Neue Methode nutzt Gehirnverbindungen zur Aufgaben- und Identitätsbestimmung

Jüngste Forschungen haben gezeigt, dass Gehirnverbindungen genutzt werden können, um Personen und die Aufgaben, die sie erledigen, zu identifizieren. Das passiert durch einen Prozess namens funktionelle Konnektivität (FC), der sich anschaut, wie verschiedene Teile des Gehirns über die Zeit zusammenarbeiten. Traditionell wurde FC gemessen, indem man die Ähnlichkeit der Aktivität zwischen verschiedenen Hirnarealen betrachtet hat. Neuere Methoden, die maschinelles Lernen einsetzen, um die Struktur der Gehirnverbindungen besser zu verstehen, haben vielversprechende Ergebnisse sowohl mit fMRI als auch EEG geliefert.

In diesem Artikel konzentrieren wir uns auf zwei Hauptziele. Erstens wollen wir herausfinden, ob Grafiken, die aus bestimmten Gehirnverbindungs-Karten – sogenannten Seeds – erstellt werden, bessere Informationen für Vorhersagen liefern können als traditionelle Methoden. Zweitens möchten wir ein neues Modell vorstellen, das sowohl die Identifizierung von Personen als auch das Herausfinden, welche Aufgabe sie gerade machen, gleichzeitig mit nur einem trainierten System verwalten kann.

#Funktionelle Konnektivitätsgrafiken

In einem komplexen Netzwerk von Gehirnverbindungen können wir das Gehirn als Grafik darstellen, wobei jeder Punkt (oder Vertex) einen Teil des Gehirns darstellt und die Linien (oder Kanten) zwischen ihnen zeigen, wie sie verbunden sind. Wir können eine Matrix erstellen, um nachzuhalten, wie stark diese Verbindungen sind. Das Ziel ist es, die Signale aus diesen Grafiken zu analysieren, um zu sehen, wie „glatt“ oder stabil sie sind, was hilft, die zugrunde liegende Struktur der Konnektivität zu schätzen.

Mit dieser Idee können Forscher herausfinden, welche Teile des Gehirns enger verbunden sind, was ein besseres Verständnis der Gehirnfunktion über die Zeit ermöglicht.

#Multi-Task Neuronales Netzwerk

Wenn man mit Daten von einer begrenzten Zahl an Personen aber mit vielen Gehirnfunktionen arbeitet, ist es wichtig, den Datenverarbeitungsprozess zu optimieren. Unser Modell, das sogenannte Multi-Task Neuronale Netzwerk (MTNN), ist so konzipiert, dass es sowohl die Identifikation von Individuen als auch das Decodieren von Aufgaben handhaben kann, während es den Lernprozess zwischen beiden teilt. Das reduziert die Komplexität des Modells, ohne die Leistung zu beeinträchtigen.

Das MTNN verarbeitet Gehirndaten und trennt dann die Ergebnisse, um vorherzusagen, wer eine Person ist und welche Aufgabe sie erledigt. Das Modell nutzt Schichten, die helfen, die Verbindungen innerhalb der Daten zu stärken, was die Genauigkeit der Ergebnisse verbessert.

#Daten beschaffen

Um unsere Experimente durchzuführen, haben wir Daten von 100 Personen gesammelt und dabei eine Mischung aus Geschlechtern und Altersgruppen sichergestellt. Der Datensatz umfasst sowohl strukturelle als auch funktionelle Gehirnscans. Die funktionellen Scans zeigen die Gehirnaktivität während verschiedener Aufgaben. Jeder Teilnehmer hat an mehreren Sitzungen teilgenommen, wodurch wir einen reichhaltigen und vielfältigen Datensatz für die Analyse hatten.

Um diese Daten zu verstehen, haben wir sie in verschiedene Gruppen basierend auf Regionen im Gehirn unterteilt und dabei eine spezielle Methode namens Schaefer Gehirnatlas verwendet. Dieser Atlas hilft, das Gehirn in kleinere Bereiche zu unterteilen, um eine detailliertere Studie zu ermöglichen.

