Ezt Rajesh Rao idegtudós és Jeffrey Ojemann idegsebész 5 tagú csapata jelentette be a washingtoni University of Seattle-ből (USA). A cikk első szerzője idegsebész és fizikus társuk, Kai Miller, aki szintén a Stanford Egyetemen (Kalifornia, USA) dolgozik.

agyi

Arcok a házakkal szemben

A kísérletek során ébren lévő betegek agyának temporális lebenyébe beültetett elektródákat használtak. Az idegi válaszok elemzése lehetővé tette számukra, hogy megállapítsák, hogy a vizuális ingerek két meghatározott kategóriája - az arc vagy az otthoni képek - melyiket vizsgálják és mikor. És 95 százalék feletti pontossággal.

"Két dolgot próbáltunk megérteni. Először: hogyan érzékeli az emberi agy a tárgyakat a temporális lebenyben. És akkor hogyan használhatja a számítógépet olyan információk kinyerésére, amelyek lehetővé teszik, hogy valós időben megjósolja, mit néz az illető ”- mondta Rajesh Rao.

"Klinikai szempontból eredményünk koncepcionális bizonyítékként tekinthető arra, hogy kommunikációs mechanizmus építhető fel megbénult betegek vagy post-mortem betegek számára, akik teljesen elméjükbe szorultak" - tette hozzá.

Epilepsziás alapon

A vizsgálatban 7 epilepsziás beteget vontak be a Seattle Harbourview Medical Center-be. Mindannyian olyan rohamokban szenvedtek, amelyek nem szedtek gyógyszert. Ezért műtéten estek át, amelynek során ideiglenesen, körülbelül 1 hétig elektródákat ültettek be az agy temporális lebenyébe, amelyek a rohamok gócainak felkutatására szolgálnak. A kutatók kihasználták a kórházban tartózkodásukat, és számos könnyű feladatot adtak nekik.

Emlősöknél az időbeli lebenyek a szem és a fül mögött vannak, és az érzékekből származó bemeneteket dolgozzák fel. Epilepsziás rohamok gyakran előfordulnak bennük. Az Alzheimer-kórban és a demenciában is nagy szerepet játszanak. Nyilvánvalóan sebezhetőbbek a fejsérülésekkel szemben, mint az agy más részein.

Két jel

A számítógép rögzítette és elemezte az agyi aktivitás két jellegzetes jelét. Először is, a jelenségekhez kapcsolódó potenciálok. Másodszor, a szélessávú spektrális változások. Az első jelet több százezer neuron egyidejű aktiválása hozta létre, amikor a képet először bemutatták a betegnek. A második jel feldolgozását az első információhullám után folytatták.

A számítógép-monitort figyelő betegek véletlenszerű képsorozattal rendelkeztek. Körülbelül 400 milliszekundumnyi felvillanás volt emberi arcokról és házakról, üres szürke képernyők jelentek meg közöttük. Azt a feladatot kapták, hogy jelentsenek egy felborult házat, a tetőn.

"Különböző reakciókat kaptunk különböző elektródák helyéről. Néhányan érzékenyek voltak az arcokra, mások a házakra "- mondta Rajesh Rao. A szoftver elemezte az adatokat annak meghatározása érdekében, hogy az ólompozíció és a jel típusának melyik kombinációja felel meg a legjobban a beteg által látottaknak.

A kutatók a képek első kétharmadára hangolták a szoftvert. Az utolsó harmadban már nem tudták a tartalmukat. Azonban 96 százalékos pontosságot értek el annak eldöntésében, hogy a beteg házat, arcot vagy szürke képernyőt lát-e és mikor. De csak akkor, ha mindkét típusú jelet egyszerre elemezték, amelyek nyilván kiegészítik egymást.

Globális kép

"A tudósok hagyományosan az egyes neuronokra koncentráltak. Kutatásunk azonban globálisabb képet nyújt, az idegsejtek nagyon nagy hálózatainak szintjén. Sikerült megörökítenie, hogy egy éber és figyelmes ember hogyan érzékeli egy összetett vizuális tárgyat "- magyarázta Rajesh Rao.

Hangsúlyozta, hogy az alkalmazott módszertan fontos lépés az agy feltérképezésében. Ez lehetővé teszi, hogy valós időben észlelje, hogy az agy mely helyei milyen típusú információkra érzékenyek.

"Hasznos lesz a motoros funkciók, az epilepszia és a memória kutatásában. A háttérben lévő matematika, amelyet itt a biológiai összefüggésekben használnak, elengedhetetlen a tanuláshoz "- összegezte Jeffrey Ojemann.

A "gondolatolvasás" az idegtudomány egyik örökzöldje. Azonban még ez a kutatás is azt mutatja, hogy ez nincs annyira a valóságon kívül. Kellően érzékeny érzékelőkkel és elegendő számítási teljesítménnyel.

A csoport tagjai az eredményeket a Public Library of Science Computational Biology folyóiratban tették közzé.