एआई-जनित छवियां मस्तिष्क में दृश्य कार्य को मैप करती हैं

Posted by

वेइल कॉर्नेल मेडिसिन, कॉर्नेल टेक और कॉर्नेल के इथाका परिसर के शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क के दृश्य प्रसंस्करण क्षेत्रों की जांच के लिए तंत्रिका वैज्ञानिक उपकरण के रूप में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई)-चयनित प्राकृतिक छवियों और एआई-जनित सिंथेटिक छवियों के उपयोग का प्रदर्शन किया है।

एआई-आधारित ब्रेन मैपिंग - कलात्मक व्याख्या।

एआई-आधारित ब्रेन मैपिंग – कलात्मक व्याख्या। छवि क्रेडिट: एलियास नोरिका, DALL·E 3 के साथ बनाया गया

लक्ष्य यह समझने के लिए डेटा-संचालित दृष्टिकोण लागू करना है कि शोधकर्ता द्वारा चयनित छवियों के अधिक सीमित सेट पर प्रतिक्रियाओं को देखते समय उत्पन्न होने वाले पूर्वाग्रहों को संभावित रूप से समाप्त करते हुए धारणा को कैसे व्यवस्थित किया जाता है।

में अध्ययनकम्युनिकेशंस बायोलॉजी में प्रकाशित, शोधकर्ताओं को मानव दृश्य प्रणाली के एआई मॉडल के आधार पर चयनित या उत्पन्न छवियों को देखने के लिए स्वयंसेवकों की आवश्यकता थी। छवियों के कई दृश्य प्रसंस्करण क्षेत्रों को अधिकतम रूप से सक्रिय करने की भविष्यवाणी की गई थी।

स्वयंसेवकों की मस्तिष्क गतिविधि को रिकॉर्ड करने के लिए कार्यात्मक चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग (एफएमआरआई) का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने पाया कि छवियों ने नियंत्रण छवियों की तुलना में लक्ष्य क्षेत्रों को काफी अधिक सक्रिय किया।

शोधकर्ताओं ने यह भी दिखाया कि वे इस छवि-प्रतिक्रिया डेटा का उपयोग व्यक्तिगत स्वयंसेवकों के लिए अपने दृष्टि मॉडल को ट्यून करने के लिए कर सकते हैं, ताकि किसी विशेष व्यक्ति के लिए सक्रियता को अधिकतम करने के लिए बनाई गई छवियां सामान्य मॉडल के आधार पर उत्पन्न छवियों से बेहतर प्रदर्शन कर सकें।

“हमें लगता है कि यह दृष्टि के तंत्रिका विज्ञान का अध्ययन करने के लिए एक आशाजनक नया दृष्टिकोण है,” वेइल कॉर्नेल मेडिसिन में फील फैमिली ब्रेन एंड माइंड रिसर्च इंस्टीट्यूट में रेडियोलॉजी और तंत्रिका विज्ञान में गणित के प्रोफेसर एमी कुसेजेस्की ने कहा।

यह अध्ययन कॉर्नेल इंजीनियरिंग और कॉर्नेल टेक में इलेक्ट्रिकल और कंप्यूटर इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और वेइल कॉर्नेल मेडिसिन में रेडियोलॉजी में इलेक्ट्रिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर मर्ट सबुनकु की प्रयोगशाला के सहयोग से किया गया था। अध्ययन के पहले लेखक, डॉ. ज़िजिन गु था, जो अध्ययन के समय सबुनकु और कुसेयेस्की द्वारा सह-पर्यवेक्षित एक डॉक्टरेट छात्र था।

कुछ विशिष्ट छवियों के लिए मस्तिष्क की प्रतिक्रियाओं को मैप करके, मानव दृश्य प्रणाली का एक सटीक मॉडल बनाना, आधुनिक तंत्रिका विज्ञान के अधिक महत्वाकांक्षी लक्ष्यों में से एक है।

उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने पाया है कि एक दृश्य प्रसंस्करण क्षेत्र चेहरे की छवि के जवाब में दृढ़ता से सक्रिय हो सकता है जबकि दूसरा एक परिदृश्य पर प्रतिक्रिया कर सकता है। प्रत्यारोपित इलेक्ट्रोड के साथ मस्तिष्क गतिविधि को सीधे रिकॉर्ड करने के जोखिम और कठिनाई को देखते हुए, वैज्ञानिकों को इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए मुख्य रूप से गैर-आक्रामक तरीकों पर भरोसा करना चाहिए।

पसंद की गैर-आक्रामक विधि एफएमआरआई है, जो अनिवार्य रूप से मस्तिष्क की छोटी वाहिकाओं में रक्त के प्रवाह में परिवर्तन को रिकॉर्ड करती है – मस्तिष्क गतिविधि का एक अप्रत्यक्ष उपाय – क्योंकि विषय संवेदी उत्तेजनाओं के संपर्क में आते हैं या अन्यथा संज्ञानात्मक या शारीरिक कार्य करते हैं। एक एफएमआरआई मशीन घन मिलीमीटर के क्रम पर एक रिज़ॉल्यूशन पर, पूरे मस्तिष्क में तीन आयामों में इन छोटे परिवर्तनों को पढ़ सकती है।

