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本文主要商议的是机器学习(ML)和功能性磁共振成像(fMRI)的行使题目。fMRI 主要用来检测人在进走各栽脑神经活动时(包括行动、说话、记忆、认知、情绪、听觉、视觉和触觉等)脑部皮层的磁力共振讯号转折,互助在人脑皮层中枢功能区定位,就可钻研人脑思维进走的轨迹,展现人脑稀奇。其基本原理是行使 MRI 来测量神经元活动所引发之血液动力的转折。因而,行使 ML 连接 fMRI 图像,以晓畅人脑正在不益看察和思考的物件是理论上可走的。以本文商议的题目为例,神经科学家现在能够经历像数据科学家相通运走计算模型来展望并实在地将神经功能与认知走为相关首来。不过,这些技术与人造智能模型有着相通的私见(biases)和限制性(limitations),必要厉格的科学手段添以行使[1]。

固然神经科学家在 20 世纪初就仔细到了大脑血流有清晰的转折,但是却不息异国找到正当的手段来测量这些转折。20 世纪 80 年代展现了一栽有效的手段:正电子发射体层摄影(术) (position emissiom tomography,PET)。有了这栽技术,钻研人员能够经历放射性追踪和检测光子(phonto)发射来不益看察神经元活动的转折。由于这些光子在神经元消耗最众葡萄糖的地方降解得最众,因此它们能够表现入神经元的活动。然而,早期行使这栽手段时面临着一个题目:每幼我的大脑都有分歧的尺寸和结构,迥异和转折专门大。此外,PET 扫描的空间和时间图像分辨率专门矮。它们检测的区域至稀奇一毫米宽,必要 10 秒钟才能搜集到有余的数据来形成图像。因而该技术的早期行使周围相当有限。

磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)能够在原子核震动的基础上构建更实在的大脑图像。由于 MRI 扫描仪以分歧的速度向很众位置发送信号,它能够经历解码分歧的频段来成像。不过在 MRI 成像时必要行使一栽造影剂,这栽造影剂能够对受试者的健康有危险。幸运的是,在仔细到核磁共振信号对大脑中血液循环的含氧量敏感后,很众钻研幼组在 90 年代挑出了检测大脑活动的功能性磁共振成像(fMRI)的概念。

神经科学家的传统手段是经历发现最活跃的信号区域来揣摸统计学上的选择性区域。当代钻研现在标则是揣摸出选择性区域的共性活动模式。钻研人员发现,神经网络并不会对一个物体有稀奇的逆答,但从统计学角度上分析,却分布着对很众物体的分歧比例的逆答。这是一栽统计学上的相关相关。此外,当代神经科学家的另一个钻研现在标是经历训练一个计算模型,从更大的数据荟萃展望人类感知的物体。这栽基于机器和统计学习的手段旨在根据神经模型的交叉验证来展望人们的思维。

但是,尽管取得了一些成功,但是对这些基于统计学的科学推论吾们仍必要郑重分析和商议。fMRI 分析测量了数十万个称为体素(voxel)的幼方块。为了从大脑的某个片面找到有意义的逆答,而不是由于随机的转折,必须进走统计测试。因此,必要衡量真伪阳性的风险,如钻研人员在他们的一个实验中发现了一个主要的逆答,但当这些实验被众次重复时,这一逆答信号在清淡的数据中却变得不清晰。因此,人们必须能够将实验重复几百次甚至几千次,才能确定效果。行使 fMRI 统计的另一个题目是所谓的 "非自力性(non independence)" 统计舛讹。钻研人员倾向于选择最正当他们钻研的数据和效果。例如,在一切的统计测试中,他们能够会关注那些体素表现出最强相关性的实验,而这相对来说能够使他们的实验效果益得众。

吾们在这篇文章中,围绕上面的主题,以三篇最新的钻研型论文为基础,探讨基于统计学中 ML 的 fMRI 分析手段。

1、经历深度学习对人脑的义务状态进走解码和映射 机器学习时代,神经科学家如何浏览息争码人类的思维

本文是来自中科大和北大的钻研人员 2020 年发外在 Human brain mapping 中的一篇文章[2]。本文重点商议基于声援向量机(SVM)的众变量模式分析(multivariate pattern analysis,MVPA)在基于人脑功能磁共振成像(fMRI)的特定义务状态解码中的行使。本文作者挑出了一个深度神经网络(DNN),用于从大脑的 fMRI 信号中直接解码众个大脑义务状态,无需人造进走特征挑取。

关于根据脑功能成像数据解码和识别人脑的功能的题目,SVM-MVPA 是一栽行使最为普及的手段。SVM-MVPA 是一栽监督学习技术,可同时考虑众个变量的新闻。不过,SVM-MVPA 在高维数据中的外现欠佳,往往倚赖于行家选择 / 挑取特征的效果。因此,作者在本钻研中追求了一栽盛开式的大脑解码器,它行使的是人类的全脑神经成像数据。相对答的,具有非线性激活函数的 DNN 的分层结构使其能够学习比传统机器学习手段更复杂的输出函数,并且能够进走端到端的训练。由此,本文挑出了一个 DNN 分类器,经历读取与义务相关的 4D fMRI 信号,有效解码并映射幼我正在进走的大脑义务状态。

