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La capacité d'un modèle à distinguer l'activité cérébrale lorsqu'une personne pense à elle-même ou à une autre personne nous donne des informations sur la séparation réelle de ces processus. Si cela commence à ressembler à un problème de classification pour vous, alors vous comprenez. Comment j'ai utilisé l'apprentissage automatique pour lire dans l'esprit des gens. - unetoday.com. La lecture de pensées n'est qu'un simple problème de classification prédictive! Les caractéristiques de ce modèle sont les centaines de milliers d'unités cérébrales spatiales 3D produites par l'IRM fonctionnelle (appelées voxels), et la variable de résultat est de savoir si une personne est invitée à penser à elle-même ou à quelqu'un d'autre. Une fois formé, un modèle peut regarder une image cérébrale qu'il n'a jamais vue auparavant et vous dire avec une certaine fiabilité ce à quoi une personne pense. Télépathie! Le modèle à utiliser pour effectuer cette tâche de classification était limité par mon intérêt non seulement à produire un score de précision de classification, mais également par mon désir de tirer des conclusions à partir des coefficients ajustés par le modèle.
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Les images du cerveau entier utilisées dans cette analyse comportaient bien plus de 100 000 caractéristiques représentant chacune une activation de voxel. Après réglage du modèle et validation croisée sur 80% des données, un meilleur modèle a été sélectionné et testé hors échantillon sur les 20% d'images cérébrales restantes; les intervalles de confiance ont également été obtenus par un bootstrap (1 000 itérations). En utilisant toutes les informations fournies dans le cerveau, un score de précision de classification de 68% (IC = [62%, 73%]) a été obtenu. Remorque roue dessous 750 kg. Pour les spécialistes des données de l'industrie, ce score peut ne pas sembler excellent, mais dans le domaine des neurosciences, ce score de précision est assez bon. De nombreuses études sur ces types de traitement cognitif d'ordre supérieur n'atteignent qu'une précision de 10% au-dessus du hasard en raison du bruit inhérent aux données d'IRMf. En projetant les coefficients de modèle les plus performants sur le cerveau et en me concentrant uniquement sur le cortex préfrontal (la région avec beaucoup de chevauchement dans les études précédentes), j'ai également pu identifier un modèle intéressant de calcul neuronal qui fournit une orientation future aux chercheurs.