Duyguları Tahmin Etmek İçin Kullanılan Beyin Görüntüleme

Dartmouth araştırmacıları, beyin aktivitesine dayalı olarak insan duygularını tahmin etmede yüzde 90 başarı oranı elde ettiler.

Dergide yer alan yeni çalışma PLOS Biyoloji, araştırmacıların sadece üniversite öğrencilerini değil, genel nüfus içindeki insanları incelemesi bakımından benzersizdir. Bu nedenle, araştırmacılar, bir gün elde edilen bulguların, nüfusun genelindeki çeşitli zihinsel ve fiziksel sağlık durumlarının teşhis ve tedavisinde yardımcı olabileceğine inanıyor.

Birçoğu, nörogörüntüleme çalışmasının duygusal deneyimi anlamada bir dönüm noktası olduğuna inanıyor. Dartmouth'ta Psikoloji ve Beyin Bilimleri'nde yardımcı doçent olan baş yazar Luke Chang, "Bu, duygularımızı görüntülemenin, duygularımızı beyin aktivitesinden çözmenin etkileyici bir gösterimi," dedi.

"Duygular, günlük yaşamımızın merkezinde yer alır ve duygusal düzensizlik, beyin ve vücutla ilgili birçok bozukluğun merkezinde yer alır, ancak duyguların beyinde nasıl işlendiğine dair net bir anlayışa sahip değiliz. Bu nedenle, olumsuz duygusal deneyimleri üreten ve azaltan nörobiyolojik mekanizmaları anlamak çok önemlidir. "

“Duygusal beyni” anlama arayışı, son yıllarda yüzlerce nörogörüntüleme çalışmasını motive etti. Ancak nörogörüntülemenin yararlı olabilmesi için, duygusal deneyimleri, nöropatolojisi veya tedavi prognozu hakkında bilgi vermek üzere bireysel insanlara uygulanabilecek hassas ve spesifik "beyin imzaları" geliştirilmelidir.

Şimdiye kadar, duygu sinirbilimi pek çok önemli sonuç verdi, ancak duygusal deneyimler için böyle bir gösterge yoktu.

Yeni çalışmada araştırmacılar, uyarıcı görüntülere olumsuz duygusal tepkilerin yoğunluğunu tahmin eden bir beyin imzası geliştirmeye çalıştılar; imzayı bireysel katılımcılar ve görüntüler arasında genelleştirerek test etmek; imzanın acı ile ilgili özgünlüğünü incelemek; ve olumsuz duygusal deneyimi tahmin etmek için gerekli sinirsel devreleri keşfetmek.

Chang ve meslektaşları, negatif fotoğraflar (bedensel yaralanmalar, saldırganlık eylemleri, nefret grupları, araba kazaları, insan dışkısı) ve tarafsız fotoğraflar gösterilen 182 katılımcıyı inceledi. Otuz ilave katılımcı da acı verici sıcağa maruz kaldı.

Beyin görüntüleme ve makine öğrenimi tekniklerini kullanan araştırmacılar, olumsuz duygunun sinirsel bir işaretini belirlediler - bir kişinin hoş olmayan görüntüleri izledikten sonra ne kadar olumsuz hissedeceğini doğru bir şekilde tahmin eden, tüm beyne dağılmış tek bir sinirsel aktivasyon modeli.

Chang, "Bu, beyin görüntülemenin, birisinin beyin aktivitesi dışında onlar hakkında hiçbir şey bilmeden nasıl hissettiğini doğru bir şekilde ortaya çıkarma potansiyeline sahip olduğu anlamına geliyor" dedi.

"Bunun, tanımlanması ve ölçülmesi herkesin bildiği gibi zor olan duyguların nasıl üretildiği ve düzenlendiği konusundaki anlayışımızı geliştirmek için muazzam sonuçları var.

Ek olarak, bu yeni sinirsel ölçüm türleri, insanların anormal duygusal tepkiler verdiğini (örneğin, çok fazla veya çok az) belirlemede önemli olabilir ve bu da sağlık ve zihinsel işlevlerle ilgili daha geniş sorunları gösterebilir. "

Uzmanlar, çalışma sonuçlarının genelleştirilebilir veya herkes için yararlı olduğuna inanıyor. Önceki araştırmaların çoğunun aksine, yeni çalışma, sadece genç üniversite öğrencilerini değil, genel yetişkin nüfusu yansıtan büyük bir örneklem boyutunu içeriyordu.

Araştırmacılar ayrıca tahmine dayalı bir duygu modeli geliştirmek için makine öğrenimi ve istatistikleri kullandılar ve en önemlisi, katılımcıları birden çok psikolojik durumda test ettiler, bu da araştırmacıların beyin modellerinin duyarlılığını ve özgüllüğünü değerlendirmelerine izin verdi.

Chang, "Modelimizin caydırıcı deneyimin büyüklüğünü ve türünü tahmin etmede ne kadar iyi performans gösterdiğine özellikle şaşırdık," dedi. "Nörogörüntülemeye yönelik şüphecilik, aşırı satılan ve yorumlanan bulgulara ve küçük boyutlara dayalı olarak çoğaltılamamasına bağlı olarak büyüdükçe, birçok sinirbilimci imzamızın ne kadar iyi performans gösterdiğine şaşırabilir."

Chang, birçok insanı kullanan duygu beyin imzasının, bir kişinin nasıl hissettiğini tahmin etmede kendi beyin verilerinden daha iyi performans gösterdiğini belirtti.

"Duyguların çok özel olduğuna ve insanlara göre değiştiğine dair bir sezgi var," dedi "Ancak modeli çok sayıda katılımcı kullanarak eğittiğimiz için - örneğin, standart fMRI deneyinin dört ila 10 katı - yanıtları ortaya çıkarabildik. eğitim örneğinin ötesinde yeni katılımcılara oldukça iyi bir şekilde genelleştirildi. "

Kaynak: Dartmouth College / EurekAlert