JoVE Logo

Sign In

פענוח תמונות שמיעתיות עם ניתוח תבניות רב-תכליתיות

Overview

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.

Procedure

1. גיוס משתתפים

  1. לגייס 20 משתתפים.
    1. המשתתפים צריכים להיות ימניים ואין להם היסטוריה של הפרעות נוירולוגיות או פסיכולוגיות.
    2. המשתתפים צריכים להיות בעלי ראייה נורמלית או מתוקנת לנורמלית כדי להבטיח שהם יוכלו לראות את הרמזים החזותיים כראוי.
    3. המשתתפים לא צריכים להיות מתכת בגוף שלהם. זוהי דרישת בטיחות חשובה בשל השדה המגנטי הגבוה המעורב fMRI.
    4. המשתתפים לא צריכים לסבול קלסטרופוביה, שכן fMRI דורש שוכב בחלל הקטן של הסורק משעמם.

2. הליכי טרום סריקה

  1. מלא ניירת סריקה מראש.
  2. כאשר המשתתפים מגיעים לסריקת ה- fMRI שלהם, הנחו אותם למלא תחילה טופס מסך מתכת כדי לוודא שאין להם אינדיקציות נגדיות ל- MRI, טופס ממצאים מקריים המעניק הסכמה לסריקה שלהם להיבדק על ידי רדיולוג, טופס הסכמה המפרט את הסיכונים והיתרונות של המחקר.
  3. הכן את המשתתפים להיכנס לסורק על ידי הסרת כל המתכת מגופם, כולל חגורות, ארנקים, טלפונים, קליפסים לשיער, מטבעות וכל התכשיטים.

3. לספק הוראות למשתתף.

  1. אמור למשתתפים שהם יראו סדרה של מספר סרטונים קצרים בתוך הסורק. הסרטונים האלה יהיו שקטים, אבל הם עשויים לעורר צליל ב"אוזן המוח" שלהם. בקש מהמשתתף להתמקד ולעודד דימויים שמיעתיים אלה, לנסות "לשמוע" את הצליל כמיטב יכולתו.
  2. להדגיש בפני המשתתף את החשיבות של שמירה על הראש שלהם עדיין לאורך הסריקה.

4. שים את המשתתף בסורק.

  1. תן את אטמי האוזניים של המשתתף כדי להגן על אוזניהם מפני הרעש של הסורק וטלפוני האוזן ללבוש כדי שיוכלו לשמוע את הנסיין במהלך הסריקה, ויש להם לשכב על המיטה עם הראש שלהם ב סליל.
  2. תן למשתתף את כדור סחיטה חירום והנחה אותם לסחוט אותו במקרה חירום במהלך הסריקה.
  3. השתמש רפידות קצף כדי לאבטח את הראש של המשתתפים ב סליל כדי למנוע תנועה עודפת במהלך הסריקה, ולהזכיר למשתתף כי חשוב מאוד להישאר בשקט ככל האפשר במהלך הסריקה, כמו אפילו התנועות הקטנות ביותר לטשטש את התמונות.

5. איסוף נתונים

  1. לאסוף סריקה אנטומית ברזולוציה גבוהה.
  2. התחל בסריקה פונקציונלית.
    1. סנכרן את תחילת מצגת הגירוי עם תחילת הסורק.
    2. כדי להשיג את הדגימה הטמפורלית הדלילה, הגדר את זמן הרכישה של נפח MRI ל- 2 שניות, עם עיכוב של 9 שניות בין רכישות נפח.
    3. הצג את הסרטונים השקטים באמצעות מחשב נישא המחובר למקרן. למשתתף יש מראה מעל עיניהם, המשקפת מסך בחלק האחורי של הסורק.
    4. סנכרן את ההתחלה של כל סרטון וידאו של 5 שניות כדי להתחיל ב- 4 שניות לאחר תחילת רכישת MRI הקודמת. פעולה זו תבטיח כי נפח MRI הבא נרכש 7 s לאחר תחילת קליפ הווידאו, כדי ללכוד את הפעילות המודינמית המתאימה לאמצע הסרט.
    5. הצג שלושה סרטונים שקטים שונים המעוררים דימויים שמיעתיים מלאי חיים: פעמון המתנדנד קדימה ואחורה, מסור חשמלי חותך דרך עץ, ואדם מנגן בכינור.
    6. בכל סריקה פונקציונלית, הצג כל סרטון 10 פעמים, בסדר אקראי. כאשר כל ניסוי נמשך 11 s, התוצאה תהיה סריקה 330 s (5.5 דקות) ארוך.
    7. בצע 4 סריקות פונקציונליות.

6. ניתוח נתונים

  1. הגדר אזור עניין (ROI).
    1. השתמשו בסריקה האנטומית ברזולוציה גבוהה של כל משתתף כדי לאתר את הווקסלים המתאימים לקליפת המוח השמיעתית המוקדמת (איור 1). זה מתאים לפני השטח של האונה הטמפורלית, שנקראת פלאנום זמני. השתמש בתכונות האנטומיות של המוח של כל אדם כדי ליצור מסכה ספציפית לקליפת המוח השמיעתית שלו.

Figure 1
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.