#Experimentelle Ansätze

Mit dem MTNN haben wir verschiedene Methoden zur Analyse der Gehirndaten verglichen. Wir haben sowohl traditionelle Methoden als auch neue Methoden der funktionellen Konnektivität betrachtet. Wir haben die Leistung unseres Modells mit anderen weit verbreiteten Algorithmen getestet, um zu sehen, wie gut es Personen und Aufgaben identifizieren konnte.

Die Daten wurden für Trainings- und Testzwecke aufgeteilt, was bedeutet, dass wir einen Teil der Gehirnscans zum Trainieren des Modells verwendet haben und den anderen Teil, um zu sehen, wie gut es Ergebnisse vorhersagen konnte.

#Ergebnisse

In unserem ersten Experiment hat das MTNN-Modell besser abgeschnitten als traditionelle Methoden beim Decodieren von Aufgaben. Es hat auch ähnliche Erfolgsquoten bei der Identifizierung von Individuen erreicht im Vergleich zu bestehenden Methoden, die normalerweise separate Modelle für jede Aufgabe benötigen.

Als wir die Daten genauer betrachteten, fanden wir heraus, dass die Methode, die funktionelle Grafiken aus den Gehirnscans ableitete, in vielen Fällen deutlich besser abschnitt als traditionelle Methoden. Als wir die Menge der analysierten Daten erhöhten, wurden die Vorteile unseres Ansatzes deutlicher.

Wir haben auch untersucht, wie effektiv die Informationen waren, als wir uns speziell auf Teilmengen der Daten konzentrierten, die sich auf verschiedene Netzwerke im Gehirn bezogen. Unsere Ergebnisse zeigten, dass funktionelle Grafiken, die aus bestimmten Datentypen erstellt wurden, besser in der Lage waren, Aufgaben zu erkennen, während andere effektiver bei der Identifizierung von Individuen waren.

#Daten verstehen

Um unser Verständnis weiter zu vertiefen, analysierten wir, warum das MTNN-Modell in bestimmten Situationen besser funktionierte. Wir schauten uns an, welche Verbindungen im Gehirn am wichtigsten für die Aufgaben waren, die es ausführte. Indem wir eine Methode verwendeten, die bewertet, wie viel jede Verbindung zu den finalen Vorhersagen beiträgt, konnten wir sehen, welche Verbindungen für die Identifizierung von Aufgaben im Vergleich zu Individuen wertvoll waren.

Interessanterweise zeigte das Modell, das Ko-Aktivierungsmuster verwendete, die darstellen, wie verschiedene Gehirnregionen während spezifischer Aufgaben kooperieren, bessere Ergebnisse als die, die traditionellere Datenformate verwendeten.

#Fazit

Zusammenfassend zeigt unsere Forschung einen neuen Ansatz zur Analyse von Gehirnscans, indem wir die Aufgaben der Identifizierung von Individuen und des Decodierens von Aufgaben in ein einzelnes Modell kombinieren. Durch die effektive Nutzung verschiedener Methoden zur Interpretation der Daten haben wir gezeigt, dass es möglich ist, beeindruckende Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig die Komplexität der Modelle zu minimieren.

In Zukunft gibt es viele spannende Wege, die wir basierend auf unseren Erkenntnissen weiterverfolgen können. Zukünftige Studien können die Eingabedaten erweitern, um detailliertere Gehirnverbindungen einzuschliessen oder sogar mit neueren Arten von Lernmodellen zu experimentieren. Ausserdem kann das Verständnis der Bedeutung der verschiedenen Verbindungen innerhalb der Netzwerke zu grösseren Einblicken führen, wie Aufgaben ausgeführt werden und wie Individuen identifiziert werden.

Insgesamt betont diese Studie das Potenzial der Verwendung fortschrittlicher Methoden in der neurologischen Forschung und öffnet neue Wege, um das menschliche Gehirn besser zu verstehen.