論文の概要: Same Cause; Different Effects in the Brain
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10376v1
- Date: Mon, 21 Feb 2022 17:14:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-23 08:47:09.889673
- Title: Same Cause; Different Effects in the Brain
- Title（参考訳）: 同じ原因; 脳における異なる影響
- Authors: Mariya Toneva, Jennifer Williams, Anand Bollu, Christoph Dann, Leila
Wehbe
- Abstract要約: 本研究では,刺激の特性が2つの脳ゾーンに影響を及ぼすかどうかを研究者が問うことのできる新しい枠組みを提案する。
提案されたフレームワークは神経科学者にとって有望な新しいツールであることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.301470496485454
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To study information processing in the brain, neuroscientists manipulate
experimental stimuli while recording participant brain activity. They can then
use encoding models to find out which brain "zone" (e.g. which region of
interest, volume pixel or electrophysiology sensor) is predicted from the
stimulus properties. Given the assumptions underlying this setup, when stimulus
properties are predictive of the activity in a zone, these properties are
understood to cause activity in that zone.
In recent years, researchers have used neural networks to construct
representations that capture the diverse properties of complex stimuli, such as
natural language or natural images. Encoding models built using these
high-dimensional representations are often able to significantly predict the
activity in large swathes of cortex, suggesting that the activity in all these
brain zones is caused by stimulus properties captured in the representation. It
is then natural to ask: "Is the activity in these different brain zones caused
by the stimulus properties in the same way?" In neuroscientific terms, this
corresponds to asking if these different zones process the stimulus properties
in the same way.
Here, we propose a new framework that enables researchers to ask if the
properties of a stimulus affect two brain zones in the same way. We use
simulated data and two real fMRI datasets with complex naturalistic stimuli to
show that our framework enables us to make such inferences. Our inferences are
strikingly consistent between the two datasets, indicating that the proposed
framework is a promising new tool for neuroscientists to understand how
information is processed in the brain.
- Abstract（参考訳）: 脳内の情報処理を研究するために、神経科学者は、参加者の脳活動を記録しながら実験的な刺激を操作する。
次に、エンコーディングモデルを使用して、刺激特性からどの脳の「ゾーン」(例えば、どの関心領域、体積ピクセル、電気生理学的センサー)を予測することができる。
この設定の前提として、刺激特性がゾーン内のアクティビティの予測である場合、これらの特性がそのゾーンのアクティビティを引き起こすと理解される。
近年、研究者はニューラルネットワークを用いて、自然言語や自然画像といった複雑な刺激の多様な特性を捉える表現を構築している。
これらの高次元表現を用いて構築されたエンコーディングモデルは、しばしば大脳皮質の大きな迷路の活性を著しく予測することができ、これらの脳領域の全ての活動は、その表現で捕獲された刺激特性によって引き起こされることを示唆している。
では、このような刺激特性によって引き起こされる、これらの異なる脳ゾーンの活性は、同じ方法で起こっているのか?
神経科学の用語では、これらの異なるゾーンが刺激特性を同じように処理するかどうかを問うものである。
本稿では,刺激の特性が2つの脳ゾーンに影響を及ぼすかどうかを研究者が問う新しい枠組みを提案する。
我々は、シミュレーションデータと、複雑な自然主義的な刺激を伴う2つの実fMRIデータセットを用いて、我々のフレームワークがそのような推論を可能にすることを示す。
提案されたフレームワークは、神経科学者が脳内でどのように情報が処理されるかを理解するための、有望な新しいツールであることを示している。
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