視覚的記憶の脳経路のマッピング | マサチューセッツ工科大学ニュース

MIT コンピューターサイエンス・人工知能研究所 (CSAIL) の研究者チームは、10 年近くにわたり、なぜ特定のイメージが人々の心に残り、他の多くのイメージは消え去るのかを解明しようと努めてきました。 これを行うために、彼らは視覚イメージの認識に関与する時空間的な脳のダイナミクスをマッピングすることに着手しました。 そして今回、科学者たちは初めて、脳活動のタイミングを捉える脳磁図法（MEG）と脳の活動領域を特定する機能的磁気共鳴画像法（fMRI）の強みを組み合わせて、脳がいつどこで処理を行っているかを正確に判断することに成功した。懐かしいイメージ。

彼らのオープンアクセス研究、 今月発行された PLOS 生物学では、同じコンセプトに一致するが、記憶性スコアが異なる 78 組の画像を使用しました。1 つは非常に記憶に残り、もう 1 つは忘れやすいものでした。 これらの画像を15人の被験者に見せ、スケートボードのシーン、さまざまな環境の動物、コップや椅子などの日用品、森や砂浜などの自然風景、街路や建物などの都市風景、さまざまな表情を見せる顔などを映した。 彼らが発見したのは、これまで考えられていたよりも分散した脳領域のネットワークが、記憶力を支える符号化と保持のプロセスに積極的に関与しているということでした。

「人は、スケートボードをしている人のさまざまなシーンなど、概念的に似ている画像であっても、ある画像を他の画像よりもよく覚えている傾向があります」と、電気工学とコンピュータ サイエンスを専攻するマサチューセッツ工科大学の博士課程の学生であり、CSAIL 所属であり、勉強。 「私たちは、画像を見てから約 300 ミリ秒後に現れる視覚的記憶力の脳の特徴を特定しました。これには、色知覚や物体認識などの情報を処理する腹側後頭葉皮質と側頭葉皮質にわたる領域が関与しています。 この特徴は、非常に記憶に残る画像が、特にこれまで記憶処理において過小評価されていた初期視覚野などの領域において、より強力で持続的な脳反応を促すことを示しています。」

記憶に残る画像は約 0.5 秒間、より高く持続的な反応を維持しますが、記憶に残りにくい画像の反応はすぐに減少します。 この洞察は、記憶がどのように形成され持続するかについての私たちの理解を再定義する可能性があるとラーナー氏は詳しく説明しました。 研究チームは、この研究が将来の臨床応用、特に記憶関連障害の早期診断と治療に応用できる可能性を秘めていると構想している。

CSAIL 上級研究員オード・オリバ氏の研究室で開発された MEG/fMRI 融合法は、脳の空間的および時間的ダイナミクスを巧みに捉え、空間的または時間的特異性の従来の制約を克服します。 この融合法には、さまざまな画像を見ているときの脳の活動をよりよく調べて比較するために、その友人である機械学習の助けが少しありました。 彼らは、脳のさまざまな領域で神経反応がどのように類似しているかを示す、詳細なグラフのような「表現マトリックス」を作成しました。 このグラフは、私たちが見たものを脳がいつどこで処理するかのパターンを特定するのに役立ちました。

高い記憶性スコアと低い記憶性スコアを持つ概念的に類似した画像のペアを選択することは、記憶性に関する洞察を解き放つための重要な要素でした。 Lahner 氏は、行動データを集約して画像に記憶性スコアを割り当てるプロセスについて説明しました。そこでは、さまざまなビジュアル カテゴリにわたってバランスの取れた表現を備えた、記憶性の高い画像と低い画像の多様なセットが厳選されました。

進歩はあったものの、チームはいくつかの限界があることを指摘しています。 この研究では、顕著な記憶力効果を示す脳領域を特定することはできますが、記憶からのエンコードや検索の改善にどのように貢献しているのかという領域の機能を解明することはできません。

「記憶力の神経基盤を理解することで、特に記憶関連障害の早期診断と治療において、臨床進歩への刺激的な道が開かれます」とオリバ氏は言う。 「私たちが特定した記憶力に関する特定の脳の特徴は、アルツハイマー病やその他の認知症の初期のバイオマーカーにつながる可能性があります。 この研究は、個人の神経プロファイルに合わせて微調整された新しい介入戦略への道を開き、記憶障害の治療状況を変革し、患者の転帰を大幅に改善する可能性があります。」

「これらの発見は、何かを見てから記憶に保存するまでの間に脳の中で何が起こっているのかについての洞察を与えてくれるという点で、興味深い発見です」と、この研究には関与していないシカゴ大学心理学の助教授ウィルマ・ベインブリッジは言う。 「ここの研究者らは、覚えておくべき重要なことと、早期に忘れてしまう可能性のあるものを反映する皮質信号を検出しています。」

ラーナー氏と、MITシュワルツマン・カレッジ・オブ・コンピューティングの戦略的産業関与ディレクター、MIT-IBMワトソンAIラボのMIT所長、CSAIL主任研究員でもあるオリバ氏は、ウエスタン大学のヤルダ・モーセンザデ助教授とヨーク大学の研究者ケイトリン・マリン氏に加わります。紙の上で。 チームは国立衛生研究所からの機器の共有助成金を認めており、彼らの研究は海軍研究局助成金を介したヴァネバー・ブッシュ教授フェローシップ、国立科学財団賞、陸軍研究局助成金を介した学際的大学研究イニシアチブ賞によって資金提供されました。 、および EECS MathWorks フェローシップ。 彼らの論文は、 PLOS 生物学。