Así es como se ve el dispositivo de escaneo fMRILeer pensamientos es un sueño de muchos años. Este sueño se refleja en una gran cantidad de obras de ciencia ficción, en películas y cuentos de hadas. Pero, de hecho, leer pensamientos es una tarea difícil, para cuya solución se necesitan las tecnologías modernas. Y no solo hardware, es decir, hardware, sino también plataformas de software, a saber, redes neuronales.
Hace relativamente poco tiempo, un grupo de científicos enseñó a la red neuronal a determinar qué ve una persona mediante el análisis de imágenes de resonancia magnética funcional (
fMRI ). Este es un problema muy difícil, pero parece que los científicos de China lo han resuelto con éxito.
Es complicado porque es necesario aprender de las imágenes de fMRI, que tienen mucho ruido, para determinar qué partes del cerebro funcionan y comprender qué hay detrás. Las imágenes mismas, cuando se utiliza el equipo de escaneo apropiado, son tridimensionales. Y esta imagen tridimensional de la actividad de ciertas partes del cerebro debe traducirse en imágenes bidimensionales, aquellas que una persona vio antes o durante una exploración.
Para obtener imágenes de fMRI, generalmente es necesario tener en cuenta el hecho de que la actividad de un vóxel (volumen activo) del cerebro es causada por la actividad de otros vóxeles. Como resultado, una computadora necesita ignorar una serie de vóxeles activos para mostrar una imagen relativamente clara. Todo esto complica la tarea de reconstruir lo que ve una persona. En general, este problema se ha resuelto, los médicos han aprendido a "separar el grano de la paja", sí, pero el proceso descrito anteriormente reduce la calidad del reconocimiento de la imagen vista por un voluntario cuyo cerebro está siendo escaneado.
Hoy en día, la resonancia magnética funcional es uno de los tipos de neuroimagen que se desarrollan más activamente. Desde principios de la década de 1990, la resonancia magnética funcional se ha vuelto popular en áreas como la visualización de los procesos cerebrales debido a su invasividad relativamente baja, la falta de exposición a la radiación y la disponibilidad relativamente amplia. El método en sí se basa en el hecho de que el flujo sanguíneo cerebral y la actividad neuronal están interconectados. Cuando cualquier área del cerebro está activa, el flujo sanguíneo a esta área también aumenta.
Los científicos de China que trabajaron en este proyecto
decidieron encontrar nuevas formas de analizar datos de imágenes de fMRI. Los especialistas del Centro de Investigación de Beijing también comenzaron a usar redes neuronales, que comenzaron a recibir capacitación constante para determinar la relación entre lo que ve una persona y la actividad de su cerebro registrada con fMRI.
Inicialmente, se pidió a los voluntarios que miraran un objeto simple, durante el cual se realizó una exploración fMRI del cerebro. Un objeto simple se refiere a la imagen de un número o letra en la figura. Como resultado, los científicos recibieron un conjunto de datos en forma de escáner cerebral y la imagen original. Poco a poco, la tarea fue complicada, la red neuronal se entrenó en una variedad de imágenes. En total, se incluyeron alrededor de 1800 imágenes originales e imágenes de actividad cerebral en la base de entrenamiento. La mayoría de las veces los científicos lo dedicaron al entrenamiento de la red neuronal, y no a otra cosa.
Los resultados se muestran utilizando la nueva metodología de expertos chinos y varios otros métodos creados por otros equipos de científicos en diferentes momentos.Además, la red neuronal aprendió gradualmente a restaurar la imagen original, que no se le mostró, según un escaneo del cerebro humano. Para mejorar los resultados, la red neuronal fue entrenada para distinguir entre ruido y datos útiles en imágenes. Como resultado, las imágenes restauradas por computadora que una persona vio se volvieron más claras y precisas. Además, los científicos dieron a las redes neuronales una comparación de la imagen original que vio una persona y la imagen que reprodujo una computadora.
Los resultados
fueron muy interesantes. La red neuronal ha aprendido a reproducir la imagen original con un alto grado de precisión. En muchos casos, estas imágenes fueron más nítidas que el uso de cualquier otra técnica creada anteriormente.
"Las comparaciones experimentales a gran escala de imágenes nos muestran que en realidad podemos restaurar imágenes que una persona ve con imágenes fMRI, y hacerlo con mayor precisión que antes", dice el gerente del proyecto Changde Du.
Según los expertos, esta tecnología le permite acercarse al momento de crear interfaces neuronales para trabajar con máquinas sin pasos intermedios. Quizás en un futuro no muy lejano, una persona podrá conectar su sistema nervioso a las redes de computadoras, transmitiendo datos y percibiendo imágenes visuales. Esto no será posible mañana, pero tal vez más rápido de lo considerado.
arXiv: 1704.07575