1.1 手段介绍

1.1.1 数据介绍

本钻研行使了 HCP S1200 最幼预处理的 3T 数据版本,其中包含了大量年轻健康成年人的成像和走为数据[3]。作者行使了 1034 名 HCP 受试者的数据,他们共实走了七项义务:情绪、赌博、说话、行动、相关、外交和做事记忆(working memory,WM)。详细用于实验分析的是 HCP volume-based 的预处理 fMRI 数据,这些数据已经被归一到 Montreal Neurological Institute's(MNI) 152 空间。七项义务中的大片面是由限制条件(例如,WM 义务中的 0 - 回位和情绪义务中的形状刺激)和义务条件(例如,WM 义务中的 2 - 回位和情绪义务中的恐惧刺激)构成的。在每个义务中,只有一个条件被选为下一个步骤。对于只有两个条件的义务(情绪、说话、赌博、外交和相关义务),与义务相关度大的条件优先于其他条件。WM 和行动义务包含一个以上的义务条件,作者则是从列外中随机选择一个(WM 的 2 个背部身体和行动的右手)(外 1)。

对于每个义务,输入样本是一个不息的 BOLD(Blood-oxygen-level-dependent imaging)序列,涵盖了整个区块和区块后的 8s 内的样本,包括血起伏力学逆答函数(hemodynamic response function,HRF)的后信号。此外,将每个 BOLD volume 从 91×109×91 剪裁到 75×93×81,以倾轧失踪不属于大脑的区域。因此,输入数据的大幼从 27×75×93×81 到 50×75×93×81(time × x × y × z,TR=0.72s)。在一切的义务和受试者中,统统获得了 34,938 个 fMRI 4D 数据项。

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外 1. 每个义务所选择的 BOLD 时间序列的细节

1.1.2 模型介绍

图 1 为本文挑出的网络模型的完善流程图。该网络由五个卷积层和两个全连接层构成。其中,27×75×93×81 的数据是经历节 1.1.1 的预处理和数据添强步骤产生的。第一层行使了 1×1×1 的卷积滤波器,即卷积神经网络(CNN)的结构中最普及的设定,这些滤波器能够在不转折卷积层的感受野的情况下增补非线性。这些滤波器能够为 fMRI volume 中的每个体素生成时间描述符,而且它们的权重能够在训练中由 DNN 学习得到。因此,采用这栽类型的过滤器后,数据的时间维度从 27 降到了 3。在这之后,堆叠一个卷积层和四个残差块以挑取高层次(high-level)特征。本文行使的残差块是经历用一个三维卷积层替换原首残差块中的二维卷积层而得到的。四个残差块的输出通道别离为 2 的倍数 -----32、64、64 和 128。这些层的设计手段是:它们的尺寸能够快捷缩短以均衡 GPU 内存的消耗。为了便于网络可视化分析,作者在末了一个卷积层中行使了全卷积,而不是常见的 CNN 中的池化操作。在卷积层堆叠之后,行使了两个全连接层;第一个有 64 个通道,第二个进走七路分类(每类一个)。在本文模型中,每个卷积层之后都引入了 ReLU 函数和 BN 层,而在末了一个全连接层中采用了 softmax 函数。

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图 1. 深度神经网络。

该网络由五个卷积层和两个全连接层构成。该模型将 fMRI 扫描行为输入,并挑供标记的义务类别行为输出

对人脑进走特定义务解码面临的一个最大题目是可用数占有限。在其他相通的行使中,能够采用数据添强的手段以基于有限的数据生成更众的数据样本。数据添强的主要主意是增补数据的转折,这能够防止太甚拟相符并挑高神经网络的不变性。与传统图像相逆,本实验中的输入图像已经与标准的 MNI152 模板对齐。因此,在空间域进走数据添强是有余的。考虑到输入数据的分歧不息时间,作者在时间域中行使了数据添强,以挑高神经网络在这栽情况下的泛化能力。在训练阶段的每个 epoch 中,从每个输入数据项中随机分割出 k 个不息的 TR 片段(实验中 k=27)(图 2a)。为了避免通知的实在性展现震动,在验证和测试阶段只行使由每个数据的前 k 个 TR 构成的片段。

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图 2. 模型训练和网络可视化的做事流程。

(a) 模型自动学习标记的 fMRI 时间序列的特征,并在验证的亏损达到最幼时停留训练。因此,模型训练时不必要手工挑取特征。迁移学习的做事流程相通,只是行使训练后的模型取代未训练的模型。每个数据项的分类被逆向传播到网络层,以获得对分类主要的片面的可视化。可视化的数据具有与输入数据相通的大幼,然后在时间维度上缩短,并映射到 fsaverage 外貌

1.1.3 迁移学习

与传统手段相比,深度学习手段,稀奇是 CNN 的一个主要上风是其可重复行使性,这意味着训练益的 CNN 能够直接在相通的义务中重复行使。作者对训练益的 CNN 行使了迁移学习策略来验证所挑出的模型的适用性。迁移训练的做事流程与初首训练的做事流程基原形通(图 2a),只是它从一个前四层已经训练益的模型最先,而输出层是未训练的。作者采用了 HCP 的 TEST-RETEST 义务 - fMRI 组的 TEST 数据集(N = 43)训练深度模型来分类两个 WM 义务子状态 ----0bk body 和 2bk-body。作者采用了按主题划分的五重交叉验证,其中 60% 的数据(25 个主题的 100 个样本)用于训练,20%(9 个主题的 36 个样本)用于验证,20%(9 个主题的 36 个样本)用于测试(统统 172 个样本的周围与常用的 fMRI 钻研数据集相当)。为了进一步验证,作者训练深度模型来分类四个行动义务子状态—左脚、左手、右脚和舌头行动。行使五重交叉验证,其中 60%(25 名受试者的 400 个样本)用于训练,20%(9 名受试者的 144 个样本)用于验证,20%(9 名受试者的 144 个样本)用于测试(共 688 个样本)。输入样本是一个不息的 BOLD 序列,涵盖了整个区块和区块后的 8 秒,包括 HRF 的后信号。

