É assim que o dispositivo de digitalização fMRI se pareceLer pensamentos é um sonho de longa data de muitas pessoas. Esse sonho se reflete em um grande número de obras de ficção científica, em filmes e contos de fadas. Mas, de fato, ler pensamentos é uma tarefa difícil, para a qual são necessárias tecnologias modernas. E não apenas hardware, isto é, hardware, mas também plataformas de software, ou seja, redes neurais.
Recentemente, um grupo de cientistas ensinou a rede neural a determinar o que uma pessoa vê analisando imagens de ressonância magnética funcional (
ressonância magnética funcional). Esse é um problema muito difícil, mas parece que cientistas da China o resolveram com sucesso.
É complicado porque é necessário aprender com as imagens de ressonância magnética, que apresentam muito ruído, para determinar quais partes do cérebro funcionam e entender o que está por trás dele. As próprias imagens, ao usar equipamento de digitalização apropriado, são tridimensionais. E essa imagem tridimensional da atividade de certas partes do cérebro precisa ser traduzida em imagens bidimensionais - aquelas que uma pessoa viu antes ou durante uma varredura.
Para obter imagens de ressonância magnética, geralmente é necessário levar em consideração o fato de que a atividade de um voxel (volume ativo) do cérebro é causada pela atividade de outros voxels. Como resultado, um computador precisa ignorar uma série de voxels ativos para exibir uma imagem relativamente clara. Tudo isso complica a tarefa de reconstruir o que uma pessoa vê. Em geral, esse problema foi resolvido, os médicos aprenderam a "separar o grão do joio", sim, mas o processo descrito acima reduz a qualidade do reconhecimento da imagem vista por um voluntário cujo cérebro está sendo examinado.
Hoje, a ressonância magnética funcional é um dos tipos de neuroimagem em desenvolvimento mais ativo. Desde o início dos anos 90, a ressonância magnética funcional tornou-se popular em áreas como a visualização de processos cerebrais devido à sua invasividade relativamente baixa, falta de exposição à radiação e disponibilidade relativamente ampla. O método em si baseia-se no fato de que o fluxo sanguíneo cerebral e a atividade neuronal estão interconectados. Quando qualquer área do cérebro está ativa, o fluxo sanguíneo para essa área também aumenta.
Cientistas da China que trabalharam nesse projeto
decidiram encontrar novas maneiras de analisar dados de imagens de ressonância magnética. Especialistas do Centro de Pesquisa de Pequim também começaram a usar redes neurais, que começaram a ser consistentemente treinadas para determinar a relação entre o que uma pessoa vê e a atividade de seu cérebro registrada com ressonância magnética.
Inicialmente, foi solicitado aos voluntários que olhassem para um objeto simples, durante o qual uma ressonância magnética cerebral do cérebro foi realizada. Um objeto simples se refere à imagem de um número ou letra na figura. Como resultado, os cientistas receberam um conjunto de dados na forma de uma varredura do cérebro e da imagem original. Gradualmente, a tarefa foi complicada, a rede neural foi treinada em uma variedade de imagens. No total, cerca de 1800 imagens originais e imagens da atividade cerebral foram incluídas na base de treinamento. Na maioria das vezes, os cientistas o gastavam no treinamento da rede neural, e não em mais nada.
Os resultados mostrados usando a nova metodologia de especialistas chineses e vários outros métodos criados por outras equipes de cientistas em momentos diferentesAlém disso, a rede neural aprendeu gradualmente a restaurar a imagem original, que não foi mostrada a ela, de acordo com uma varredura do cérebro humano. Para melhorar os resultados, a rede neural foi treinada para distinguir entre ruído e dados úteis nas imagens. Como resultado, as imagens restauradas por computador que uma pessoa viu se tornaram mais nítidas e precisas. Além disso, os cientistas forneceram às redes neurais uma comparação da imagem original que uma pessoa viu e a imagem que um computador reproduziu.
Os resultados
foram muito interessantes. A rede neural aprendeu a reproduzir a imagem original com um alto grau de precisão. Em muitos casos, essas imagens eram mais nítidas do que usando qualquer outra técnica criada anteriormente.
“Comparações experimentais de imagens em larga escala nos mostram que podemos realmente restaurar imagens que uma pessoa vê com imagens de ressonância magnética e fazê-lo com mais precisão do que antes”, diz o gerente de projeto Changde Du.
Segundo especialistas, essa tecnologia permite que você se aproxime do momento de criar interfaces neurais para trabalhar com máquinas sem etapas intermediárias. Talvez em um futuro não muito distante, uma pessoa seja capaz de conectar seu sistema nervoso às redes de computadores, transmitindo dados e percebendo imagens visuais. Isso não será possível amanhã, mas talvez seja mais rápido do que o considerado.
arXiv: 1704.07575