Real-time Control of Decoded Brain Activity Using Artificial Neural Networks
Real-time Control of Decoded Brain Activity Using Artificial Neural Networks
批准号:
RGPIN-2022-04267
负责人:
TaschereauDumouchel, Vincent
金额:
$1.89万
依托单位:
依托单位国家:
加拿大
项目类别:
Discovery Grants Program - Individual
财政年份:
2022
资助国家:
加拿大
项目状态:
已结题
起止时间:
2022-01-01 至 2023-12-31
中文摘要
我们的心理健康在很大程度上受到我们主观情绪体验的影响。然而,令人惊讶的是,我们对产生这种主观状态的大脑机制知之甚少。这一领域的科学进步一直受到限制,部分原因是我们几乎没有能够随意控制细粒度大脑活动的方法。在这里,我们建议用一种结合人工智能和脑成像的新方法来解决这个问题。更准确地说,我们建议利用现代人工神经网络来产生能够触发特定大脑活动模式的“合成”视觉刺激。此前在猕猴身上进行的实验表明,在提高视觉系统中特定神经元的放电率方面,这种合成刺激比最好的自然刺激要有效得多。重要的是,这种合成刺激也没有被认为是任何特定对象类别的实例,这意味着它们可能在参与者没有意识到被操纵的大脑活动的目的或内容的情况下被使用。NSERC的这项发现拨款将调查合成视觉刺激是否可以用于强健和无意识地产生主观情感体验。更准确地说,我们将确定是否可以通过无意识地激活腹侧视觉系统中被恐惧动物的大脑表征来产生主观的恐惧体验。这项提议有两个主要目标:首先,我们将调整和验证一种从功能磁共振成像(FMRI)活动生成合成图像的方法。我们将使用两个现有的数据集来生成与来自30个不同类别的动物的视觉呈现相关联的合成图像。其次,我们将招募报告对我们数据集中的一些动物感到恐惧的参与者。在一系列预先登记的双盲安慰剂对照功能磁共振实验中,我们将确定来自恐惧动物类别的合成图像是否可以调节目标大脑活动、主观恐惧和生理防御反应。我们假设,合成刺激将增加恐惧动物的大脑表征的激活,并产生恐惧和生理防御反应的主观体验。该研究项目是利用人工神经网络控制人类大脑活动的首批尝试之一。使用这种方法产生的合成刺激可以提供一个独特的机会来孤立地控制特定的大脑表征,这是使用自然刺激通常不可能实现的壮举。这种干预方法可以让我们开发出一种直接的方法来询问大脑是如何产生主观情感体验的,这对于情感神经科学和人类意识的研究来说是一笔非常宝贵的财富。
英文摘要
Our psychological well-being is greatly affected by our subjective emotional experiences. Yet we know surprisingly little about the brain mechanisms that generate such subjective states. Scientific progress in the field has been limited in part because we possess few methods capable of controlling fine-grained brain activity at will. Here we propose to address this issue with a new method combining artificial intelligence and brain imaging. More precisely, we propose to leverage modern artificial neural networks to generate "synthetic" visual stimuli capable of triggering specific patterns of brain activity. Previous experiments conducted in macaque monkeys showed that such synthetic stimuli were far more effective than the best natural stimuli at increasing the firing rate of specific neurons in the visual system. Importantly, such synthetic stimuli were also not recognized as instances of any particular object category which means that they could potentially be used without participants' awareness of the purpose or content of the manipulated brain activity. This NSERC Discovery grant will investigate if synthetic visual stimuli can be used to robustly and unconsciously generate subjective affective experiences. More precisely, we will determine if subjective experiences of fear can be generated by unconsciously activating the brain representation of feared animals in the ventral visual system. This proposal has two main objectives: First, we will adapt and validate an approach to generate synthetic images from functional magnetic resonance imaging (fMRI) activity. We will use two existing datasets to generate synthetic images associated with the visual presentation of animals from 30 different categories. Second, we will recruit participants reporting fear of some of the animals in our dataset. In a series of pre-registered double-blind placebo controlled fMRI experiments, we will determine if synthetic images generated from feared animal categories can modulate the targeted brain activity, subjective fear and physiological defensive responses. We hypothesize that synthetic stimuli will increase the activation of the brain representation of the feared animal and generate subjective experiences of fear and physiological defensive responses. This research project represents one of the first attempts to use artificial neural networks to control brain activity in humans. The synthetic stimuli created using this approach could present a unique opportunity to control specific brain representations in isolation, a feat that is usually impossible to achieve using natural stimuli. Such an intervention method could allow us to develop a direct means to interrogate how the brain generates subjective emotional experiences, representing a very valuable asset for the study of affective neurosciences and human consciousness.
