מקור: מעבדות של ג'ונאס ט. קפלן ושרה גימבל – אוניברסיטת דרום קליפורניה
תארו לעצמכם את הצליל של פעמון מצלצל. מה קורה במוח כשאנחנו מעלה צליל כזה ב"אוזן של המוח"? ישנן עדויות הולכות וגדלות לכך שהמוח משתמש באותם מנגנונים לדמיון שהוא משתמש בהם לתפיסה. 1 לדוגמה, כאשר מדמיינים תמונות חזותיות, קליפת המוח החזותית הופכת מופעלת, וכאשר מדמיינים צלילים, קליפת המוח השמיעתית עוסקת. עם זאת, באיזו מידה ההפעלות האלה של קליפות חושיות ספציפיות לתוכן הדמיון שלנו?
טכניקה אחת שיכולה לעזור לענות על שאלה זו היא ניתוח דפוס multivoxel (MPVA), שבו תמונות מוח פונקציונליות מנותחות באמצעות טכניקות למידת מכונה. 2-3 בניסוי MPVA, אנו מאמנים אלגוריתם למידת מכונה כדי להבחין בין דפוסי הפעילות השונים המעוררים גירויים שונים. לדוגמה, אנו עשויים לשאול אם לדמיין את הצליל של פעמון מייצר דפוסים שונים של פעילות בקליפת המוח השמיעתית לעומת דמיון צליל של מסור חשמלי, או צליל של כינור. אם המסווג שלנו לומד להבדיל בין דפוסי הפעילות המוחית המיוצרים על ידי שלושת הגירויים האלה, אז אנחנו יכולים להסיק שקליפת המוח השמיעתית מופעלת בצורה ברורה על ידי כל גירוי. דרך אחת לחשוב על סוג זה של ניסוי היא שבמקום לשאול שאלה פשוט על הפעילות של אזור במוח, אנו שואלים שאלה על תוכן המידע של אזור זה.
בניסוי זה, המבוסס על מאייר ואח', 2010,4 נסמן למשתתפים לדמיין כמה צלילים על ידי הצגתם עם קטעי וידאו שקטים שעשויים לעורר דימויים שמיעתיים. מכיוון שאנו מעוניינים למדוד את הדפוסים העדינים שמעורר הדמיון בקליפת המוח השמיעתית, עדיף אם הגירויים מוצגים בדממה מוחלטת, ללא הפרעה מהרעשים הרועשים שנעשו על ידי סורק fMRI. כדי להשיג זאת, נשתמש בסוג מיוחד של רצף MRI פונקציונלי המכונה דגימה זמנית דלילה. בגישה זו, נפח fMRI יחיד נרכש 4-5 s לאחר כל גירוי, מתוזמן כדי ללכוד את השיא של התגובה המודינמית.
1. גיוס משתתפים
2. הליכי טרום סריקה
3. לספק הוראות למשתתף.
4. שים את המשתתף בסורק.
5. איסוף נתונים
6. ניתוח נתונים
איור 1: אזור של מעקב עניין. פני השטח של הפלנום זמני כבר במעקב על התמונה האנטומית ברזולוציה גבוהה של משתתף זה, והוא מוצג כאן בכחול. בירוק יש את מסכת השליטה של הקוטב הקדמי. voxels אלה ישמשו לניתוח MVPA.
דיוק המסווג הממוצע בפלנום הזמני על פני כל 20 המשתתפים היה 59%. על פי מבחן הדרגה החתומה של וילקוסון, זה שונה באופן משמעותי מרמת הסיכוי של 33%. הביצועים הממוצעים במסכת הקוטב הקדמי היו 32.5%, וזה לא יותר מהתאונה (איור 2).
איור 2. ביצועי סיווג בכל משתתף. עבור סיווג משולש, ביצועי סיכוי הוא 33%. על פי בדיקת תמורות, רמת האלפא של p < 0.05 תואמת ל -42%.
בדיקת התמורות מצאה כי רק 5% מהתמרורות השיגו דיוק העולה על 42%; לכן, הסף הסטטיסטי שלנו עבור נושאים בודדים הוא 42%. ל-19 מתוך 20 הנבדקים היו ביצועים מסווגים גבוהים משמעותית מהסיכוי להשתמש בווקסלים מהפלנום הזמני, בעוד שלאף אחד מהם לא היו ביצועים גדולים יותר מהמקצוע באמצעות ווקסלים מהקוטב הקדמי.
לכן, אנו מסוגלים לחזות בהצלחה מדפוסי פעילות בקליפת המוח השמיעתית איזה משלושת הצלילים שהמשתתף דמיין. לא הצלחנו לבצע תחזית זו בהתבסס על דפוסי פעילות מהקוטב הקדמי, מה שמצביע על כך שהמידע אינו גלובלי בכל המוח.
MVPA הוא כלי שימושי להבנת האופן שבו המוח מייצג מידע. במקום לשקול את מהלך הזמן של כל ווקסל בנפרד כמו בניתוח הפעלה מסורתי, טכניקה זו שוקלת דפוסים על פני voxels רבים בבת אחת, ומציע רגישות מוגברת לעומת טכניקות univariate. לעתים קרובות ניתוח רב משתני חושף הבדלים שבהם טכניקה חד-לאומית אינה מסוגלת. במקרה זה, למדנו משהו על המנגנונים של דימויים מנטליים על ידי חקר תוכן המידע באזור מסוים של המוח, קליפת המוח השמיעתית. יהיה קשה לבדוק את האופי הספציפי לתוכן של דפוסי הפעלה אלה עם גישות לא אקטיביות.
ישנם יתרונות נוספים הנובעים מכיוון של הסקת מסקנות בסוג זה של ניתוח. ב- MVPA אנו מתחילים עם דפוסים של פעילות מוחית ומנסים להסיק משהו על המצב הנפשי של המשתתף. סוג זה של גישה של "קריאת מוח" יכול להוביל להתפתחות ממשקי מוח-מחשב, ועשוי לאפשר הזדמנויות חדשות לתקשורת עם אנשים עם לקויי דיבור או תנועה.
Skip to...
Videos from this collection:
Now Playing
Neuropsychology
6.4K Views
Neuropsychology
68.3K Views
Neuropsychology
27.5K Views
Neuropsychology
12.0K Views
Neuropsychology
32.6K Views
Neuropsychology
17.8K Views
Neuropsychology
30.3K Views
Neuropsychology
16.3K Views
Neuropsychology
27.5K Views
Neuropsychology
19.6K Views
Neuropsychology
17.2K Views
Neuropsychology
17.3K Views
Neuropsychology
41.9K Views
Neuropsychology
16.8K Views
Neuropsychology
10.2K Views
Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved