據(jù)報道，研究人員提出一種簡潔的數(shù)學(xué)模型，結(jié)合*的腦部磁共振圖像獲取與分析技術(shù)，能比以往更地重建一個人的思想。zui近，他們用這種方法成功地確定了一個人正在看哪個字母。
人們常用功能性磁共振掃描來研究大腦認(rèn)知，通常的做法是讓志愿者執(zhí)行一項特殊任務(wù)，確定此時大腦的活躍區(qū)域。內(nèi)梅亨大學(xué)的科學(xué)家將這種研究又向前推進(jìn)了一步：用掃描數(shù)據(jù)確定志愿者正在看的內(nèi)容。
該數(shù)學(xué)模型采用一種關(guān)于認(rèn)知圖像重建的線性高斯框架，實驗所用的是手寫字母。研究人員不斷調(diào)適模型，讓它能把來自大腦掃描儀的一點（2×2×2毫米的三維像素，三維空間中定義一個點的圖象信息的單位）與單個顯示像素關(guān)聯(lián)起來，再將所有顯示像素的信息結(jié)合在一起，就能重新構(gòu)建出志愿者所看到的圖像。但結(jié)果圖像并不清晰，只是模糊不清的斑點圖。
“此后，我們又做了改進(jìn)，給模型加了一些先驗知識：‘告訴’它那些圖案花紋看起來像什么字母，大大提高了識別能力。模型會比較這些字母，確定哪個能zui確切對應(yīng)斑點圖，然后將這些圖像結(jié)果推向該字母。”研究負(fù)責(zé)人馬塞爾·范戈文說，“我們相信，大腦本身會把以往的先驗知識與感覺信息結(jié)合起來，而我們的方法與此類似。比如，你能認(rèn)得這篇文章里的線條和曲線，將它們認(rèn)作某個字詞，前提是你曾經(jīng)學(xué)過它。這正是我們尋找的：一種能以真實方式顯示大腦中發(fā)生了什么的模型。我們希望將模型改進(jìn)到一定程度，能用在工作記憶或主觀體驗中，如夢境或具有可視化形象的主觀體驗中。”
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