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
Real-time Control of Decoded Brain Activity Using Artificial Neural Networks
-
批准号:DGECR-2022-00285
-
项目类别:Discovery Launch Supplement
-
资助金额:$0.91万
-
财政年份:2022
-
负责人:TaschereauDumouchel, Vincent
-
依托单位:
Les fondements génétiques neurones miroirs
-
批准号:392056-2010
-
项目类别:Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral
-
资助金额:$2.55万
-
财政年份:2012
-
负责人:TaschereauDumouchel, Vincent
-
依托单位:
Les fondements génétiques neurones miroirs
-
批准号:392056-2010
-
项目类别:Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral
-
资助金额:$2.55万
-
财政年份:2011
-
负责人:TaschereauDumouchel, Vincent
-
依托单位:
Les fondements génétiques neurones miroirs
-
批准号:392056-2010
-
项目类别:Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Doctoral
-
资助金额:$2.55万
-
财政年份:2010
-
负责人:TaschereauDumouchel, Vincent
-
依托单位:
L'utilité de l'information configurale pour la reconnaissance des visages
-
批准号:363242-2008
-
项目类别:Alexander Graham Bell Canada Graduate Scholarships - Master's
-
资助金额:$1.27万
-
财政年份:2008
-
负责人:TaschereauDumouchel, Vincent
-
依托单位:
国内基金
海外基金
登录
查看更多内容
SERS探针诱导TAM重编程调控头颈鳞癌TIME的研究
-
批准号:82360504
-
项目类别:地区科学基金项目
-
资助金额:32万元
-
批准年份:2023
-
负责人:周学军
-
依托单位:
华蟾素调节PCSK9介导的胆固醇代谢重塑TIME增效aPD-L1治疗肝癌的作用机制研究
-
批准号:82305023
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:30万元
-
批准年份:2023
-
负责人:王萌
-
依托单位:
基于MRI的机器学习模型预测直肠癌TIME中胶原蛋白水平及其对免疫T细胞调控作用的研究
-
批准号:--
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:52万元
-
批准年份:2022
-
负责人:李文政
-
依托单位:
结直肠癌TIME多模态分子影像分析结合深度学习实现疗效评估和预后预测
-
批准号:62171167
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:57万元
-
批准年份:2021
-
负责人:姜慧杰
-
依托单位:
Time-lapse培养对人类胚胎植入前印记基因DNA甲基化的影响研究
-
批准号:
-
项目类别:省市级项目
-
资助金额:--
-
批准年份:2021
-
负责人:曾惜
-
依托单位:
萱草花开放时间(Flower Opening Time)的生物钟调控机制研究
-
批准号:31971706
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:59.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:高亦珂
-
依托单位:
Time-of-Flight深度相机多径干扰问题的研究
-
批准号:61901435
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:25.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:张越一
-
依托单位:
高频数据波动率统计推断、预测与应用
-
批准号:71971118
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:50.0万元
-
批准年份:2019
-
负责人:孔新兵
-
依托单位:
基于线性及非线性模型的高维金融时间序列建模:理论及应用
-
批准号:71771224
-
项目类别:面上项目
-
资助金额:49.0万元
-
批准年份:2017
-
负责人:王辉
-
依托单位:
Finite-time Lyapunov 函数和耦合系统的稳定性分析
-
批准号:11701533
-
项目类别:青年科学基金项目
-
资助金额:22.0万元
-
批准年份:2017
-
负责人:李慧娟
-
依托单位: