Model voorspelt hersenactiviteit - NEMO Kennislink
Auteur: Erica Renckens | 2 juni 2008
Woorden worden in de hersenen opgeslagen in semantische categorieën: 'appel' bij 'fruit' en 'stoel' bij 'meubel'. Welke hersengebieden betrokken zijn bij de representatie van deze woorden kan alleen met een hersenscan met zekerheid worden vastgesteld. Onderzoekers hebben nu een model ontwikkeld dat deze hersenactiviteit kan voorspellen op basis van woorden die in de context voorkomen.
Wetenschappers houden zich al jaren bezig met de vraag hoe concepten worden opgeslagen in de menselijke hersenen. Worden alle rode voorwerpen (brandweerwagen, tomaat, roos, etc) bij elkaar verzameld? Of staan de concepten netjes gerangschikt op alfabet ( mossel naast mortiliteit)? Speciale technieken die de activiteit in de hersenen kunnen meten, hebben aangetoond dat concepten waarschijnlijk worden opgeslagen in semantische categorieën. Zo wordt er een ander hersengebiedje geactiveerd als je denkt aan een hamer (categorie: gereedschap) dan wanneer je denkt aan een paard (categorie: dier).
De hersenen bestaan uit een gigantisch aantal hersencellen die onderling met elkaar verbonden zijn. Dit netwerk zit zo ingewikkeld in elkaar dat het voor ons zo goed als onmogelijk is het helemaal te doorgronden. Neurowetenschappers ontwikkelen vaak verschillende theorieën die vervolgens met een computermodel nagebouwd en getest kunnen worden.
Onderzoekers van de Carnegie Mellon University in Pittsburgh (VS.) hebben een computermodel ontwikkeld dat kan voorspellen waar in de hersenen hersencellen geactiveerd zullen worden bij het zien van een willekeurig woord. Het model is getraind met behulp van een database met een biljoen (een 1 met 12 nullen) woorden aan teksten en de data van enkele tientallen fMRI-scans die zijn gemaakt terwijl de proefpersonen naar voorwerpen keken. fMRI is een moderne techniek waarbij hersenactiviteit 3D zichtbaar gemaakt kan worden op een computerscherm.
Lees meer over fMRI:
De ontwikkeling van fMRI (Kennislinkartikel)
De vele gezichten van de hersenen (Kennislinkartikel)
Twee-stappenmodel
Het ontwikkelde model werkt in twee stappen. In de eerste stap wordt op basis van het tekstcorpus, de grote database aan teksten, de betekenis van het gekozen woord ingeschat. Uit eerder onderzoek is gebleken dat een woordbetekenis vaak al af te leiden is uit de omliggende woorden. Vooral 'sensorische' werkwoorden als horen, zien, voelen en openen geven je vaak al een bepaald beeld van de richting waarin je het moet zoeken. In het corpus wordt automatisch bekeken in welke context het woord meestal voorkomt. Hoe vaker het sensorische werkwoord voorkomt in de buurt van het woord, hoe zwaarder het als een kenmerk van het woord mee weegt in de berekening van de fMRI-scan.
De tweede stap neemt het model op basis van de hersenscan waarmee hij getraind is: hij zet de gevonden kenmerken (de sensorische werkwoorden) om in de bijbehorende hersenactiviteit op een hersenscan. Hoe zwaarder het kenmerk meeweegt in de woordbetekenis, hoe groter de hersenactiviteit in dat gebied wordt. De combinatie van alle kenmerken van het woord leiden zo tot de voorspelde hersenscan bij het zien van het woord.
Het ontwikkelde model werkt in twee stappen: (1) uit een groot tekstcorpus worden 'buur'-woorden geselecteerd als kenmerken van het stimulus-woord; (2) ieder kenmerk activeert met een bepaalde sterkte een specifiek hersengebied. De combinatie van deze activering geeft een complete voorspelling van de fMRI-scan. Klik op het plaatje voor een vergroting
De fMRI-scan die het model voorspelt komt in de meeste gevallen redelijk overeen met de echte fMRI-scan. Dat geeft aan dat werkwoorden in de context van woord X een belangrijke rol spelen in de representatie van woord X in de hersenen. Het model is echter nog niet perfect; andere kenmerken spelen dus ook een rol bij deze representatie. Als dit model nog verder verbeterd wordt, is het ook mogelijk om te voorspellen wat voor taalstoornis mensen met hersenletsel zullen hebben.