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L'ensemble de données neuf aidera des chercheurs mieux à comprendre comment le cerveau traite des images

Les neurologistes et les scientifiques de visibilité d'ordinateur disent un ensemble de données neuf de taille sans précédent -- comportant des échographies de cerveau de quatre volontaires que chacun a vu 5.000 images -- aidera des chercheurs mieux à comprendre comment le cerveau traite des images.

Les chercheurs à l'université de Carnegie Mellon et à l'université de Fordham, enregistrant aujourd'hui dans les caractéristiques scientifiques de tourillon, ont dit acquérir des échographies fonctionnelles (fMRI) d'imagerie par résonance magnétique à cette écaille présentée de seuls défis.

Chaque volontaire a participé à 20 heures ou plus de la lecture d'IRM, contestant leur persévérance et la capacité des expérimentateurs de combiner en travers des séances de lecture. La décision de modèle extrême pour faire fonctionner les mêmes personnes au-dessus de tant de séances était nécessaire pour démêler les réactions neurales liées à différentes images.

L'ensemble de données donnant droit, BOLD5000 aboubé, permet aux neurologistes cognitifs d'améliorer la puissance de levier les modèles apprenants profonds qui ont spectaculairement amélioré les systèmes artificiels de visibilité. Initialement inspiré par l'architecture du système visuel humain, apprendre profond peut être encore amélioré en poursuivant des analyses neuves dans la façon dont les travaux humains de visibilité et à côté de avoir des études de visibilité humaine meilleures réfléchissent des méthodes de visibilité d'ordinateur moderne. À cet effet, BOLD5000 a mesuré l'activité neurale résultant des images de visionnement prises de deux ensembles de données populaires de visibilité d'ordinateur : ImageNet et COCOS.

« S'entrelacer de la science du cerveau et de l'informatique signifie que les découvertes scientifiques peuvent entrer dans les deux sens, » a dit le co-auteur Michael J. Tarr, le Kavči ? - Professeur de Moura de cognitif et la science du cerveau et chef du département de psychologie de CMU. Les « futures études de la visibilité qui utilisent l'ensemble de données BOLD5000 devraient aider des neurologistes mieux à comprendre l'organisme de la connaissance dans l'esprit humain. Car nous apprenons plus au sujet de la base neurale de la reconnaissance visuelle, nous également mieux serons positionnés pour contribuer aux avances dans la visibilité artificielle. »

Auteur important Nadine Chang, un stagiaire de Ph.D. dans l'institut de la robotique de CMU qui se spécialise dans la visibilité d'ordinateur, proposé que les scientifiques de visibilité d'ordinateur examinent à la neurologie pour aider à innover dans l'endroit rapidement de avancement de la visibilité artificielle -- renfort de la nature bi-directionnelle de cette recherche.

Les « scientifiques de Computervision et les neurologistes visuels ont essentiellement le même objectif final : pour comprendre comment traiter et interpréter l'indication visuelle, » Chang a dit.

L'amélioration de la visibilité d'ordinateur était une part importante du projet BOLD5000 de son début. Elissa supérieur Aminoff auteur, puis un camarade post-doctoral dans le service de psychologie de CMU et maintenant un professeur adjoint de la psychologie chez Fordham, a commencé ce sens de recherches avec le co-auteur Abhinav Gupta, un professeur agrégé dans l'institut de robotique.

Parmi les défis relevés dans le raccordement biologique et la visibilité d'ordinateur est que la majorité d'études neuroimaging humaines incluent très peu d'images de stimulus -- souvent 100 ou moins -- ce qui type sont simplifiés pour dépeindre seulement les objectifs uniques sur un fond neutre. En revanche, BOLD5000 comprend plus de 5.000 du monde réel, images complexes des scènes, objectifs uniques et objectifs de interaction.

Le groupe voit BOLD5000 comme seulement première étape vers des modèles de visibilité d'ordinateur moderne d'admission des fonds de tiers pour étudier la visibilité biologique.

« Franchement, l'ensemble de données BOLD5000 est toujours voie trop petite, » Tarr a dit, proposant qu'un ensemble de données raisonnable de fMRI exige au moins 50.000 images de stimulus et beaucoup plus de volontaires d'effectuer des progrès à la lumière du fait que la classe des réseaux neuronaux profonds employés pour analyser des images visuelles sont formé sur des millions d'images. À cet effet, l'équipe de recherche espère que leur capacité de produire d'un ensemble de données de 5.000 échographies de cerveau préparera le terrain pour de plus grands efforts de collaboration entre la visibilité humaine et les scientifiques de visibilité d'ordinateur.

Jusqu'ici, la réaction de l'inducteur a été positive. Publiquement - l'ensemble de données BOLD5000 procurable déjà a été téléchargé plus de 2.500 fois.