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Gehirnaktivität und emotionale Verarbeitung bei Kindern

Forschung zeigt, wie die Gehirne von Kindern Emotionen verarbeiten, während sie Filme schauen.

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Inhaltsverzeichnis

Wissenschaftler haben untersucht, wie unser Gehirn funktioniert, wenn wir denken oder verschiedene Emotionen empfinden. Diese Forschung ist wichtig, weil sie uns helfen kann, neue Wege zu finden, um Menschen mit psychischen Problemen oder Entwicklungsherausforderungen zu behandeln. Ein spannendes Gebiet in dieser Forschung ist die Nutzung von Gehirnscans, um zu sehen, wie verschiedene Teile des Gehirns bei bestimmten Aufgaben oder beim Erleben bestimmter Gefühle aktiv sind.

Die Herausforderung des Gehirnscans

Wenn Forscher die Gehirnaktivität betrachten, verwenden sie oft eine Methode namens funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT). Diese Methode zeigt, welche Teile des Gehirns zu einem bestimmten Zeitpunkt hart arbeiten. Die Verwendung von fMRT, um komplexe Gedanken zu verstehen, insbesondere bei Kindern, ist jedoch knifflig. Die Herausforderung ist noch grösser, wenn man versucht, Gedanken und Gefühle während kurzer Aufgaben, wie dem Anschauen eines Films, zu studieren.

Das Gehirn reagiert nicht immer gleich bei verschiedenen Menschen. Zum Beispiel könnte ein Kind eine traurige Szene in einem Film anders empfinden als ein anderes. Das bedeutet, dass Forscher Wege finden müssen, um diese Unterschiede klar und hilfreich zu untersuchen. Das Ziel ist, Modelle zu entwickeln, die erklären können, wie das Gehirn während verschiedener Aufgaben oder Gefühle reagiert, insbesondere bei Kindern, während sie aufwachsen.

Warum Filme verwenden?

Filme sind ein hervorragendes Werkzeug für Forscher, da sie eine breite Palette von Emotionen und Gedanken bei den Zuschauern hervorrufen können. Einen Film zu schauen, kann jemanden glücklich, traurig, ängstlich oder sogar verwirrt machen. Zum Beispiel könnte ein Film eine Figur in Schmerz zeigen, was ähnliche Gefühle beim Zuschauer auslösen kann. Indem sie untersuchen, wie Kinder auf diese Situationen reagieren, können Forscher mehr darüber erfahren, wie sich ihre Gehirne entwickeln.

Methoden und Materialien

Um diese Forschung durchzuführen, sammelten Wissenschaftler fMRT-Daten von Kindern, während sie einen kurzen, stummen Film anschauten. Der Film, der etwa 5,6 Minuten dauert, wurde sorgfältig ausgewählt, weil er Szenen enthält, die spezifische Netzwerke im Gehirn aktivieren können, die mit dem Verständnis von Emotionen und Gedanken über andere verbunden sind, bekannt als Theory of Mind (ToM). Die Forscher wollten sehen, wie gut sie vorhersagen konnten, wie Kinder reagieren, indem sie ihre Gehirnaktivität während des Films analysierten.

Teilnehmerdetails

Die Teilnehmer umfassten Kinder im Alter von 3 bis 12 Jahren und einige Erwachsene. Diese Mischung ermöglichte es den Forschern, zu vergleichen, wie sich die Gehirnaktivität zwischen jüngeren Kindern und Erwachsenen unterscheidet. Durch die Beobachtung verschiedener Altersgruppen zielte die Studie darauf ab, Einblicke zu gewinnen, wie sich die Gehirnnetzwerke von Kindern im Laufe der Zeit entwickeln.

Gehirnnetzwerke und ihre Funktionen

Das Gehirn besteht aus verschiedenen Regionen, die jeweils für verschiedene Funktionen verantwortlich sind. Einige Regionen helfen uns, über unsere eigenen Gefühle nachzudenken, während andere uns helfen, zu verstehen, was jemand anderes denken könnte. Dieses Verständnis ist entscheidend für soziale Interaktionen, da es uns ermöglicht, mit anderen mitzufühlen. Wenn Kinder emotionale Filme anschauen, werden spezifische Gehirnnetzwerke aktiviert, die mit ToM und Schmerzverarbeitung verbunden sind. Die Forscher konzentrierten sich auf diese Netzwerke, um bedeutungsvolle Daten zu sammeln.

Wie haben sie die Daten analysiert?

Nachdem die Daten gesammelt wurden, verwenden die Forscher sie zur Erstellung von zwei Arten von Konnektivitätsmatrizen. Diese Matrizen veranschaulichen, wie verschiedene Regionen des Gehirns verbunden sind und wie sie während des Filmanschauens zusammenarbeiten. Die erste Art, genannt statische funktionelle Konnektivität (SFC), betrachtet die allgemeinen Verbindungen zwischen den Gehirnregionen. Die zweite Art, genannt intersubjektive funktionelle Konnektivität (ISFC), vergleicht, wie sich diese Regionen bei verschiedenen Teilnehmern während des Anschauens derselben Reize verbinden.

Durch den Vergleich dieser Matrizen wollten die Forscher sehen, welche Methode bessere Einblicke in die Gehirnaktivität von Kindern bot. Sie verwendeten auch Techniken des maschinellen Lernens, um die Daten zu analysieren und Vorhersagen basierend auf Mustern zu treffen, die sie fanden.

Die Rolle des maschinellen Lernens

Maschinelles Lernen ist eine Technik der Informatik, die es Computern ermöglicht, Daten zu analysieren und Vorhersagen basierend auf Mustern zu treffen. In dieser Studie verwendeten die Forscher Modelle des maschinellen Lernens, um die Gehirnaktivität, die mit verschiedenen kognitiven Zuständen verbunden ist, zu dekodieren.

Zum Beispiel trainierten sie einen speziellen Typ von Modell, bekannt als Graph Convolutional Neural Network (GCN), um die Gehirnaktivitätsdaten zu analysieren und zu identifizieren, welche Gehirnnetzwerke während bestimmter Szenen im Film aktiv waren. Dieses Modell könnte helfen vorherzusagen, ob ein Kind Gedanken im Zusammenhang mit ToM oder Gefühle im Zusammenhang mit Schmerz erlebte.

Wichtige Ergebnisse

Die Forscher fanden heraus, dass die Verwendung von ISFC bessere Vorhersagen über die Gehirnaktivität lieferte als SFC. Das deutet darauf hin, dass die Reaktionen des Gehirns auf den Film nicht nur davon abhingen, wie die verschiedenen Regionen unabhängig voneinander verbunden waren, sondern auch erheblich von gemeinsamen Erfahrungen unter den Kindern während des Films beeinflusst wurden.

Darüber hinaus hob die Studie hervor, dass bestimmte Gehirnregionen, wie der Temporoparietale Übergang und der ventromediale präfrontale Cortex, besonders wichtig für das Verständnis waren, wie Kinder emotionale Informationen verarbeiteten.

Vorhersage der Leistung bei Aufgaben

Ein weiteres Ziel der Forschung war es zu untersuchen, wie die Gehirnverbindungen die Leistung von Kindern bei Aufgaben im Zusammenhang mit ToM vorhersagen könnten. Nach dem Anschauen des Films machten die Kinder einen Test, der ihr Verständnis von Emotionen und Gedanken anderer prüfte. Die Forscher fanden heraus, dass Kinder mit stärkeren Gehirnverbindungen in relevanten Netzwerken besser bei dem Test abschnitten.

Alterseffekt auf die Gehirnleistung

Zu verstehen, wie das Alter die Gehirnaktivität beeinflusst, ist entscheidend. Die Forscher entdeckten, dass jüngere Kinder, insbesondere solche im Alter von drei oder vier Jahren, weniger ausgeprägte Gehirnaktivität im Vergleich zu älteren Kindern und Erwachsenen zeigten. Diese Erkenntnis deutet darauf hin, dass die Gehirne jüngerer Kinder noch dabei sind, die Netzwerke zu entwickeln, die für komplexes soziales Denken notwendig sind.

Durch die Analyse von altersbezogenen Untergruppen fanden die Forscher heraus, dass ältere Kinder bei den Aufgaben erheblich besser abschnitten als die jüngeren. Das deutet darauf hin, dass die Gehirne der Kinder mit dem Wachstum besser darin werden, soziale Informationen zu verarbeiten.

Einblicke in die Gehirnentwicklung

Die Ergebnisse dieser Studie bieten wichtige Einblicke, wie sich die Gehirne von Kindern im Laufe der Zeit entwickeln. Die Forscher wollen nicht nur verstehen, welche Gehirnregionen aktiv sind, sondern auch, wie diese Regionen miteinander kommunizieren. Indem sie die Verbindungen im Gehirn aufdecken, können Wissenschaftler die zugrunde liegenden Mechanismen des sozialen und emotionalen Verständnisses bei Kindern besser erfassen.

Fazit

Zusammenfassend beleuchtet diese Forschung die komplexe Beziehung zwischen Gehirnaktivität und emotionaler Verarbeitung bei Kindern. Durch die Nutzung von Filmen als Reize können Forscher wertvolle Einblicke gewinnen, wie Kinder denken und fühlen. Der Einsatz fortschrittlicher Techniken des maschinellen Lernens ermöglicht zudem ein nuancierteres Verständnis der Gehirnverbindungen.

Fortgesetzte Forschung auf diesem Gebiet kann unser Verständnis der Kindesentwicklung verbessern und möglicherweise zu besseren Interventionen für Kinder führen, die Herausforderungen im emotionalen und sozialen Verständnis gegenüberstehen. Die Zukunft dieser Forschung sieht vielversprechend aus, während Wissenschaftler bestrebt sind, die Komplexität des sich entwickelnden Gehirns zu entschlüsseln und innovative Methoden zu nutzen, um zu erkunden, wie sich unsere kognitiven Fähigkeiten von der frühen Kindheit bis zur Jugend entwickeln.

Originalquelle

Titel: Explainable Deep Learning Framework: Decoding Brain Task and Prediction of Individual Performance in False-Belief Task at Early Childhood Stage

Zusammenfassung: Decoding of brain tasks aims to identify individuals brain states and brain fingerprints to predict behavior. Deep learning provides an important platform for analyzing brain signals at different developmental stages to understand brain dynamics. Due to their internal architecture and feature extraction techniques, existing machine learning and deep-learning approaches for fMRI-based brain decoding must improve classification performance and explainability. The existing approaches also focus on something other than the behavioral traits that can tell about individuals variability in behavioral traits. In the current study, we hypothesized that even at the early childhood stage (as early as 3 years), connectivity between brain regions could decode brain tasks and predict behavioural performance in false-belief tasks. To this end, we proposed an explainable deep learning framework to decode brain states (Theory of Mind and Pain states) and predict individual performance on ToM-related false-belief tasks in a developmental dataset. We proposed an explainable spatiotemporal connectivity-based Graph Convolutional Neural Network (Ex-stGCNN) model for decoding brain tasks. Here, we consider a dataset (age range: 3-12 yrs and adults, samples: 155) in which participants were watching a short, soundless animated movie, "Partly Cloudy," that activated Theory-of-Mind (ToM) and pain networks. After scanning, the participants underwent a ToMrelated false-belief task, leading to categorization into the pass, fail, and inconsistent groups based on performance. We trained our proposed model using Static Functional Connectivity (SFC) and Inter-Subject Functional Correlations (ISFC) matrices separately. We observed that the stimulus-driven feature set (ISFC) could capture ToM and Pain brain states more accurately with an average accuracy of 94%, whereas it achieved 85% accuracy using SFC matrices. We also validated our results using five-fold cross-validation and achieved an average accuracy of 92%. Besides this study, we applied the SHAP approach to identify neurobiological brain fingerprints that contributed the most to predictions. We hypothesized that ToM network brain connectivity could predict individual performance on false-belief tasks. We proposed an Explainable Convolutional Variational Auto-Encoder model using functional connectivity (FC) to predict individual performance on false-belief tasks and achieved 90% accuracy.

Autoren: Dipanjan Roy, K. Bhavna, A. Akhter, R. Banerjee

Letzte Aktualisierung: 2024-03-04 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.29.582682

Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.02.29.582682.full.pdf

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

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