「映画のような豊かな刺激を使用することで、皮質の多くの領域を非常に効率的に駆動できます。たとえば、感覚領域は映画のさまざまな機能を処理するためにアクティブになり、高レベルのエリアがセマンティック情報とコンテキスト情報を抽出するためにアクティブになります」とMcGovern Instituteの研究科学者であり、 紙 仕事について。 「このように脳をアクティブにすることにより、アクティベーションパターンに基づいて、さまざまな領域または異なるネットワークを区別できます。」
NIH資金によるコンソーシアムによって収集された高解像度のfMRIデータを使用して、研究者は176人から脳の活動を分析し、さまざまな映画クリップを見ました。次に、機械学習アルゴリズムを使用して、各脳領域の活動パターンを分析しました。彼らが見つけたのは、異なるアクティビティパターンと機能を備えた24のネットワークでした。視覚皮質や聴覚皮質などの感覚領域に位置するものもあれば、アクション、言語、社会的相互作用などの機能に対応するものもあります。また、研究者は、視覚シーンに非常に反応しやすいと思われる前頭前野の皮質にあるものを含め、以前に見られなかったネットワークを特定しました。このネットワークは、映画のフレーム内のシーンの写真に応じて最もアクティブでした。
彼らが見つけた3つのネットワークは「エグゼクティブコントロール」に関与しており、クリップ間の移行中に最もアクティブでした。また、研究者は、特定の機能に固有のネットワークが非常にアクティブである場合、エグゼクティブコントロールネットワークはほとんど静かであり、その逆も同様であることを観察しました。
「ドメイン固有の領域でのアクティベーションが高いときはいつでも、これらの高レベルのネットワークのエンゲージメントは必要ないようです」とRajimehr氏は言います。 「しかし、おそらく刺激に曖昧さと複雑さがあり、エグゼクティブコントロールネットワークの関与が必要な状況では、これらのネットワークが非常に活発になることがわかります。」
研究者は、新しいマップがこれらの各ネットワークが何をしているかをより正確に研究するための出発点として役立つことを望んでいます。たとえば、ソーシャル処理ネットワーク内では、顔や身体に関するソーシャル情報の処理に固有の地域を見つけました。
「これは、ニューロイメージングにおける従来のアプローチとは異なる何かを明らかにする新しいアプローチです」とDesimone氏は言います。 「それは私たちにすべての答えを与えるつもりはありませんが、それは多くの興味深いアイデアを生み出します。」
#これは映画の脳です