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Novas descobertas sobre como o cérebro processa informações visuais

Pesquisadores descobrem grupos de conceitos visuais na atividade cerebral.

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Índice

O cérebro humano processa informações visuais de maneiras únicas. Diferentes áreas do cérebro se ativam em resposta a tipos específicos de imagens, como rostos ou lugares. Porém, existem muitos conceitos visuais que os cientistas ainda não estudaram completamente. Este artigo fala sobre como os pesquisadores usaram tecnologia avançada para aprender mais sobre como diferentes ideias visuais são representadas no cérebro.

O Cérebro e Conceitos Visuais

Estudos anteriores mostraram que certas regiões do cérebro se ativam para estímulos visuais específicos. Por exemplo, a área fusiforme da face (FFA) fica bem ativa quando vemos rostos. Embora os pesquisadores tenham identificado algumas regiões para tipos específicos de imagens, ainda tem muito mais pra explorar. O desafio é encontrar novos conceitos visuais no cérebro e entender melhor os que já existem.

A abordagem usada nessa pesquisa envolve uma combinação de linguagem e imagens pra ensinar um modelo de computador. Esse modelo pode então combinar a atividade cerebral com ideias visuais específicas. Os pesquisadores procuraram padrões nas respostas do cérebro quando os participantes viam diferentes imagens. Eles queriam encontrar o que chamam de Conceitos Decodificáveis Compartilhados (SDCs), que são grupos de atividade cerebral que se relacionam com ideias visuais semelhantes compartilhadas entre diferentes pessoas.

Metodologia

Os pesquisadores usaram Ressonância Magnética Funcional (fMRI) pra registrar a atividade cerebral enquanto os participantes olhavam pra milhares de imagens. Cada imagem foi escolhida com cuidado pra cobrir vários conceitos visuais diferentes. A abordagem usou uma técnica de aprendizado de máquina que conecta a reação do cérebro às imagens através de um modelo de rede neural chamado CLIP.

Coleta de Dados

Oito participantes foram mostrados um total de 30.000 imagens. Essas imagens eram de um conjunto de dados bem conhecido que foca em cenas naturais. Os participantes viam algumas imagens várias vezes enquanto sua atividade cerebral era registrada. Os pesquisadores então usaram esses dados pra analisar como o cérebro de cada participante processava diferentes imagens.

Representação de Imagens

Pra entender como as imagens eram representadas, os pesquisadores usaram o CLIP, um modelo que relaciona texto a imagens. Analisando as imagens vistas durante as varreduras de fMRI, os pesquisadores criaram um mapa das imagens pra a atividade cerebral relacionada. Isso permitiu que eles vissem quais imagens causavam as reações mais fortes no cérebro.

Encontrando Conceitos Compartilhados

Depois que eles tinham os dados, os pesquisadores usaram um método de agrupamento pra agrupar padrões semelhantes de atividade cerebral. Eles adaptaram um algoritmo de agrupamento chamado DBSCAN pra trabalhar com esses dados. Esse método ajudou a identificar padrões compartilhados entre todos os participantes com base nas respostas do cérebro, revelando grupos que refletem conceitos visuais específicos.

Resultados

A análise revelou vários conceitos visuais que eram representados de forma consistente entre os participantes. Algumas das descobertas incluem:

Rostos

Um grande grupo estava relacionado ao conceito de rostos. As imagens positivas associadas a esse grupo incluíam principalmente imagens de rostos, enquanto as imagens negativas mostravam situações onde os rostos estavam ocultos. Isso sugere que a representação de rostos no cérebro inclui não só imagens claras de rostos, mas também situações onde os rostos são esperados mas não estão visíveis.

Comida e Cor

Outro grupo parecia estar relacionado à comida e cor. As imagens positivas mostravam itens de comida coloridos, enquanto as imagens negativas eram em escala de cinza. Isso indica que o cérebro pode conectar conceitos relacionados a comida com cores vivas, em vez de apenas a comida em si.

Corpos em Movimento

Grupos também foram identificados que representavam conceitos corporais, especialmente aqueles que focavam em pernas e mãos. As imagens positivas nesses grupos mostravam pessoas e animais em movimento, enquanto as negativas geralmente mostravam indivíduos sentados ou parados. Isso destaca como o cérebro organiza informações sobre o corpo humano em diferentes contextos.