अपने स्वयं के अध्ययन के लिए, कुसेस्की और सबुनकु और उनकी टीमों ने कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क (एएनएन) नामक एआई-प्रकार प्रणाली को प्रशिक्षित करने के लिए मानव विषयों की संबंधित एफएमआरआई प्रतिक्रियाओं के साथ हजारों प्राकृतिक छवियों वाले मौजूदा डेटासेट का उपयोग किया। मस्तिष्क की दृश्य प्रसंस्करण प्रणाली.

फिर उन्होंने इस मॉडल का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया कि संपूर्ण डेटासेट में कौन सी छवियों को मस्तिष्क के कई लक्षित दृश्य क्षेत्रों को अधिकतम रूप से सक्रिय करना चाहिए। उन्होंने समान कार्य को पूरा करने के लिए सिंथेटिक छवियां उत्पन्न करने के लिए मॉडल को एआई-आधारित छवि जनरेटर के साथ भी जोड़ा।

कुसेस्की ने कहा, “यहां हमारा सामान्य विचार दृश्य प्रणाली को एक व्यवस्थित, निष्पक्ष तरीके से मैप और मॉडल करना है, यहां तक ​​​​कि उन छवियों का उपयोग करना भी है जो एक व्यक्ति सामान्य रूप से सामना नहीं करेगा।”

शोधकर्ताओं ने छह स्वयंसेवकों को नामांकित किया और कई दृश्य प्रसंस्करण क्षेत्रों में प्रतिक्रियाओं पर ध्यान केंद्रित करते हुए, इन छवियों पर उनकी एफएमआरआई प्रतिक्रियाएं दर्ज कीं।

नतीजे बताते हैं कि, प्राकृतिक छवियों और कृत्रिम छवियों दोनों के लिए, अनुमानित अधिकतम एक्टिवेटर छवि, सभी विषयों में औसतन, केवल औसत एक्टिवेटर के रूप में चयनित या उत्पन्न छवियों के एक सेट की तुलना में लक्ष्य मस्तिष्क क्षेत्रों को काफी अधिक सक्रिय करती है। .

यह टीम के एएनएन-आधारित मॉडलों की सामान्य वैधता का समर्थन करता है और सुझाव देता है कि सिंथेटिक छवियां ऐसे मॉडलों के परीक्षण और सुधार के लिए जांच के रूप में भी उपयोगी हो सकती हैं।

एक अनुवर्ती प्रयोग में, टीम ने छह विषयों में से प्रत्येक के लिए अलग-अलग एएनएन-आधारित दृश्य प्रणाली मॉडल बनाने के लिए पहले सत्र से छवि और एफएमआरआई-प्रतिक्रिया डेटा का उपयोग किया।

फिर उन्होंने प्रत्येक विषय के लिए अनुमानित अधिकतम-एक्टिवेटर छवियों को चुनने या उत्पन्न करने के लिए इन व्यक्तिगत मॉडलों का उपयोग किया। इन छवियों पर fMRI प्रतिक्रियाओं से पता चला कि, कम से कम सिंथेटिक छवियों के लिए, समूह मॉडल पर आधारित छवियों की प्रतिक्रियाओं की तुलना में, FFA1 नामक फेस-प्रोसेसिंग क्षेत्र, एक लक्ष्य दृश्य क्षेत्र, की अधिक सक्रियता थी।

यह परिणाम बताता है कि एआई और एफएमआरआई व्यक्तिगत दृश्य-प्रणाली मॉडलिंग के लिए उपयोगी हो सकते हैं, उदाहरण के लिए आबादी में दृश्य प्रणाली संगठन में अंतर का अध्ययन करने के लिए।

शोधकर्ता अब छवि जनरेटर के अधिक उन्नत संस्करण, जिसे स्थिर प्रसार कहा जाता है, का उपयोग करके इसी तरह के प्रयोग चला रहे हैं।

उन्होंने कहा कि यही सामान्य दृष्टिकोण श्रवण जैसी अन्य इंद्रियों के अध्ययन में भी उपयोगी हो सकता है। कुसेजेस्की को अंततः इस दृष्टिकोण की चिकित्सीय क्षमता का अध्ययन करने की भी उम्मीद है।

“सैद्धांतिक रूप से, हम विशेष रूप से डिज़ाइन की गई उत्तेजनाओं का उपयोग करके मस्तिष्क के दो हिस्सों के बीच संबंध को बदल सकते हैं, उदाहरण के लिए उस कनेक्शन को कमजोर करना जो अधिक चिंता का कारण बनता है,” उसने कहा।

स्रोत: कॉर्नेल विश्वविद्यालय


#एआईजनत #छवय #मसतषक #म #दशय #करय #क #मप #करत #ह

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *