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Avaliação de um modelo forma-baseado da discriminação do rosto humano usando o fMRI e técnicas comportáveis

O mecanismo por que o cérebro reconhece as faces tem fascinado por muito tempo os neurobiólogo, muitos de quem acreditam que o cérebro percebem as faces como o “special” e o muito diferente de outros objetos visuais. Por exemplo, os estudos do clássico encontraram aquele girar a imagem de um reconhecimento de cabeça para baixo dos acordos da face muito mais do que faz similarmente invertendo outros objetos.

Uns estudos mais recentes sugeriram que pudesse mesmo haver neurônios particulares ajustados à identidade de uma pessoa particular. Estes neurônios, de acordo com essa teoria, encontram-se “na área fusiform da face,” FFA, conhecido para ser particularmente activos quando uma pessoa encontra uma face.

Contudo, na introdução do 6 de abril de 2006 do neurônio, Maximilian Riesenhuber do centro médico de universidade de Georgetown e seus colegas (Jiang e outros) relatam a evidência para uma teoria que o FFA, em lugar de, contem integrado firmemente - os circuitos que reconhecem as faces baseadas no processamento selectivo das formas de características faciais.

Em seus estudos, os pesquisadores construíram primeiramente um modelo computacional que representasse como seus circuitos neuronal supor funcionariam. Este modelo visou prever como os circuitos poderiam causar a percepção das faces. Tal percepção inclui a forma de características específicas--olhos, narizes, e bocas--e também a “configuração” daquelas características--sua posição sobre a face.

Os pesquisadores encontraram que seu modelo capturou tais aspectos da percepção da face, mesmo que os circuitos em seu modelo não os codificassem explicitamente. Para demonstrar que seu modelo poderia igualmente esclarecer como outros circuitos neuronal poderiam similarmente ser ajustados a outros objetos, igualmente testaram como pôde se comportar quando encontrou imagens dos carros. Encontraram que o modelo trabalhou assim como para produzir as mesmas características do reconhecimento que nas faces.

Riesenhuber e seus colegas testaram seu modelo “forma-baseado” experimental expor voluntários às imagens das faces que poderiam precisamente “ser morphed” com um programa informático para alterar subtly as características faciais. E ao mesmo tempo, os cérebros dos assuntos foram feitos a varredura usando a ressonância magnética funcional (fMRI) para detectar testes padrões da actividade no FFA. A técnica do fMRI envolve usar campo magnèticos inofensivos e as ondas de rádio para medir a circulação sanguínea em regiões do cérebro, que reflecte sua actividade. Os pesquisadores encontraram que os resultados dos estudos do fMRI concordaram com os aqueles do modelo computacional.

Os pesquisadores concluíram que “nós mostramos que uma aplicação computacional de um modelo neural physiologically plausível do processamento da face pode quantitativa esclarecer os dados chaves, conduzindo à previsão que a discriminação do rosto humano está baseada em um código da população escassa dos neurônios agudamente ajustados da face.

“Em particular, nós mostramos que um modelo forma-baseado pode esclarecer o efeito da inversão da face, podemos produzir efeitos “configural” sem codificação configural explícita, e podemos quantitativa esclarecer os dados experimentais. O modelo constitui assim um contra-exemplo computacional às teorias que postulam que a discriminação do rosto humano confia necessariamente em processos face-específicos.”

Em uma estréia do papel na mesma introdução do neurônio, Tzvi Ganel escreveu que Riesenhuber e os colegas “fornecem uma disposição de obrigação de evidência que apoia a ideia que o processamento das faces e os objetos não confiam em mecanismos qualitativa diferentes. Em uma série de experiências, o presente de Jiang e outros e integra resultados da modelagem neural, comportamento, e o fMRI, mostrando essa classificação da face, similarmente à classificação de objeto, pode ser conseguido por uma arquitetura simples-à-complexa baseada em detectores hierárquicos da forma.

“Jiang e outros modelagem e resultados comportáveis tem implicações fortes para compreender como as faces e os objetos são processados no cérebro humano,” escreveu Ganel.