Orientação

A pesquisa identificou grupos relacionados à orientação de objetos nas imagens. Um grupo exibia imagens horizontais, enquanto outro mostrava imagens verticais. A relação entre esses grupos sugere que o cérebro tem uma maneira especial de processar diferentes orientações.

Elementos Repetidos e Quantidades

Outro grupo focava em imagens com múltiplos itens semelhantes, indicando como o cérebro processa quantidade e numeração. As imagens positivas nesse grupo frequentemente mostravam grupos de objetos semelhantes, enquanto as imagens negativas mostravam instâncias únicas. Isso pode apontar como o cérebro entende conceitos de quantidade.

Cenários Internos e Externos

Os pesquisadores também notaram diferenças nas respostas cerebrais a cenas internas e externas. Grupos associados a cenas externas mostravam plantas e ambientes naturais, enquanto as cenas internas apresentavam objetos feitos pelo homem. Isso indica que o cérebro pode categorizar estímulos visuais com base em seu contexto.

Efeitos de Iluminação

Um grupo único estava associado à iluminação. As imagens positivas exibiam alto contraste entre claro e escuro, enquanto as imagens negativas mostravam iluminação uniforme. Isso sugere que o cérebro processa informações visuais sobre contraste de iluminação de maneira distinta.

Conclusão

Essa pesquisa fornece novas ideias sobre como o cérebro representa vários conceitos visuais. Usando técnicas avançadas que combinam linguagem e imagens, os pesquisadores conseguiram identificar padrões compartilhados na atividade cerebral entre os participantes. Eles descobriram grupos relacionados a rostos, comida, corpos, orientação, quantidade e contexto.

As descobertas mostram que a organização da informação visual no cérebro é complexa e multifacetada. Entender esses conceitos pode levar a uma melhor compreensão de como o cérebro processa estímulos visuais. Essa pesquisa abre portas para futuros estudos explorarem ainda mais como nossos cérebros interagem com o mundo visual.

Implicações

As técnicas desenvolvidas aqui têm aplicações potenciais além de entender conceitos visuais. Elas podem ajudar a melhorar diagnósticos de distúrbios relacionados à visão ou auxiliar em terapias para aqueles com síndrome do encarceramento. No entanto, há considerações éticas importantes sobre privacidade e o uso responsável desses métodos.

Estudos futuros podem se basear nessas descobertas pra descobrir mais sobre como o cérebro processa informações visuais, potencialmente levando a avanços em neurociência e saúde mental.

Fonte original

Título: Finding Shared Decodable Concepts and their Negations in the Brain

Resumo: Prior work has offered evidence for functional localization in the brain; different anatomical regions preferentially activate for certain types of visual input. For example, the fusiform face area preferentially activates for visual stimuli that include a face. However, the spectrum of visual semantics is extensive, and only a few semantically-tuned patches of cortex have so far been identified in the human brain. Using a multimodal (natural language and image) neural network architecture (CLIP) we train a highly accurate contrastive model that maps brain responses during naturalistic image viewing to CLIP embeddings. We then use a novel adaptation of the DBSCAN clustering algorithm to cluster the parameters of these participant-specific contrastive models. This reveals what we call Shared Decodable Concepts (SDCs): clusters in CLIP space that are decodable from common sets of voxels across multiple participants. Examining the images most and least associated with each SDC cluster gives us additional insight into the semantic properties of each SDC. We note SDCs for previously reported visual features (e.g. orientation tuning in early visual cortex) as well as visual semantic concepts such as faces, places and bodies. In cases where our method finds multiple clusters for a visuo-semantic concept, the least associated images allow us to dissociate between confounding factors. For example, we discovered two clusters of food images, one driven by color, the other by shape. We also uncover previously unreported areas such as regions of extrastriate body area (EBA) tuned for legs/hands and sensitivity to numerosity in right intraparietal sulcus, and more. Thus, our contrastive-learning methodology better characterizes new and existing visuo-semantic representations in the brain by leveraging multimodal neural network representations and a novel adaptation of clustering algorithms.

Autores: Cory Efird, Alex Murphy, Joel Zylberberg, Alona Fyshe

Última atualização: 2024-10-01 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2405.17663

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.17663

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

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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