  1. קדם-עיבוד הנתונים.
    1. בצע תיקון תנועה כדי להפחית את ממצאי התנועה.
    2. בצע סינון זמני כדי להסיר את הסחף האות.
  2. לאמן ולבדוק את אלגוריתם המסווג.
    1. חלק את הנתונים בערכות הדרכה ובדיקה. נתוני ההכשרה ישמשו להכשרת המסווג, ותנוני הבדיקות שנותרו ישמשו להערכת מה שלמד. כדי למקסם את העצמאות של נתוני הדרכה ובדיקה, השאירו נתונים מסריקה פונקציונלית אחת כסדרת הבדיקות.
    2. אמן אלגוריתם של מכונת וקטור תמיכה על נתוני האימון המסומנים מקליפת המוח השמיעתית בכל נושא. בדוק את יכולתו של המסווג לנחש נכון את זהות ערכת הבדיקות ללא תווית, ולתעד את דיוק המסווג.
    3. חזור על הליך זה 4 פעמים, והשמיט כל סריקה כנתונים לבדיקה בכל פעם. סוג זה של הליך, שבו כל מקטע של הנתונים נשאר בחוץ פעם אחת, נקרא אימות צולב.
    4. שלב דיוק מסווג בין 4 קפלי האימות הצולבים על-ידי ממוצע.
  3. בדיקה סטטיסטית
    1. כדי לקבוע אם המסווג מתפקד טוב יותר מההזדמנות (33%), אנו יכולים להשוות תוצאות ברמת הקבוצה במקרה. כדי לעשות זאת, לאסוף את הדיוק עבור כל נושא, ולבדוק כי ההתפלגות שונה מקרית באמצעות מבחן דרגה חתומה וילקוסון לא פרמטרי.
    2. אנחנו יכולים גם לשאול אם המסווג הוא ביצועים טובים יותר מאשר סיכוי עבור כל אדם. כדי לקבוע את ההסתברות לרמת דיוק נתונה בנתונים מקריים, צור התפלגות Null על-ידי אימון ובדיקה של אלגוריתם ה- MVPA בנתונים שהתוויות שלהם דשדשו באופן אקראי. שינוי התמתויות 10,000 פעמים כדי ליצור התפלגות Null של ערכי דיוק ולאחר מכן השווה את ערך הדיוק בפועל להפצה זו.
    3. כדי להדגים את הספציפיות של המידע בתוך קליפת המוח השמיעתית, אנו יכולים לאמן ולבדוק את המסווג על voxels ממיקום אחר במוח. כאן, נשתמש במסכה של הקוטב הקדמי, שנלקחה מאטלס טרף מעוות כדי להתאים למוח האינדיבידואלי של כל נבדק.

Results

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).

Figure 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.

Application and Summary

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.

References

  1. Kosslyn, S.M., Ganis, G. & Thompson, W.L. Neural foundations of imagery. Nat Rev Neurosci 2, 635-642 (2001).
  2. Haynes, J.D. & Rees, G. Decoding mental states from brain activity in humans. Nat Rev Neurosci 7, 523-534 (2006).
  3. Norman, K.A., Polyn, S.M., Detre, G.J. & Haxby, J.V. Beyond mind-reading: multi-voxel pattern analysis of fMRI data. Trends Cogn Sci 10, 424-430 (2006).
  4. Meyer, K., et al. Predicting visual stimuli on the basis of activity in auditory cortices. Nat Neurosci 13, 667-668 (2010).

Tags

Auditory ImageryMultivoxel Pattern AnalysisPerceptionBrain ActivationFunctional Magnetic Resonance Imaging fMRISilent VideosAcoustic StimuliDistinguishing SoundsAuditory CortexImaginationMemoryDetailed ProcessingFMRI SessionsNeural Patterns

Skip to...

0:00

Overview

1:30

Experimental Design

4:40

Running the Experiment

6:37

Data Analysis

7:54

Representative Results

9:50

Applications

11:14

Summary

Videos from this collection:

article

Now Playing

פענוח תמונות שמיעתיות עם ניתוח תבניות רב-תכליתיות

Neuropsychology

6.4K Views

article

המוח המפוצל

Neuropsychology

68.3K Views

article

מפות מנוע

Neuropsychology

27.5K Views

article

פרספקטיבות על נוירופסיכולוגיה

Neuropsychology

12.0K Views

article

קבלת החלטות ומשימת ההימורים באיווה

Neuropsychology

32.6K Views

article

תפקוד מבצעי בהפרעת ספקטרום האוטיזם

Neuropsychology

17.8K Views

article

אמנזיה אנטרוגרדית

Neuropsychology

30.3K Views

article

קורלציה פיזיולוגית של הכרה רגשית

Neuropsychology

16.3K Views

article

פוטנציאלים הקשורים לאירועים והמשימה המוזרה

Neuropsychology

27.5K Views

article

שפה: N400 באי התאמה סמנטית

Neuropsychology

19.6K Views

article

למידה וזיכרון: משימת הזיכרון-לדעת

Neuropsychology

17.2K Views

article

מדידת הבדלי חומר אפור עם מורפומטריה מבוססת ווקסל: המוח המוזיקלי

Neuropsychology

17.3K Views

article

תשומת לב חזותית: חקירת fMRI של בקרת קשב מבוססת אובייקט

Neuropsychology

41.9K Views

article

שימוש בהדמיית טנזור דיפוזיה בפגיעה מוחית טראומטית

Neuropsychology

16.8K Views

article

שימוש ב- TMS למדידת עירור מוטורי במהלך תצפית פעולה

Neuropsychology

10.2K Views

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Research

Education

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved