Vi presenterar ett metodologiskt tillvägagångssätt med magnetoencefalografi (MEG) och maskininlärning tekniker för att undersöka flödet av perceptuell och semantisk information decodable från neural aktivitet i den halv sekund under vilken hjärnan förstår betydelsen av ett konkret substantiv. Viktig information om den kortikala platsen för neural aktivitet relaterad till representationen av substantiv i den mänskliga hjärnan har avslöjats av tidigare studier med hjälp av fMRI. Den tidsmässiga sekvensen av bearbetning från sensorisk ingång till begreppsförståelse förblir dock oklar, delvis på grund av den dåliga tidsupplösning som fMRI tillhandahåller. I denna studie besvarade försökspersonerna 20 frågor (t.ex. Är den vid liv?) om egenskaperna hos 60 olika substantiv föranledda av samtidig presentation av ett avbildat objekt och dess skrivna namn. Våra resultat visar att den nervaktivitet som observerats med MEG kodar en mängd perceptuella och semantiska egenskaper hos stimuli vid olika tidpunkter i förhållande till stimulidebut, och på olika kortikala platser. Genom att avkoda dessa funktioner kunde vår MEG-baserade klassificeringsapparat på ett tillförlitligt sätt skilja mellan två olika konkreta substantiv som den aldrig tidigare sett. Resultaten visar att det finns tydliga skillnader mellan tidsförloppet för MEG-aktivitetens omfattning och decodable semantic information. Perceptuella funktioner avkodades från MEG-aktivitet tidigare i tiden än semantiska funktioner, och funktioner relaterade till analfabetism, storlek och manipulerbarhet avkodades konsekvent mellan försökspersoner. Vi konstaterade också att regioner som ofta förknippas med semantisk bearbetning i fMRI-litteraturen kanske inte visar höga avkodningsresultat i MEG. Vi tror att denna typ av tillvägagångssätt och medföljande maskininlärningsmetoder kan utgöra grunden för ytterligare modellering av flödet av neural information under språkbehandling och en mängd andra kognitiva processer.
REF avkoda från MEG ordet ett ämne läser.
Tracking neural coding of perceptual and semantic features of concrete nouns
{'venue': 'NeuroImage', 'journal': 'NeuroImage', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}