揭示大腦如何組織圖像

　　美國加州大學(xué)伯克利分校的科學(xué)家利用功能性磁共振成像技術(shù)掃描患者大腦，揭示大腦如何處理不同種類的視覺信息以及哪些大腦區(qū)域負責(zé)處理(右)。利用研究獲取的數(shù)據(jù)，他們繪制了一幅3D“大腦地圖”(左)。

揭示大腦如何組織圖像

　　大腦的語義地圖，展示了不同的大腦區(qū)域如何處理不同種類的信息。

揭示大腦如何組織圖像

　　根據(jù)大腦掃描獲取的數(shù)據(jù)繪制的圖像，不同顏色對應(yīng)不同類別的物體。研究發(fā)現(xiàn)激活同一大腦區(qū)域的物體類別擁有類似的顏色，人類為綠色，動物為黃色，車輛為粉紅色和紫羅蘭色，建筑為藍色。

　　英國媒體報道，借助立基于大腦成像數(shù)據(jù)的電腦模型，美國加州大學(xué)伯克利分校的科學(xué)家繪制出驚人的人類“大腦地圖”，揭示大腦如何組織我們每天看到的大量圖像?？茖W(xué)家發(fā)現(xiàn)大腦能夠?qū)⑽覀兛吹降牟煌矬w和活動進行有序排列并且效率極高。據(jù)悉，繪制這樣的大腦地圖還是第一次。

　　科學(xué)家將這種大腦地圖稱之為“一個連續(xù)的語義空間”。研究中，加州大學(xué)伯克利分校的科學(xué)家要求參與者觀看兩小時視頻，利用功能性磁共振成像技術(shù)獲取他們的大腦皮層成像數(shù)據(jù)而后對這些數(shù)據(jù)進行分析，了解哪些大腦區(qū)域負責(zé)處理我們在日常生活中看到的物體并按照它們的類別進行組織。研究人員發(fā)現(xiàn)一些類別之間存在有意義的聯(lián)系，例如擁有相同“鄰域語義”的人類和動物，其他則還沒有太大意義，例如走廊和桶之間。不過，不同的人擁有一個類似的“語義布局”。

　　功能性磁共振成像負責(zé)記錄參與者的大腦活動，研究人員對獲取的數(shù)據(jù)進行分析，尋找數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性同時創(chuàng)建一個電腦模型，展示大腦皮層的3萬個細分區(qū)域如何對視頻中展示的1700多種物體和行為作出反應(yīng)。隨后，他們利用主成份分析法尋找所有參與者共有的“語義空間”，最后繪制出彩色多維地圖，展示1700多種視覺信息和它們之間的關(guān)系。

　　地圖中，激活同一大腦區(qū)域的物體類別擁有類似的顏色，人類為綠色，動物為黃色，車輛為粉紅色和紫羅蘭色，建筑為藍色。研究論文主執(zhí)筆人亞歷山大·胡斯表示：“我們采用的方法有助于進行更完整更細致的大腦活動分析，了解背后的機制?！?/p>

　　根據(jù)胡斯等人的研究發(fā)現(xiàn)，大腦只需動用一個很小的區(qū)域就能確定物體類別的多樣性，而不是像此前研究所認為的那樣，一個特定的區(qū)域?qū)?yīng)一個類別。研究人員指出大腦根據(jù)不同類別之間的關(guān)系進行組織。胡斯表示：“人類的大腦能夠識別數(shù)千種不同類別的物體。鑒于人類大腦的體積有限，一個特定的大腦區(qū)域?qū)?yīng)一個類別顯然是不可能的?！?/p>

　　進一步了解大腦如何組織視覺信息有助于幫助確診和治療一系列腦部病變。此外，胡斯等人的研究發(fā)現(xiàn)也可用于研發(fā)大腦-機器界面，尤其是面部以及其他圖像識別系統(tǒng)。研究論文刊登在《神經(jīng)元》雜志上。