2008-04-17

[報導]使用腦部掃描的讀心術—腦部活動能以磁共振成像解碼

Kerri Smith 撰,梅格 譯, wl 校

科學家發展出一種方法來「解碼」人類大腦活動:藉由觀察大腦活動來推斷受測者正在觀看的影像。

計畫主持人Jack Gallant是來自加州柏克萊大學(University of California in Berkeley)的神經學家,他表示:這個問題類似於魔術師的經典把戲;先要求對方隨便挑一張撲克牌,然後假裝對受試者進行讀心術來猜出所挑出來的牌。只是不同於魔術師的手法,研究者現在可以透過腦部掃描儀器進行真正的讀心術。Gallant說,當大約120張的卡片或照片被使用於受測時,腦部掃描的判讀準確率可超過90%。

這個技術進一步提供了觀察受試者視覺意象的機會。Gallant表示此研究可以被應用在夢的解析或是心理治療上。此一新成果已經提供神經學家一個更準確的模型來理解人類視覺系統是如何運作的。如果像這樣的腦部掃描研究能延伸發展出其他概括性的模型,來模擬大腦對除了視覺之外的刺激所採取的反應,則可應用在疾病診斷或監測治療成效。

預測反應

過去已有很多研究運用功能性磁振造影(fMRI)來理解大腦運作,然而成果十分有限。在大部分的實驗中,多是讓受試者先看一連串彼此之間無關連性的圖片並監測觀看時的大腦反應,接著才進入真正的測試,且真正測試使用的圖片必須和之前使用的圖片相同。所以依據之前所得到的腦部掃描結果,便可以來分析判斷受試者在測試時正在看哪張圖片。這樣的分析技術要判斷成功,受測的圖片必須量少且簡單,同時必須預先知道受試者對於這些圖片的反應。

在此新研究中,Gallant帶領的研究團隊不僅利用fMRI來模擬受試者對不同類型圖片的反應,即使是給受試者觀看新圖片,也可以利用fMRI來預測受試者觀看的新圖片為何。

John-Dylan Haynes是來自德國萊比錫(Leipzig, Germany)人類認知和腦部科學中心(Max Planck Institute for Human Cognitive and Brain Sciences)的學者,他同樣在進行解讀大腦活動的研究。他表示:這絕對是一個躍進,現在我們可以用一種更簡約的方式來解碼人們正在觀看的影像。

在實驗中,首先分別監測兩位受試者(Kendrick Kay和Thomas Naselaris,都是Gallant的研究團隊成員)在觀看1750張不同圖片時的大腦活動。之後,研究團隊又另外選擇了120張兩位受試者都從未看過也從未使用過的圖片,本於之前的監測結果來預測他們的大腦活動。當受試者看到新圖片,研究團隊可以將他的大腦活動比對之前的監測結果,來準確推斷出受試者正在觀看的圖片是哪一張。預測其中一位受試者的準確率高達72%,另一位則更達92%;而隨機猜測的準確率則僅有0.8%。

對複雜刺激的反應

此研究的下一步是嘗試解讀受試者正在觀看的任何影像,而非使用已知的受測圖片。Gallant表示,原則上這會是個更棘手的難題。首先你需要一個非常好的模型可以模擬大腦運作,與一個比fMRI更好的方法來監測大腦活動,並且更了解大腦在接受日復一日複雜的視覺刺激時,是如何處理諸如型態與顏色等因子。然而Gallant表示,現在的科學技術並不真得具備以上任何一個條件。

Gallant指出,之前曾嘗試模擬大腦對於簡單幾何圖形的反應。但是試圖分析大腦對於更複雜、更實際的影像反應,則顯然困難許多。

類似上述那種能夠解讀腦部活動的裝置因為可以觀察大腦活動如何因疾病或治療產生變化,而已被運用在醫學上,像是評估中風後腦部受損的情況,或是評估特定藥物的治療成效,或是協助診斷諸如失智症等特定病況。

建立大腦如何對各種刺激產生反應的模型也可以應用在神經對訊息處理的研究。Haynes去年所發表的一份報告可以預測受試者正在運算哪組加法。他認為,這個模型被推廣應用的程度相當值得期待,但也同時表示,要將這個模型運用在他自己的研究上面,可能還有一段很長的路要走,因為現在並沒有一個夠好的模型來了解人類的心智意圖。

原文出處:Nature News, March 5, 2008
http://www.nature.com/news/2008/080305/full/news.2008.650.html

參考資料:
Kay KN, Naselaris T, Prenger RJ, Gallant JL. (2008) Identifying natural images from human brain activity. Nature. 452:352-5.

審稿者後記:
實驗中所使用的新圖片彼此之間是截然不同的類型,例如:水果,與房子,與人。所以更精準的說,在給予受試者新圖片後,Gallant所能推斷出的是受試者觀看的新圖片是屬於哪一「類」:是水果類?建築類?還是動物類?而尚無法更進一步區分是狗是貓還是人。

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