对传统方法的准确性提高。

机器学习方法,一般来说,创建一个“decision layer” - 基本上是分隔不同类别的边界需要区分。例如,边界一侧的值可能表明主题相信各种测试语句,另一个主题是对象不相信这些陈述。研究人员已经发现他们可以以高精度检测这些相信的差异,实际上产生了谎言探测器。新研究中描述的创新是一种通过神经科学家解释这些界限的一种手段,而不是经常由更多传统方法产生的晦涩的边界,如支持向量机器学习。

“在我们的研究中,这些边界旨在反映各种脑子系统或网络的贡献活动,其功能是可识别的 - 例如,视觉网络,情绪调节网络或冲突监控网络,”该学习共同作者Mark S. Cohen,神经学,精神病学和生物教师科学教授 UCLA’S Staglin认知神经科学中心 和一个研究员 加州纳米系统研究所.

“通过将与渴望相关的特定网络分离到神经内科领域的特定网络,该技术比分类脑状态更多 - 它实际上有助于我们更好地了解脑抵抗渴望的方式,”添加了科恩,谁也指导了大素乐’S神经衰老培训计划。

研究人员表示,通过将该问题放入神经系统中,解码过程变得明显更可靠和准确。他们说,这尤其重要,因为使用先前的结果和国家是不寻常的,以便通知机器学习算法,并且在大脑中尤其具有挑战性,因为大脑如何运作。

机器学习通常涉及两个步骤:a“training phase”其中计算机评估一组已知结果 - 例如,一堆试验,其中一个受试者表明信仰或难以置信 - 以及一秒钟,“prediction”计算机基于该知识构建边界的阶段。

在未来的研究中,神经科学家说,他们将在生物融资背景下使用这些机器学习方法,显示受试者实时大脑读出,让他们知道他们遇到渴望以及那些渴望的渴望如何训练他们的渴望控制和抑制那些渴望。

但是,由于这显然改变了对主题的过程和认知状态,研究人员表示,他们可能面临特殊挑战,试图解码“moving target”在分开“training” phase from the “prediction” phase.

加利福尼亚纳斯系统研究所 是位于UCLA和UC Santa Barbara的综合研究设施。其使命是促进纳米科学和纳米技术的跨学科合作;培养新一代科学家,教育工作者和技术领导者;与行业产生伙伴关系;并为加州,美国和世界的经济发展和社会福祉做出贡献。 CNSI成立于2000年,从加利福尼亚州的1亿美元。纳入CNSI成员授予的纳米科学和纳米技术的研究资金总额已上升至9亿美元。 UCLA CNSI成员来自UCLA’S牙科大卫林门医学院,牙科,公共卫生学院,亨利萨默利工程学院学院学报JOURNAL。它们从事测量,修改和操纵原子和分子 - 我们世界的积木。他们的作品是在一体化的实验室环境中进行的。这种动态研究环境提高了纳米级的现象的理解,并承诺在健康,能源,环境和信息技术方面产生重要的发现。



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1思考“大脑阅读提前UCLA”

  1. 吸烟是我最大的坏习惯。我希望有一天能退出。心灵控制过度习惯可能是一种有趣的方式来克服瘾和习惯。

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