Human brain responses are modulated when exposed to optimized natural images or synthetically generated images.
Human brain responses are modulated when exposed to optimized natural images or synthetically generated images.
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DOI：
10.1038/s42003-023-05440-7
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发表时间：
2023-10-23
影响因子：
5.9
通讯作者：
Kuceyeski, Amy
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gu, Zijin;Jamison, Keith;Sabuncu, Mert R.;Kuceyeski, Amy
了解人类大脑如何解释和处理信息是很重要的。在这里，我们通过功能性磁共振成像研究了人类大脑对图像反应的选择性和个体间差异。在我们的第一个实验中，我们发现使用组水平编码模型预测达到最大激活的图像比预测达到平均激活的图像唤起更高的反应，并且激活增益与编码模型的准确性呈正相关。此外，颞叶前部脸区（aTLfaces）和梭状体1区（fusiform body area 1）对最大合成图像的激活程度高于最大自然图像。在我们的第二个实验中，我们发现使用个性化编码模型获得的合成图像比从群体水平或其他受试者编码模型获得的合成图像引起更高的反应。aTLfaces更喜欢合成图像而不是自然图像的发现也得到了重复。我们的研究结果表明，使用数据驱动和生成方法来调节宏观脑区域反应，并探索人类视觉系统的个体差异和功能专业化的可能性。一项对人类的功能磁共振成像研究表明，使用数据驱动和生成方法来调节宏观脑区域的激活反应，并探索人类视觉系统的个体间差异和功能专业化的可能性。
Understanding how human brains interpret and process information is important. Here, we investigated the selectivity and inter-individual differences in human brain responses to images via functional MRI. In our first experiment, we found that images predicted to achieve maximal activations using a group level encoding model evoke higher responses than images predicted to achieve average activations, and the activation gain is positively associated with the encoding model accuracy. Furthermore, anterior temporal lobe face area (aTLfaces) and fusiform body area 1 had higher activation in response to maximal synthetic images compared to maximal natural images. In our second experiment, we found that synthetic images derived using a personalized encoding model elicited higher responses compared to synthetic images from group-level or other subjects’ encoding models. The finding of aTLfaces favoring synthetic images than natural images was also replicated. Our results indicate the possibility of using data-driven and generative approaches to modulate macro-scale brain region responses and probe inter-individual differences in and functional specialization of the human visual system. An fMRI study of humans suggests the possibility of using data-driven and generative approaches to modulate macroscale brain regions’ activation responses and probe interindividual differences in and functional specialization of the human visual system.
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影响因子：
5.7
作者：
Gu Z;Jamison KW;Khosla M;Allen EJ;Wu Y;St-Yves G;Naselaris T;Kay K;Sabuncu MR;Kuceyeski A
通讯作者：
Kuceyeski A
影响因子：
3.5
作者：
Barense, Morgan D.;Henson, Richard N. A.;Lee, Andy C. H.;Graham, Kim S.
通讯作者：
Graham, Kim S.
DOI：
10.1016/j.cortex.2015.06.030
发表时间：
2015-11
期刊：
Cortex; a journal devoted to the study of the nervous system and behavior
影响因子：
--
作者：
Henriksson L;Mur M;Kriegeskorte N
通讯作者：
Kriegeskorte N
影响因子：
64.8
作者：
Epstein, R;Kanwisher, N
通讯作者：
Kanwisher, N
影响因子：
25
作者：
Dworkin, Jordan D.;Linn, Kristin A.;Bassett, Danielle S.
通讯作者：
Bassett, Danielle S.