Тышқыш миының белсенділігі бойынша бейнероликтерді қайта құрастыру

Зерттеушілер тышқандардың ми белсенділігі деректерін пайдаланып, қысқа бейнероликтерді қалпына келтіру әдісін жасады. Бұл тәсіл жануарлар көрген визуалды бейнелерді қайта жасауға мүмкіндік берді. Лондон университеттік колледжінде (UCL) жүргізілген бұл жұмыс мидың визуалды сигналдарды қоршаған орта туралы ішкі бейнелерге қалай айналдыратынын зерттеуге жаңа мүмкіндіктер ашады.

Визуалды ақпаратты өңдеуді зерттеудің жаңа тәсілі

eLife журналында жарияланған мақалада алынған нәтижелердің мидағы көру ақпаратын өңдеуді тереңірек түсінуге қалай көмектесетіні сипатталған. Бұл әдіс болашақта әртүрлі түрлердің бірдей ортаны қалай қабылдайтынын салыстыруға мүмкіндік береді.

Бұрынғы зерттеулерде адамдарға суреттер мен фильмдер көрсетіліп, бір уақытта ми белсенділігі МРТ арқылы тіркелген. Осы деректер негізінде визуалды ақпаратты, тіпті жеке пиксельдерге дейін, қалпына келтіруге тырысқан. Жаңа зерттеуде тышқандардың миындағы жеке жасушалардың белсенділігі жазылып, визуалды ақпараттың мида қалай кодталатыны туралы неғұрлым егжей-тегжейлі түсінік алынды. Көру қыртысынан алынған деректердің көмегімен жануарларға көрсетілген бейнероликтердің жоғары сапалы реконструкциялары жасалды.

Технология және реконструкция алгоритмдері

Фильмдерді қалпына келтіру үшін команда бастапқыда Sensorium 2023 байқауына арналған нейрондық кодтау динамикалық моделін қолданды. Бұл модель тышқандар фильм көргенде жеке нейрондардың реакциясын болжайды және жануарлардың қозғалысы мен қарашық диаметрінің өзгеруі сияқты қосымша параметрлерді ескереді.

UCL зерттеушілері осы тәсілді сол деректер жиынын пайдаланып жетілдірді. Алдымен олар нейрондардың бос экранды көргенде қалай әрекет етуі тиіс екенін есептеп, бұл болжамдарды фильмдерді көрген кездегі нақты белсенділікпен салыстырды. Ми белсенділігі кальций деңгейінің жергілікті жоғарылауын анықтайтын микроскопиялық әдіспен өлшенді.

Алгоритм бастапқы бос фильмнің пиксельдерін біртіндеп өзгертіп, болжанған және өлшенген белсенділік арасындағы айырмашылықты пайдаланды. Осылайша, реконструкцияланған видео тышқанға көрсетілген түпнұсқаға барған сайын ұқсай түсті.

Әдісті тексеру және болашағы

Модель оқытылғаннан кейін қосымша сынақ жүргізілді: ми белсенділігі тышқан бұрын оқытуда қолданылмаған жаңа бейнероликті көргенде тіркелді. Тек осы деректерді пайдаланып, жүйе жаңа видеоға ұқсас 10 секундтық фильмді қалпына келтіре алды.

Реконструкциялардың сапасын бағалау үшін пиксельдік корреляция әдісі қолданылды, ол түпнұсқа мен қалпына келтірілген фильмдердегі сәйкес пиксельдерді салыстырады. Талдау екі видео арасында тек шамалы уақытша айырмашылықтар бар екенін көрсетті. Сондай-ақ, суреттердің айқындығын арттыру және визуалды көріністің ауқымын кеңейту әлеуеті бар екені атап өтілді.

Алдағы уақытта жануарлар көретін көріністердің үлкен бөлігін қамтитын және анығырақ реконструкциялар жасауға мүмкіндік беретін деректер жиналмақ. Бұл әдіс сондай-ақ физикалық шындық пен мидың ішкі бейнесі арасындағы айырмашылықтарды зерттеуге қолданылады.

Зерттеудің маңызы

Көру — камера сияқты қарапайым жазу процесі емес. Ми үнемі келіп түсетін сенсорлық ақпаратты түсіндіреді, сүзгіден өткізеді және өзгертеді. Бұл өзгерістер қайда және қалай болатынын түсіну қабылдаудың маңызды қағидаларын ашуы мүмкін. Зерттеу мидағы әлемнің ішкі бейнесі объективті шындықтан ерекшеленетінін және бұл айырмашылықтар ақпаратты өңдеудің миға тән ерекшеліктерін көрсететінін дәлелдейді.