मूवी क्लिप देखते समय लोगों के मस्तिष्क को स्कैन करके, न्यूरोवैज्ञानिकों ने मस्तिष्क का अब तक का सबसे विस्तृत कार्यात्मक मानचित्र बनाया है। एफएमआरआई विश्लेषण, 6 नवंबर को सेल प्रेस जर्नल में प्रकाशित न्यूरॉनदिखाता है कि जब प्रतिभागियों ने स्वतंत्र और हॉलीवुड फिल्मों की एक श्रृंखला से छोटी क्लिप देखी तो विभिन्न मस्तिष्क नेटवर्क कैसे चमकते हैं आरंभ, सोशल नेटवर्कऔर अकेला घर. टीम ने लोगों, निर्जीव वस्तुओं, क्रिया और संवाद के दृश्यों को संसाधित करने में शामिल विभिन्न मस्तिष्क नेटवर्क की पहचान की। उन्होंने यह भी बताया कि कैसे आसान बनाम कठिन दृश्यों के दौरान विभिन्न कार्यकारी नेटवर्क को प्राथमिकता दी जाती है।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (एमआईटी) के पहले लेखक और न्यूरोसाइंटिस्ट रेजा राजिमेर कहते हैं, “हमारा काम प्राकृतिक परिस्थितियों के दौरान मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्रों और नेटवर्क का लेआउट प्राप्त करने का पहला प्रयास है।”

मस्तिष्क के विभिन्न क्षेत्र आपस में अत्यधिक जुड़े हुए हैं, और ये कनेक्शन कार्यात्मक नेटवर्क बनाते हैं जो इस बात से संबंधित हैं कि हम उत्तेजनाओं को कैसे समझते हैं और कैसे व्यवहार करते हैं। मस्तिष्क कार्यात्मक नेटवर्क के अधिकांश अध्ययन आराम कर रहे लोगों के एफएमआरआई स्कैन पर आधारित हैं, लेकिन मस्तिष्क या कॉर्टेक्स के कई हिस्से बाहरी उत्तेजना के अभाव में पूरी तरह से सक्रिय नहीं हैं।

इस अध्ययन में, शोधकर्ता यह जांच करना चाहते थे कि क्या एफएमआरआई स्कैनिंग के दौरान फिल्में दिखाने से यह जानकारी मिल सकती है कि मस्तिष्क के कार्यात्मक नेटवर्क जटिल ऑडियो और दृश्य उत्तेजनाओं पर कैसे प्रतिक्रिया करते हैं।

राजिमेर कहते हैं, “विश्राम-अवस्था एफएमआरआई के साथ, कोई उत्तेजना नहीं है – लोग केवल आंतरिक रूप से सोच रहे हैं, इसलिए आप नहीं जानते कि इन नेटवर्कों को किसने सक्रिय किया है।” “लेकिन हमारी फिल्म उत्तेजना के साथ, हम वापस जा सकते हैं और यह पता लगा सकते हैं कि विभिन्न मस्तिष्क नेटवर्क फिल्म के विभिन्न पहलुओं पर कैसे प्रतिक्रिया दे रहे हैं।”

फिल्म देखने के दौरान मस्तिष्क को मैप करने के लिए, शोधकर्ताओं ने ह्यूमन कनेक्टोम प्रोजेक्ट से पहले से एकत्रित एफएमआरआई डेटासेट का लाभ उठाया, जिसमें 176 युवा वयस्कों के पूरे मस्तिष्क के स्कैन शामिल थे, जो तब प्राप्त किए गए थे जब प्रतिभागियों ने स्वतंत्र रूप से 60 मिनट की छोटी क्लिप देखी थी। और हॉलीवुड फिल्में।

शोधकर्ताओं ने सभी प्रतिभागियों के मस्तिष्क की गतिविधि का औसत निकाला और मस्तिष्क नेटवर्क की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग किया, विशेष रूप से सेरेब्रल कॉर्टेक्स के भीतर। फिर, उन्होंने जांच की कि इन विभिन्न नेटवर्कों के भीतर की गतिविधि फिल्म के दृश्य-दर-दृश्य सामग्री से कैसे संबंधित है – जिसमें लोग, जानवर, वस्तुएं, संगीत, भाषण और कथा शामिल हैं।

उनके विश्लेषण से 24 अलग-अलग मस्तिष्क नेटवर्क का पता चला जो संवेदी या संज्ञानात्मक प्रसंस्करण के विशिष्ट पहलुओं से जुड़े थे, उदाहरण के लिए मानव चेहरे या शरीर, आंदोलन, स्थानों और स्थलों को पहचानना, मनुष्यों और निर्जीव वस्तुओं के बीच बातचीत, भाषण और सामाजिक बातचीत।

उन्होंने “कार्यकारी नियंत्रण डोमेन” – मस्तिष्क क्षेत्र जो लोगों को योजना बनाने, समस्याओं को हल करने और जानकारी को प्राथमिकता देने में सक्षम बनाते हैं – और अधिक विशिष्ट कार्यों वाले मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच एक विपरीत संबंध भी दिखाया। जब फिल्म की सामग्री का पालन करना मुश्किल या अस्पष्ट था, तो कार्यकारी नियंत्रण वाले मस्तिष्क क्षेत्रों में सक्रियता बढ़ गई थी, लेकिन अधिक आसानी से समझ में आने वाले दृश्यों के दौरान, भाषा प्रसंस्करण जैसे विशिष्ट कार्यों वाले मस्तिष्क क्षेत्र प्रमुख थे।

राजिमेर कहते हैं, “कार्यकारी नियंत्रण डोमेन आमतौर पर कठिन कार्यों में सक्रिय होते हैं जब संज्ञानात्मक भार अधिक होता है।” “ऐसा लगता है कि जब फिल्म के दृश्य काफी आसानी से समझ में आते हैं, उदाहरण के लिए यदि कोई स्पष्ट बातचीत चल रही है, तो भाषा क्षेत्र सक्रिय होते हैं, लेकिन ऐसी स्थितियों में जहां एक जटिल दृश्य होता है जिसमें संदर्भ, शब्दार्थ और अर्थ में अस्पष्टता शामिल होती है दृश्य में, अधिक संज्ञानात्मक प्रयास की आवश्यकता होती है, और इसलिए मस्तिष्क सामान्य कार्यकारी नियंत्रण डोमेन का उपयोग करने लगता है।”

चूंकि इस पेपर में विश्लेषण औसत मस्तिष्क गतिविधियों पर आधारित थे, शोधकर्ताओं का कहना है कि भविष्य के शोध यह जांच कर सकते हैं कि मस्तिष्क नेटवर्क का कार्य व्यक्तियों के बीच, विभिन्न उम्र के व्यक्तियों के बीच, या विकासात्मक या मनोवैज्ञानिक विकारों वाले व्यक्तियों के बीच कैसे भिन्न होता है।

राजिमेर कहते हैं, “भविष्य के अध्ययनों में, हम अलग-अलग विषयों के मानचित्रों को देख सकते हैं, जो हमें प्रत्येक विषय के व्यक्तिगत मानचित्र को उस विषय की व्यवहारिक प्रोफ़ाइल से जोड़ने की अनुमति देगा।” “अब, हम अधिक गहराई से अध्ययन कर रहे हैं कि प्रत्येक मूवी फ्रेम में विशिष्ट सामग्री इन नेटवर्कों को कैसे संचालित करती है – उदाहरण के लिए, अर्थ और सामाजिक संदर्भ, या लोगों और पृष्ठभूमि दृश्य के बीच संबंध।”



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