Kartläggning kan ofta inte antas på fi rst plats; Voxels och sensorer för hjärnavbildning, till exempel, reflect aktiviteten hos ett stort antal neuroner. Även om även modellenheter kan representera grupper av neuroner, kan vi i allmänhet inte anta en en-till-en motsvarighet. När det inte finns någon en-till-en-kartläggning är försöket att defi nera en sådan kartläggning klart omotiverat. Definiera överensstämmelse mer allmänt i form av en linjär omvandling skulle kräva fitting av en viktmatris, som ofta har ett oöverkomligt stort antal parametrar (antal modellenheter per antal datakanaler). Liknande motsvarighetsproblem uppstår i samband med aktivitetsmönster mellan olika former av hjärnaktivitetsmätning. Moderna tekniker av flerkanalig hjärnaktivitet mätning (inklusive invasiv och hårbotten elektrofysiologi, liksom fMRI) kan ta rika prover av neuronal mönsterinformation. Invasiv elektrofysiologi är den idealiska modaliteten när det gäller upplösning i både rymden (en enda neuron) och tiden (ms). Endast en mycket liten delmängd nervceller kan dock registreras samtidigt. Imaging tekniker (fMRI och hårbotten elektrofysiologi), prov neuronal aktivitet contiguously över stora delar av hjärnan eller över En grundläggande utmaning för system neurovetenskap är att kvantitativt relatera sina tre huvudgrenar av forskning: hjärnaktivitetsmätning, beteendemätning och beräkningsmodellering. Med hjälp av uppmätta hjärnaktivitetsmönster för att utvärdera beräkningsnätverksmodeller kompliceras behovet av att defi ne motsvarigheten mellan enheterna i modellen och kanalerna för hjärnaktivitetsdata, t.ex. encellsinspelningar eller voxels från funktionell magnetisk resonanstomografi (fMRI). Liknande motsvarande problem komplicerar relaterade aktivitetsmönster mellan olika former av hjärnaktivitetsmätning (t.ex. fMRI och invasiv elektrofysiologi eller hårbotten) och mellan individer och arter. För att överbrygga dessa klyftor föreslår vi abstraktion från aktivitetsmönstren själva och datarepresentationsmatriser (RDMs), som kännetecknar den information som bärs av en given representation i en hjärna eller modell. Baserat på en rik psykologisk och matematisk litteratur om likhetsanalys, föreslår vi ett nytt experimentellt och dataanalytiskt ramverk som kallas representationell likhetsanalys (RSA), där flerkanaliga mätningar av neural aktivitet är kvantitativt relaterade till varandra och till beräkningsteori och beteende genom att jämföra RDMs. Vi demonstrerar RSA genom att relatera representationer av visuella objekt som mäts med fMRI i tidig visuell cortex och fusiform ansikte område till beräkningsmodeller som spänner över ett brett spektrum av komplexiteter. RDMs är samtidigt relaterade via andra-nivå tillämpning av multidimensionell skalning och testad med hjälp av randomisering och bootstrap tekniker. Vi diskuterar den breda potentialen av RSA, inklusive nya metoder för experimentell design, och hävdar att dessa idéer, som har djupa rötter i psykologi och neurovetenskap, kommer att möjliggöra den integrerade kvantitativa analysen av data från alla tre grenar, vilket bidrar till en mer unified system neuroscience.
Genom att undersöka likhetsstruktur aktiveringsmönster istället för aktiveringsmönster själva, RSA möjliggör en direkt jämförelse av hjärnrepresentationer över olika representationsutrymmen REF.
Representational Similarity Analysis – Connecting the Branches of Systems Neuroscience
{'venue': 'Frontiers in Systems Neuroscience', 'journal': 'Frontiers in Systems Neuroscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}