为了评估行使幼样本量的 fMRI 钻研的 DNN 的适用性,作者对来自 HCP TEST 扫描的 43 个对象的数据进走了深度分类器的训练。N = 1, 2, 4, 8, 17, 25, 34。为了避免实在性的迥异,一切的测试都行使于 HCP TEST-RETEST 数据荟萃通盘 43 名受试者的 RETEST 数据。深度学习在 120 个 epochs 后停留。此外,作者行使传统的搜索光和全脑 SVM-MVPA 手段进走实验比较。

1.1.4 性能评估

为了评估该模型在分歧分类义务中的外现,作者最先定义了一组参数。每个义务条件的 F1 分数被计算为 TP、FP 和 FN 的函数:F1=(2×TP)/(2×TP + FP + FN)。其中,TP 是真阳性,FP 是伪阳性,FN 是每个标签的伪阴性。作者还经历一比一的手段计算每个标签的 ROC 弯线,参数智慧度和特异性外示为:智慧度 sensitivity=TP/(TP+FN),特异性 specificity=TN/(TN+FP),其中 TN 是真阴性,等于其余标签的 TP 之和。实在率被定义为正确展望与分类总数的比率:实在率 accuracy=(TP + TN)/(TP + FP + TN + FN)。

1.1.5 网络可视化分析

本文行使引导逆向传播(Guided back-propagation [4]) ,一栽普及行使的深度网络可视化手段,生成每个分类的模式图和输入 fMRI 4D 时间序列的义务添权外示。在标准的逆向传播过程中,倘若一个 ReLU 单元的输入是正的,那么该单元的偏导就向后复制,否则就竖立为零。在引导式逆向传播中,倘若一个 ReLU 单元的输入和片面导数都是正数,则该单元的片面导数被向后复制。因此,引导式逆向传播保持了对类别得分有积极影响的路径,并输出 CNN 检测到的数据特征,而不是那些它异国检测到的特征。如图 2b 所示,在向训练益的网络输入数据后,相对于输入数据产生了 27×75×93×81 的展望梯度。然后,每个体素的时域绝对最大值的符号值被抽出并竖立在三维义务模式图中,然后被归一化为其最大值。末了,将 pattern map 映射到 fsaverage 外貌。此外,测试组的归一化 pattern map 的 Cohen's d 效答被计算为每个义务的 pattern map 的平均值除以其 SD。

本文的可视化对比分析是在 AFNI[5]、Freesurfer[6]、HCP Connectome Workbench和 MATLAB(MathWorks, Natick, MA)中进走。为了比较传统的 GLM 图和模式图(pattern map),作者还从 HCP 义务的 fMRI 分析包中获取了参数估计对比度(COPE)的 Cohen 效答。

1.2 实验效果分析

最先,作者完善了针对深度模型在清淡分类义务中的实验。作者在实验中行使 NVIDIA GTX 1080Ti 板进走了约 30 个 epoch 的训练,所需时间大约 72 幼时。本文所挑出的模型成功地区分了七个义务,实在率为 93.7±1.9%(mean±SD)。根据 F1 得分,本文行使的模型 / 分类器在七个义务中的外现分歧:情绪(94.0±1.6%)、赌博(83.7±4.6%)、说话(97.6±1.1%)、行动(97.3±1.6%)、相关(89.8±3.2%)、外交(96.4±1.0%)和 WM(91.9±2.3%,平均值 ±SD)。平均杂沓矩阵(The average confusion matrix)表现,前两个杂沓别离是由赌博与相关、WM 与相关引首的(图 3a)。图 3b 表现了 ROC 弯线,根据该弯线,行动、说话和外交义务具有最大的弯线下面积(area under the curve,AUC),而赌博具有最幼的面积。在验证关键超参数的选择,即 1×1×1 核通道的数目(NCh1)时,模型记录的实在值别离为 93.2%、91.5% 和 92.7%,NCh1=3、9 和 27(图 3c)。在 NCh1=1 的情况下,该模型无法在 30 个 epoch 内拘谨。

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图 3. HCP S1200 义务 fMRI 数据集上的深度学习分类效果

然后,为了确定对每个分类贡献最大的体素(Voxel,指一段时间内众次测量大脑某块区域),作者行使引导式逆向传播法生成了模式图,以可视化模型学习到的模式。图 4 给出了对义务 COPE 的 GLM 分析的 Cohen's d 效答大幼的分组统计图(图 4a-g),以及 DNN 模式图的 Cohen's d(图 4h-n)。如图所示,DNN 模式图上的 Cohen's d 与 GLM COPEs 上的情绪、说话、行动、外交和 WM 义务相通。例如,在说话条件下,GLMCOPEs(图 4c)和 DNN 模式图(图 4j)中的 bilateral Brodmann 22 区展现了较大的效答大幼变态。同样,在行动义务的右手行动条件下,两个图(图 4d,k)表现在 Brodmann 4 和 bilateral Brodmann 18 区有相通的效答。

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图 4. HCP S1200 数据集上的 HCP 组平均值(左栏)和 DNN 炎图(右栏)的 Cohen's d 效答

末了,关于迁移学习的题目,经过五次交叉验证,本文挑出的 DNN 在测试中达到了 89.0±2.0% 的平均实在率(图 5a),平均 AUC 为 0.931±0.032(图 5b)。如图 5c 所示,经历双样本 t 检验,DNN 的实在性清晰高于 SVM-MVPA 全脑(t[8]=9.14,p=.000017;平均 ±SD=55.6±7.9%)和 SVM-MVPA ROI(t[8]=7.59,p=.000064;平均 ±SD=69.2±5.4%)。

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图 5. 做事记忆义务分类的迁移学习效果(0bk-body 与 2bk-body)

经过五次交叉验证,本文挑出的 DNN 的平均实在率为 94.7±1.7%(图 6a),平均 AUC 为 ROC 0.996±0.005(图 6b)。平均杂沓矩阵表现电机变频器简介,最主要的杂沓是由左脚与右脚造成的(图 6a)。图 6c 表现,经历双样本 t 检验,DNN 的实在性(94.7±1.7%)清晰高于 SVM-MVPA 全脑(t[8]=3.59,p=.0071;平均 ±SD=81.6±7.1%)和 SVM-MVPA ROI(t[8]=8.77,p=.000022;平均 ±SD=68.6±5.7%)。然后,作者验证了学习所需的数据量。一切三栽手段在一切 N_Subj 中都通知了高于经典手段的实在性。N_Subj=8 足以使 DNN(80.3%)在实在性方面超过清淡的 SVM-MVPA 全脑手段(41.7%)和 SVM-MVPA ROI(56.3%)(图 6d)。

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图 6. 行动义务(左脚、左手、右脚和舌头)的分类迁移学习效果

幼结:本文挑出的手段能够直接从 4D fMRI 时间序列中对人正在进走的大脑功能进走分类和映射。本文手段批准从简短的 fMRI 扫描中解码受试者的义务状态,无需进走特征选择。这栽变通高效的大脑解码手段能够行使于神经科学的大周围数据和邃密的幼周围数据。此外,它的便利性、实在性和通用性的特点使得该深度框架能够很容易地行使于新的人群以及普及的神经影像学钻研,包括内部精神状态分类、精神疾病诊断和实时 fMRI 神经逆馈等等。

2、行使深度生成神经网络从 fMRI 模式重修人脸 机器学习时代,神经科学家如何浏览息争码人类的思维

本文是发外在 Communications Biology 中的一篇文章[7]。由上一篇文章的介绍能够晓畅,现在,已经能够从功能磁共振成像的大脑逆答中解码识别分歧的类别。但是,针对视觉上相通的输入(例如分歧的人脸)的分类和识别照样是专门难得的。本文详细探讨的是行使深度学习编制从人类的功能磁共振成像重修人脸图像。作者基于一个大型名人脸部数据库行使一个生成对抗网络(GAN)的无监督过程训练了一个变分自动编码器(VAE)神经网络。自动编码器的湮没空间为每幅图像挑供了一个有意义的、拓扑学上有结构的 1024 维描述。然后,向人类受试者展现了几千张人脸图像,并学习了众体素 fMRI 激活模式和 1024 个湮没维度之间的浅易线性映射。末了,将这一映射行使于新的测试图像,将 fMRI 模式转化为 VAE 湮没编码,并将编码重修为人脸。

2.1 模型介绍

本文所行使的 VAE-GAN 模型如图 7(a)所示,其中的三个网络学习完善互补的义务。详细包括:编码器网络将人脸图像映射到一个湮没的外征(1024 维)上,表现为红色。生成器网络将其转换为一个新的人脸图像。鉴别器网络(只在训练阶段行使)为每张给定的图像输出一个二进制的判定,能够是来自原首数据集,也能够是来自生成器输出,即:该图像是真的照样伪的?训练的过程具有 "对抗性",由于判别器和生成器的现在标函数相逆,并交替更新:倘若鉴别器能够郑重地确定哪些图像来自生成器(伪的),而不是来自数据库(真的),就会得到奖励。倘若生成器能够产生鉴别器网络不会正确分类的图像,就会得到奖励。训练终结后,屏舍鉴别器网络,编码器 / 生成器网络被用作标准(变分)自动编码器。

网络中的 "人脸湮没空间" 挑供了对大量人脸特征的描述,能够近似于人脑中的脸部外现。在这个湮没空间中,人脸和人脸特征(例如,男性)能够被外示为彼此的线性组相符,分歧的概念(例如,男性,微乐)能够用浅易的线性操作来处理(图 7b)。作者分析,这栽深度生成神经网络湮没空间的众功能性外明它能够与人脑的人脸外征有同源性,这也使得它成为基于 fMRI 的人脸解码的理想候选手段。由此,作者揣摸,在对大脑活动进走解码时,学习 fMRI 模式空间和这栽湮没空间之间的映射,而不是直接学习图像像素空间(或这些像素的线性组相符,例如 PCA 等的处理手段),能够是专门有效的。此外,作者推想 ,VAE-GAN 模型能够捕捉人脸外征的大片面复杂性,使 "人脸流形" 变得平整,就像人类大脑能够做的那样。因此,作者认为,采用浅易的线性大脑解码手段就有余了。

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图 7. 深度神经网络湮没空间。(a)VAE-GAN 网络架构。(b)湮没空间属性

作者最先行使无监督 GAN 在 202,599 张名人人脸标记数据库上训练了一个 VAE 深度网络(13 层)(CelebA[8]),共实走 15 个 epoch。行使编码器处理向人类受试者展现的人脸图像以生成 1024 维的湮没编码,这些编码行为设计矩阵后续会用于 fMRI GLM(清淡线性模型)分析。作者行使 SPM12 处理 fMRI 数据(https://www.fil.ion.ucl.ac (https://www.fil.ion.ucl.ac/).uk/spm/software/spm12/)。接下来,作者对每份数据别离进走了切片时间校正和重新对齐。然后将每个时段的数据与第二个 MRI 时段的 T1 扫描数据进走说相符登记。不过,作者并未对这些数据进走归一化或腻滑化处理。详细的,作者将每个实验的最先和不息时间(固定、训练脸、测试脸、单人背影或意象)输入清淡线性模型(general linear model,GLM)中行为回归因子;将用于训练脸部的 1024 - 维湮没向量(来自 VAE-GAN 或 PCA 模型)行为参数化的回归器来建模,并将行动参数行为滋扰回归器(nuisance regressors)输入用于清除滋扰信号。此外,在估计 GLM 参数之前,令整个设计矩阵与 SPM 的血起伏力学逆答函数(hemodynamic response function,HRF)进走卷积处理。

作者训练了一个浅易的大脑 fMRI 的编码器(线性回归),将人脸图像的 1024 维湮没外征(经历 "编码器" 运走图像,或行使 PCA 变换获得)与响答的大脑逆答模式相关首来,并将人类受试者在扫描仪中不雅旁观相通的人脸时记录下来。图 8(a)给出了这一过程的完善描述。每个受试者平均看到超过 8000 张人脸(每幼我都有一个演示),行使 VAE-GAN 湮没维度(或图像在前 1024 个主成分上的投影)行为 BOLD 信号的 1024 个参数化回归因子。这些参数化的回归因子能够是正的,也能够是负的(由于根据 VAE 的训练现在标,VAE-GAN 的湮没变量是近似正态分布的)。将一个额外的分类回归因子("面部与固定" 对比)行为一个恒定的 "过失" 项增补到模型中。作者验证了设计矩阵是 "full-rank" 的,也就是说,一切的回归因子都是线性自力的。作者分析,这一属性是由于 VAE-GAN(和 PCA)的湮没变量往往是不相关的。因此,由 SPM GLM 分析进走的线性回归产生了一个优化的权重矩阵 W,以展望大脑对训练人脸刺激的逆答模式。

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图 8. 基于 VAE-GAN 湮没外征的人脸图像的大脑解码。(a)训练训阶段。(b)测试阶段

倘若在 1025 维的人脸湮没向量 X(包括了一个偏置项)和响答的大脑激活向量 Y 之间存在一个线性映射 W:

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训练大脑解码器经历以动手段找到最佳映射 W:

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为了在 "测试阶段" 行使这个大脑解码器,作者浅易地逆转了线性编制,如图 8b 所示。作者向联相符受试者展现了 20 张新的测试人脸,这些人脸在训练阶段并异国向受试者展现过。每个测试人脸平均表现 52.8 次以增补信噪比。所得的大脑活动模式浅易地与转置的权重矩阵 W^T 及其逆协方差矩阵相乘,以产生 1024 个湮没人脸维度估计值。然后,行使 GAN(如图 7a 所示)将展望的湮没向量转化为重修的人脸图像。对于基线 PCA 模型,手段的流程是相通的,但人脸的重修是经历解码的 1024 维向量的 inverse PCA 获得的。测试大脑解码器包括行使学到的权重 W 为每个新的大脑激活模式 Y 检索湮没的向量 X,行使下式求解 X:

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作者已经将本文行使的预训练的 VAE-GAN 网络以及 Python 和 TensorFlow 源代码公布在了 GitHub 上:https://github.com/rufinv/VAE-GAN-celebA.

2.2 实验效果分析

本实验中,经历 Amazon Mechanical Turk (AMT)获得用于比较 VAE-GAN 和 PCA 人脸重修的图像质量的人类评价效果。四个受试者的 20 张测试图像中的每一张都标记为 "原首 ”,然后是 VAE-GAN 和基于 PCA 的重修图像,在" 选项 A "和" 选项 B "的字样下表现。实验中,向受试者发布的指使为:" 在两个修改过的人脸中,哪一个最像正本的人脸?选择 A 或 B"。每对图像统统被比较了 15 次,由起码 10 个分歧的 AMT" 做事者 " 进走,每个逆答分配(VAE-GAN/PCA 为选项 A/B)由起码 5 个做事者查看。因此,该实验在两幼我脸重修模型之间统统进走了 1200 次(=4×20×15)比较。

作者最先对比了 VAE-GAN 和 PCA,将灰质体素的一个子集定义为 "有趣区域" (ROI)。原形上,大脑的很众片面都在进走与人脸处理或识别无关的计算。作者的 ROI 只选择生理上的能够答激大脑区域,选择标准考虑了两个因素。(i) 展望体素会对人脸刺激作出逆答(经历脸部和基线条件之间的 t 检验来确定,即固定在空屏幕上),(ii)将 1024 个湮没人脸特征行为回归因子输入线性模型时,体素的 BOLD 逆答的注释方差有看改进(与只有二元人脸回归因子的基线模型相比:存在 / 不存在人脸)。所选的体素如图 9 描述,包括 枕部、颞部、顶部和额部区域。作者对 PCA 人脸参数进走了单独的选择, 并将这些参数用于基于 PCA 的 "大脑解码器"(所选体素的平均数目:106,685;周围:74,073-164,524);两个模型所选区域几乎相通。

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图 9. 为大脑解码选择的体素。

在大脑解码器训练阶段,体素的选择是基于其视觉逆答性和 GLM 拟相符度的综相符考虑(图 8a)。颜色代码(红色到黄色)外示每个特定体素被选中的受试者的数目(1-4)。彩色的线外示标准皮质区域的边界

图 10(a)给出了人脸重修图像的示例。固然 VAE-GAN 和 PCA 都能重修出与原首人脸相通的图像,但是由 VAE-GAN 重修的图像更实在,更挨近原首图像。作者经历将 20 张测试人脸的大脑估计湮没向量与 20 张实际人脸的湮没向量相相关来量化大脑解码编制的性能,并行使成对相关值来测量正确分类的百分比。详细效果见图 10(b)。实验效果外明,从人脑激活到 VAE–GAN 湮没空间的线性映射比到 PCA 空间的映射更容易、更有效。作者认为,这与其 “深度生成神经网络更挨近于人脸外征的空间” 的倘若相相符。此外,作者还进走了模型间的十足识别效果比较,即行使重修图像的感知质量行为指标衡量重修的人脸程度。实验请求人类不益看察者比较两栽模型重修的人脸质量:四个受试者的原首测试图像与响答的 VAE-GAN 和 PCA 重修图像一首表现,受试者判定哪一个重修图像从感知角度判定更像原首图像。详细效果见图 10(c)。76.1% 的实验中受试者选择了 VAE-GAN 重修的图像,而 23.9% 的实验中受试者选择了 PCA 重修的图像。

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图 10. 人脸重修。(a)重修人脸图像示例;(b)两两识别效果;(c)十足识别效果

进一步的,为了确定哪一个大脑区域对两个大脑解码模型的人脸重修能力贡献最大,作者将每个受试者的体素选择划分为三个大幼十分的子集,如图 11a 所示。然后别离对这三个子集进走脑解码和面部重修。两两识别效果表现,枕骨体素和较幼程度的颞体素挑供了大脑解码所需的大片面新闻(图 11b)。

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图 11. 分歧脑区的贡献情况。

(a)体素分割过程;(b)分歧区域的两两识别效果,Full select 指的是图 9 中描述的体素集;它与图 10b 中的数据相通。圆圈代外个别受试者的外现。虚线是单个受试者外现的 p<0.05 的隐微性阈值。在三个子荟萃,枕部体素的外现是最优的,其次是颞部体素。在一切情况下, VAE-GAN 模型的性能照样高于 PCA 模型。

末了,作者经历创建一个浅易的分类器以根据人脸属性为大脑解码的湮没向量贴标签的手段,钻研人脑对于特定人脸属性的外征。详细的关于人脸 “性别” 属性的实验效果见图 12。将每个大脑解码的湮没向量投射到湮没空间的 "性别" 轴上(图 12a),投射的符号决定了分类输出(正数代外“男性”,负数代外“女性 ”)。由图 12b 的效果能够看出,这个单一衡量标准的分类器挑供了有余的新闻来对人脸性别进走分类,实在率达到了 70%。非参数 Friedman 检验外明,性别解码性能在三个体素子荟萃是分歧的,而 post hoc 检验则表现枕叶体素的外现清晰益于额顶叶体素,而颞叶体素介于两者之间。

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图 12. 图 6 性别解码。(a)基本线性分类器;(b)解码实在度

3、AI 解码大脑神经逆馈动力学 - 用于解码神经逆馈实验的数据 机器学习时代,神经科学家如何浏览息争码人类的思维

本文是来自日本 ATR 国际学院计算神经科学实验室的钻研人员发外在《Scientific Data》2021 上的一篇文章[9],主要为行使 AI 解码大脑神经逆馈以读取和识别大脑中特定新闻的手段挑供实验所需的数据。解码神经逆馈(Decoded neurofeedback,DecNef)是一栽闭环 fMRI 神经逆馈与机器学习手段相结相符的样式,有趣是分析 fMRI 的状态转折外围分歧设备(比如被测者眼前的表现器)的刺激。这是对操纵大脑动力学外现或外征这一永远现在标的更细化的表现。本文针对 DecNef 实验,挑供了可行使的数据来源。作者发布了一个大型的、可公开访问的神经影像学数据库,其中包括 60 众个批准 DecNef 训练的人。这个数据库由大脑的结议和功能图像、机器学习解码器和额外的处理数据构成。作者在文中描述了编译数据库时采用的制定,包括源数据中常见的和分歧的扫描参数、元数据、结构,以及匿名化、清算、排列和分析等处理手段。

3.1 DecNef 背景分析

在单变量(univariate)手段中,人们详细测量一个感有趣区域(ROI)的集体活动程度。与此分歧,众体素模式分析(multivoxel pattern analysis,MVPA)则是学会对分布在活动模式中的新闻进走解码。DecNef 行使了 MVPA 而不是行使单变量手段,因此它具有很高的现在标特异性。此外,尽管受试者晓畅解码神经逆馈实验的存在,但他们并不晓畅详细的内容和主意,从而有助于缩短由于认知过程或对被操纵维度的晓畅而产生的杂沓。此外,解码神经逆馈实验甚至能够经历一栽称为 "超边界(hyperalignmen)" 的手段,根据受试者间接揣摸出现在标神经外征。经历云云的功能排列手段,将分歧受试者的神经活动模式经历一组线性变换构建了一个共同的、高维的空间。这些转换是有效的参数,能够用来将任何新的数据模式带入 / 带出幼我的大脑坐标编制和模型空间坐标。上述特点使得 DecNef 成为了开发新的临床行使的一栽有效工具,稀奇是在神经精神疾病方面。除了面向临床的钻研外,DecNef 还能够行为编制和认知神经科学的一个主要范式来钻研大脑的基本功能。

分歧的 DecNef 实验探究的是分歧的认知过程或心绪外征,但一切钻研都采用了相通的基本设计逻辑(如图 13a)。(1)最初的环节是获取 fMRI 数据,用于训练机器学习算法—MVPA 或解码器构建环节。(2)随后的神经逆馈阶段,不息 2 到 5 天不等。在解码器构建环节,受试者完善了浅易的行为,包括视觉(钻研 2、3)、偏益(钻研 1)、知觉(钻研 4)或记忆义务(钻研 5),在神经逆馈环节,一切程序几乎都是相通的(图 13b)。在神经逆馈训练中,请求受试者调节或操纵他们的大脑活动,以最大限度地扩大逆馈盘(feedback disc)的大幼。

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图 13. 实验设计的暗示性概述。

(a) 每项钻研都包括一段 fMRI,用于获得构建 "解码器" 所需的数据,这是一个机器学习的大脑活动模式分类器。(b) 一切的钻研都有相通的基本实验设计

到现在为止,全世界只有幼批钻研幼组有机会完善这栽技术上具有挑衅性的实验。作者介绍,他们已经发外了关于如何运走解码神经逆馈实验这片面做事的介绍[10]。不过,关于 DecNef(以及清淡的神经逆馈)的一个关键题目仍未解决:湮没神经机制原形是什么?一些近期的钻研做事已经最先聚焦于这个题目,并行使了元分析、计算模型、神经网络等工具。外 2 总结了已有的片面钻研,包括相关出版物、神经逆馈过程训练现在标等内容。

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外 2. 纳入数据搜集的钻研概要

3.2 数据分析

关于本文挑供的源数据,外 3 给出一切钻研中行使的扫描参数的技术细节,以及分歧钻研之间的迥异。

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外 3. 分歧钻研之间的扫描参数

可经历机构存储库 "DecNef 项现在大脑数据存储库(DecNef Project Brain Data Repository)"(https://bicr-resource.atr.jp/drmd/),或从 Synapse 数据存储库 (https://doi.org/10.7303/syn23530650) 访问数据。数据是遵命图 14 所示的结构来结构的。简而言之,对于每项钻研,最表层的文件夹包含了每个受试者的文件夹(例如,"sub-01")。其中有三个子文件夹,"anat" 包含与结构 / 解剖扫描相关的原首 Nifti 文件,"func"—进一步细分为特定会话文件夹(例如,"ses-0":解码器,"ses-1":神经逆馈的第一个会话,等等),包含一切来自功能扫描的压缩 Nifti 文件。

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图 14. 数据齐集议和内容

对高分辨率的解剖学扫描进走涂抹处理,以确保结构数据的正当匿名化。行使统计参数映射(SPM)对图像进走了过失校正。行使统计参数绘图(SPM)工具箱(https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/)对图像进走过失校正,并行使 FreeSurfer 套件的自动涂抹工具进走涂抹。图 15 为一个受试者的图像效果示例。

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图 15. 受试者结构扫描的匿名化(污损)处理示例

鉴于 DecNef 手段的细粒度、高空间分辨率的请求,用于在线逆馈计算的大脑图像的功能排列必要具备专门高的会话间相反性。图像必须与原首解码器的结构对齐,而且这栽对齐必须在(子)体素程度上是精确的。即使是微弱的头部行动也很容易损坏这一前挑条件,导致不完善的解码和逆馈得分计算。为了已足这一请求,一切的钻研都请求实时监测传入的大脑功能图像与原首解码器结构中的模板之间的对齐情况。尽管行使 Turbo BrainVoyager(TBV,Brain Innovation)实时校正头部行动,但并不及保证校正后的图像在解码方面是有意义的,尤其是在骤然展现清晰位移时。因此,在实时神经逆馈实验中,对原首 DICOM 图像进走了以下处理步骤。最先,在诱导期测量的功能图像行使 TBV 进走三维行动校正。第二,从解码器识别的每个体素中挑守信号强度的时间序列,并将其移位 6 秒以考虑到血起伏力学延宕。第三,从时间过程中往除线性趋势,并行使从每次 fMRI 运走最先后 10 秒测量的信号强度对每个体素的信号时间过程进走 Z-score 归一化处理。第四,计算逆馈分数的数据样本是经历平均每个体素在诱导期的 BOLD 信号强度来创建的。

在现在标体素的激活模式方面,限制数据质量的一个有效手段是最先计算它们的平均激活(用初首解码器构建会话的数据)。然后,在实时会话中,计算平均模式和传入活动模式之间的逐个相关性。这栽手段确保了当体素的逆答模式由于例如头部或身体行动而发生庞大转折时,相关度的降矮会快捷发生,从而能够被检测到。最佳程度的相关性程度答该在 r∈[0.85 1.00]的区间内,或 Fisher 变换的 z∈[1.26 Inf]。作者证实,一切的钻研实在都能已足此条件(图 16)。平均来说,只有不到 2% 的实验的 z 值幼于 1.26(钻研 1:0.13%,钻研 2:3.17%,钻研 3:0.91%,钻研 4:0.36%,钻研 5:3.74%)。

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图 16. 平均活动模式和实时活动模式之间的费舍尔转换相关性(Fisher transformed correlation)。

较大值外明实时测量模式息争码器构造模式之间有更益的功能相反性。每个点代外一个实验的相关值。每个琴状图有 N(天)×M(受试者)×L(运走)×J(实验)个点。图中央的白圈代外中位数,粗灰线代外四分位数周围,细灰线代外相邻的数值。将 z<1.10 的数据点从图中删除

接下来,作者竖立了头部行动和模式相关度之间的相关。作者行使 SPM12 计算了头部行动参数,得出了 3 个平移参数和 3 个旋转参数。为了这个分析的主意,作者经历对相关的 3 个参数进走平均化处理来计算平均绝对旋转和平均绝对平移,在神经逆馈实验中行使的 3 个 TR 来计算解码器的能够性和模式的相关性。作者将这两个头部行动指数(以毫米为单位)与一切钻研中汇集的 Fisher 转换后的相相关数(即模式相关度)进走了对比(如图 17 所示)。为了进走统计分析,作者串联单次实验数据,行使线性同化效答(linear mixed effects,LME)模型进走分析(遵命 Wilkinson 符号,指定为 y ~ 1 + m + (1 | st) + (1 + st | prt);其中 y:模式相关性,1:截距,m:行动参数,st:实验钻研,prt:受试者)。详细来说,这些 LME 模型的设计是将运行为为固定效答,实验钻研行为随机效答和协变量,个体受试者行为随机效答而嵌套在实验钻研中。

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图 17. 模式相关性与头部行动的相关。

头部行动被计算为三维倾向上的旋转(a)或三维倾向上的平移(b),并与 Fisher 转换后的模式相相关数成图。行使分歧颜色绘制来自分歧钻研的数据点。每个数据点外征一个特定受试者、运走和实验

末了,其他的生理噪声源(如心跳或呼吸)也会影响用于实时解码的众体素活动模式。这些来源在本钻研中异国直接测量,因此作者只能推想它们的影响。倘若它们对一切体素的影响是相对均匀的,作者展望对模式相关的测量几乎异国影响,由于体素之间的相关将保持基本不变。倘若各体素之间存在不均匀的影响,作者认为模式相关性会受到相通于头部行动的影响。人们能够会不安,在第一栽情况下,将无法检测到数据的噪声失真,从而有能够造成逆馈给受试者的现在标实在性失效。但由于一切体素的活动最先经过基线归一化处理,然后经历计算体素的活动模式与权重向量之间的点积来确定逆馈似然,因此主要的是体素的模式(体素活动之间的 "迥异")。由此,作者指出,由于 MVPA 的稀奇性,额外的噪声源不太能够在不影响模式相关度的情况下隐微影响体素活动模式的新闻内容。

4、幼结

本文探讨了基于统计学中 ML 的 fMRI 分析手段。其中, 第一篇文章介绍了基于 SVM 的众变量模式分析在基于人脑功能磁共振成像(fMRI)的特定义务状态解码中的行使。详细的,作者引入一个 DNN 分类器,经历读取与义务相关的 4D fMRI 信号,有效解码并映射幼我正在进走的大脑义务状态。DNN 的分层结构使其能够学习比传统机器学习手段更复杂的输出函数,并且能够进走端到端的训练,进而升迁了大周围数据荟萃 fMRI 解码的实在度程度。第二篇文章详细探讨的是行使深度学习编制从人类的功能磁共振成像(fMRI)重修人脸图像。行使 VAE-GAN 模型,学习众体素 fMRI 激活模式和 1024 个湮没维度之间的浅易线性映射。然后将这一映射行使于新的测试图像,将 fMRI 模式转化为 VAE 湮没编码,并将编码重修为人脸。末了一篇文章发布了一个大型的、可公开访问的神经影像学数据库,该数据库中的数据是由解码神经逆馈(Decoded neurofeedback,DecNef)实验训练得到的,除了面向临床的钻研外,该数据库还能够行为编制和认知神经科学的一个主要范式来钻研大脑的基本功能。这一数据库的发布为推动解码神经逆馈的钻研发展挑供了良益的数据基础。

ML 已经表明在图像处理和识别的普及用途。行使 ML 连接 fMRI 图像,能够分类人脑正在不益看察和思考的状态,甚至重修正在联想的人脸内容。神经科学家正在借助机器学习技术解码人类大脑的活动、理解人类大脑的趋势方兴未艾,协助吾们更益的晓畅吾们的大脑迷宫。

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