MRI Analizi Video Oyunundaki Beceriyi Tahmin Ediyor

Araştırmacılar, sadece beyninizin aktivitesini manyetik rezonans görüntüleme (MRI) ile tarayarak, stratejik bir video oyununda ne kadar iyi performans göstereceğinizi "benzeri görülmemiş bir doğrulukla" anlayabileceklerini söylüyorlar.

Araştırma için araştırmacılar, geleneksel beyin görüntüleme yöntemlerini yeni bir şekilde kullandılar. Araştırmacılar, katılımcılar karmaşık bir görevi öğrenirken ve yerine getirirken "öncesi ve sonrası" beyin aktivitesini analiz etmek yerine, bunun yerine, prosedürel öğrenme, ödül duyguları ve koordineli hareketlerle ilişkili bir dizi beyin yapısı olan bazal gangliyondaki arka plan aktivitesini inceledi.

Araştırmacılar, MRI kullanımı ve multivoksel patern analizi adı verilen bir yöntem sayesinde, çalışma katılımcılarının bazal ganglionlarında T2 * adı verilen belirli bir MRI sinyali türünde önemli bir fark olduğunu fark ettiler. Araştırmacılar, bu farklılıkları analiz ederek, oyunun nasıl oynanacağını öğrenen 34 kişi için zamanın yüzde 55 ila 68'inin varyansı (performans farklılıkları) tahmin edebildiler.

Üniversite, "Öğrenmenin nicel analizini yapan psikometristlerin, SAT, GRE, MCATS veya diğer testlerden bir şeyde ne kadar başarılı olacağınızı tahmin etmeye çalıştıkları, belki de yüzlerce, birçok çalışma var" dedi. Illinois psikoloji profesörü ve Beckman Enstitüsü direktörü Dr. Art Kramer.

Kramer, bu tür tekniklerin ve belirli beyin yapılarının göreceli boyutuna bakan çalışmaların öğrenmeyi tahmin etmede bazı başarılar elde ettiğini söyledi, "ancak bu kadar karmaşık bir görevde bu dereceye kadar asla."

Illinois elektrik ve bilgisayar mühendisliği yüksek lisans öğrencisi Loan Vo ile birlikte hesaplamalı analizi tasarlayan ve gerçekleştiren Ohio Eyalet Üniversitesi psikoloji profesörü Dr. Dirk Bernhardt-Walther, "Beyin fonksiyonunu araştırmak için rutin olarak kaydedilen MRI görüntülerine yeni bir bakış atıyoruz" dedi. .

Bernhardt-Walther, "Bu görüntüleri yeni bir şekilde analiz ederek, katılımcılar arasında bazal ganglionlarındaki beyin aktivitesi modellerinde farklılıklar buluyoruz" dedi.

"Güçlü istatistiksel algoritmalar, bu kalıpları bireysel öğrenme başarısına bağlamamızı sağlıyor. Yöntemimiz, diğer bağlamlarda da bireylerin yeteneklerindeki farklılıkları tahmin etmek için faydalı olabilir ”dedi. "Bunu test etmek pahalı olmayacak çünkü yöntem, yine de birçok çalışmada kaydedilen MRI görüntülerini geri dönüştürüyor."

Çalışma için, video oyunları konusunda çok fazla tecrübesi olmayan gönüllüler seçildi. Beyinleri görüntülendikten sonra, Illinois Üniversitesi'nde geliştirilen ve katılımcıların bilişsel becerilerini test etmek için tasarlanmış bir oyun olan Space Fortress'i nasıl oynayacaklarını öğrenmek için 20 saatleri vardı. Oyuncular, kendi gemilerini birçok potansiyel tehlikeden korurken bir kaleyi yok etmeye çalışmalıdır.

Kramer, oyunun oldukça zorlu olduğunu söyledi. Sık sık oyuncuları çeşitli hedefleri kovalamaya veya tehditlerden kaçınmaya yönlendirmeye zorlar. İlk oynamaya başladıklarında, çalışma konuları “negatif 2.000 puanla başlama eğilimindedir” dedi. Ancak, 20 saatlik eğitim ve pratikten sonra, tüm oyuncuların puanları oldukça yükselir. Bazıları diğerlerinden çok daha iyi sonuç verir, ancak büyük ölçüde bazal gangliyonların bölümlerindeki aktiviteyi analiz ederek tahmin edilebilecek bir fark vardır.

Kramer, "Öğrenmede varyansın (öğrenmede) üç katına kadar, sizin performans ölçütlerini kullanacağınızdan daha fazla tahmin ediyoruz" dedi.

Araştırmacılar üç beyin bölgesini analiz etti: kaudat çekirdek ve putamen, bir kişi yeni motor beceriler öğrendiğinde aktif olan iki yapı (bir joystick'i hareket ettirmek gibi); Bu bölgeler, strateji gerektiren ve kişinin dikkatini hızla başka bir yere kaydıran görevler sırasında da önemlidir. Üçüncü bir bölge, ödül merkezi, ödül veya cezayla ilişkili duyguları işler.

Çalışma sırasında, putamen ve kaudat çekirdekteki aktivitenin, gelecekteki video oyunu performansının, ödül çekirdeğindekinden daha iyi öngörücüleri olduğu bulundu. Araştırmacılar ayrıca beyaz maddenin (nöronlar arasında sinyal taşıyan aksonlar ve dendritler), ancak gri maddenin (hücre gövdeleri) değil, oyunun başarısını tahmin etmede daha fazla ipucu sunduğunu buldular.

Kramer, "Verilerimiz, bazı kalıcı fizyolojik ve / veya nöroanatomik farklılıkların aslında öğrenmenin öngörücüsü olduğunu gösteriyor" dedi.

Kramer, bulguların, bazı kişilerin belirli bir görevde veya öğrenme zorluğunda başarılı veya başarısız olduğu anlamına gelecek şekilde yorumlanmaması gerektiğini vurguladı.

"Beyin yapısının ve işlevinin bu bileşenlerinin çoğunun değiştirilebilir olduğunu biliyoruz" diye ekledi.

Çalışma çevrimiçi dergide yayınlandı PLoS ONE.

Kaynak: Illinois Üniversitesi