Kodning och avkodning i funktionell magnetisk resonanstomografi har nyligen utvecklats som ett forskningsområde för att icke-invasivt karakterisera sambandet mellan stimulansfunktioner och mänsklig hjärnaktivitet. För att övervinna utmaningen att formalisera vilka stimulansfunktioner som bör modulera enstaka voxelsvar, inför vi ett allmänt tillvägagångssätt för att göra direkt testerbara förutsägelser av enstaka voxelsvar på statistiskt anpassade representationer av ekologiskt giltiga stimuli. Dessa representationer är inlärda från omärkta data utan övervakning. Vårt tillvägagångssätt valideras med hjälp av en parsimonisk beräkningsmodell av (i) hur tidiga visuella kortikala representationer anpassas till statistiska regulariteter i naturliga bilder och (ii) hur populationer av dessa representationer poolas av enstaka voxlar. Denna beräkningsmodell används för att förutsäga enstaka voxelsvar på naturliga bilder och identifiera naturliga bilder från stimulerade flera voxelsvar. Vi visar att statistiskt anpassade låg-nivå sparse och invarianta representationer av naturliga bilder bättre spänner över utrymmet för tidiga visuella kortikala representationer och kan mer effektivt utnyttjas i stimulans identifiering än handdesignade Gabor wavelets. Våra resultat visar potentialen i vårt tillvägagångssätt att bättre sondera okända kortikala representationer.
Güçlü och Gerven REF visade att oövervakad funktionsinlärning från funktionella hjärn MRI-data förbättrar människans hjärnaktivitetsförutsägelse som svar på naturliga bilder.
Unsupervised Feature Learning Improves Prediction of Human Brain Activity in Response to Natural Images
{'venue': 'PLoS Computational Biology', 'journal': 'PLoS Computational Biology', 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}