May 25th, 2013

просматривать сны уже можно, жаль показывать еще нельзя

Пару лет назад я тут писала про технологию, позволяющую считывать образы которые видит человек напрямую с коры его мозга при помощи функционального магнитного резонанса (fMRI): http://catta.livejournal.com/117886.html?nc=96#comments

Тогдя я предсказывала, что эта штука позволит просматривать сны. И вот мое предсказание начинает потихоньку сбываться.
Четверо японцев из ATR Computational Neuroscience Laboratories в Киото использовали сходную технику для распознавания картин снов:

Horikawa T, Tamaki M, Miyawaki Y, Kamitani Y.
Neural decoding of visual imagery during sleep.
Science. 2013 May 3;340(6132):639-42

Они взяли трех добровольцев, которых будили на стадиях неглубокого сна (первая и вторая стадии) и просили описать содержание самого последнего сновидения. По каждому человеку набирали статистику примерно в 200 пробуждений. (Поскольку используется fMRI, лучше набирать большую статистику по небольшому количеству людей, чем наоборот. Если взять большую группу людей, эффекты будут смазываться из-за индивидуальных различий в строении коры.) В 75% пробуждений люди видели сны. Кстати, к слову. Существует распространенное заблуждение, что люди видят сны исключительно на стадии парадоксального сна (с быстрыми движениями глаз и прочей внешне видимой активностью). Это связано с тем, что внешнему наблюдателю кажется, что во время парадоксального сна человек что-то рассматривает и реагирует на увиденное. На самом деле ничего подобного, сны мы видим на всех стадиях сна. При желании в статье можно посмотреть ссылки на работы последних лет на эту тему, а я уже утомилась встречать эту бодягу в интернете.

Так вот, для работы использовали записи последниз 9 секунд перед каждым пробуждением когда человек видел сон, и отчеты о содержании сна. Из отчетов выделяли отдельные слова, описывающие увиденное, а потом использовали лексическую базу данных WordNet, которая группирует семантически близкие слова в так называемые «синсеты» (synsets). В данном случае синсеты состояли из семантически близких слов, которые встречались в описаниях не менее чем 10 снов одного человека, то есть, предполагалось, что в этих случаях человек видел один и тот же объект или похожие объекты. Записи fMRI были отсортированы согласно полученым синсетам, чтобы выделить fMRI-образы сходных объектов.

Затем людям в бодрости предъявляли изображения из базы ImageNet, соответствующие тем же самым синсетам, и тоже записывали мозговую активность в большой группе областей зрительной коры (higher visual cortex [HVC; the ventral region covering the lateral occipital complex (LOC), fusiform face area (FFA), and parahippocampal place area (PPA); 1000 voxels], the lower visual cortex (LVC; V1 to V3 combined)). Эти данные использовали для тренировки системы распознавания. Затем распознающую систему натравливали на записи реального сна (по тем же самым синсетам). Получили аккуратность распознавания сонных образов на уровне 60% (это среднее по всем зонам коры, в которых записывалась активность). То есть, примерно в 60% случаев машина угадывала, когда во сне человек видел те же самые вещи, которые ему показывали в реальности. Аккуратность распознавания выше, если изображение предъявляемое в бодрости дает специфический и сильный паттерн активности в коре, который присутствует и во сне, и когда между объектами есть сильное семантическое совпадение (аккуратность 70.3%). Если использовать данные по каждой области коры в отдельности, прдсказуемым образом оказывается, что точность тем выше, чем лучше соответствует семантическая категория изображений функциям данной области коры. Например, зона распознавания лиц (FFA) дает наивысшую точность, когда рассматривается категория «люди».

Эти данные показывают, что происходящее во сне, по-видимому, имеет ту же физическую основу, что и обычная обработка картины мира зрительной системой в бодрости. Хотя почему эта активность вообще возникает - по-прежнему совершенно неизвестно.