論文の概要: Investigating the changes in BOLD responses during viewing of images with varied complexity: An fMRI time-series based analysis on human vision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.15495v1
• Date: Wed, 27 Sep 2023 08:46:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-28 14:32:42.253574
• Title: Investigating the changes in BOLD responses during viewing of images with varied complexity: An fMRI time-series based analysis on human vision
• Title（参考訳）: 複雑な画像の観察におけるBOLD応答の変化に関する考察:人間の視覚に基づくfMRI時系列解析
• Authors: Naveen Kanigiri, Manohar Suggula, Debanjali Bhattacharya and Neelam Sinha
• Abstract要約: 本研究の目的は、fMRI時系列解析(TS)を用いて、画像の視認における人間の脳反応の神経学的変化について検討することである。 最初の研究では、画像の複雑性に特有のfMRI TSを分類するために、古典的な機械学習とディープラーニング戦略を採用している。 この分析によって得られた結果は、多種多様な複雑度の画像を観察しながら、人間の脳機能の違いを研究する上での基礎となるものとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7036595757881323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Functional MRI (fMRI) is widely used to examine brain functionality by detecting alteration in oxygenated blood flow that arises with brain activity. This work aims to investigate the neurological variation of human brain responses during viewing of images with varied complexity using fMRI time series (TS) analysis. Publicly available BOLD5000 dataset is used for this purpose which contains fMRI scans while viewing 5254 distinct images of diverse categories, drawn from three standard computer vision datasets: COCO, Imagenet and SUN. To understand vision, it is important to study how brain functions while looking at images of diverse complexities. Our first study employs classical machine learning and deep learning strategies to classify image complexity-specific fMRI TS, represents instances when images from COCO, Imagenet and SUN datasets are seen. The implementation of this classification across visual datasets holds great significance, as it provides valuable insights into the fluctuations in BOLD signals when perceiving images of varying complexities. Subsequently, temporal semantic segmentation is also performed on whole fMRI TS to segment these time instances. The obtained result of this analysis has established a baseline in studying how differently human brain functions while looking into images of diverse complexities. Therefore, accurate identification and distinguishing of variations in BOLD signals from fMRI TS data serves as a critical initial step in vision studies, providing insightful explanations for how static images with diverse complexities are perceived.
• Abstract（参考訳）: 機能MRI(Functional MRI)は脳活動に伴う酸素化血流の変化を検出することで脳機能を調べるために広く用いられている。 本研究は,fMRI時系列解析を用いて,画像観察における脳反応の神経学的変動について検討することを目的とする。 BOLD5000データセットはこの目的のために使用されており、fMRIスキャンを含むとともに、COCO、Imagenet、SUNの3つの標準的なコンピュータビジョンデータセットから、5254の異なるカテゴリのイメージを見ることができる。 視覚を理解するには、様々な複雑な画像を見ながら脳がどのように機能するかを研究することが重要である。 最初の研究では、従来の機械学習とディープラーニングの手法を用いて、画像の複雑性に特有のfMRI TSを分類し、COCO、Imagenet、SUNデータセットからの画像を表示する。 この分類は、様々な複雑さの画像を認識する際にBOLD信号のゆらぎについての貴重な洞察を提供するため、視覚的データセットにまたがる実装が重要である。 その後、時間的意味的セグメンテーションもfMRI TS全体で行われ、これらのタイムインスタンスをセグメンテーションする。 この分析の結果、人間の脳の機能がどのように異なるかを研究する上での基礎が確立された。 したがって、fMRI TSデータからのBOLD信号の正確な識別と変動の識別は、視覚研究における重要な第一歩であり、様々な複雑さを持つ静的画像がどのように知覚されるかについての洞察に富む説明を提供する。

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