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L'imagerie cérébrale révèle ce que vous regardez
Les scientifiques font un pas de plus vers la construction d'une version numérique du système visuel humain. Des chercheurs de l'Université de Californie à Berkeley ont développé un algorithme qui peut être appliqué à l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) pour montrer une image en mouvement qu'une personne voit.
Les neuroscientifiques utilisent l'IRMf pour étudier le système visuel humain depuis des années, ce qui implique de mesurer les changements dans les niveaux d'oxygène dans le sang dans le cerveau. Cela fonctionne bien pour étudier la façon dont nous voyons les images statiques, mais il est insuffisant lorsqu'il s'agit d'images en mouvement. L'activité neuronale individuelle se produit sur une échelle de temps beaucoup plus rapide. Il y a quelques années, les chercheurs à l'origine de la présente étude ont donc entrepris de concevoir un modèle informatique pour mesurer cela à la place. L'étude montre que cette nouvelle approche est non seulement réussie mais remarquablement précise.
L'étude, qui paraît dans Biologie actuelle cette semaine, c'est la première fois que quelqu'un utilise l'imagerie cérébrale pour déterminer les images animées qu'une personne voit. Cela pourrait aider les chercheurs à modéliser le système visuel humain sur un ordinateur, et cela soulève la perspective alléchante de pouvoir un jour utiliser le modèle pour reconstruire d'autres types d'images dynamiques, telles que les rêves et les souvenirs.
Les chercheurs impliqués dans l'étude ont regardé des heures d'avant-premières de films alors qu'ils étaient allongés dans un appareil d'IRMf. Ensuite, ils ont minutieusement déconstruit les données afin d'avoir un modèle d'activation spécifique pour chaque seconde de séquence. Ils ont passé ces données à travers plusieurs filtres différents pour déduire ce qui se passait au niveau neuronal. Une fois que vous faites cela, vous disposez d'un modèle complet qui relie la plomberie du flux sanguin que vous voyez avec l'IRMf à l'activité neuronale que vous ne voyez pas, explique Jack Gallant, co-auteur de l'étude avec son collègue Shinji Nishimoto.
Ensuite, les chercheurs ont compilé une bibliothèque de 18 millions de clips vidéo YouTube, choisis au hasard, pour tester objectivement leur modèle. Des études antérieures ont montré que l'IRMf peut être utilisée pour déterminer des images statiques qu'un sujet regarde, mais le nouveau modèle informatique offrait la possibilité de reconstruire des images qui avaient une direction de mouvement ainsi qu'une forme. Personne n'a essayé de modéliser la vision dynamique avec ce niveau de détail auparavant, déclare Jim Haxby, un expert en neuroimagerie au Dartmouth College qui n'a pas participé à l'étude.
Les chercheurs ont utilisé la bibliothèque YouTube pour simuler ce qui se passerait sur les images IRMf lorsqu'ils regardaient une nouvelle série de bandes-annonces de films. Les résultats des simulations et des scans IRMf étaient presque identiques. Habituellement, vous n'obtenez ce genre de précision qu'en physique, pas en neurosciences, explique Benjamin Singer, chercheur en IRMf à l'Université de Princeton qui n'a pas participé à l'étude. C'est un tour de force qui rassemble des décennies de travail.
Il y a deux mises en garde principales à l'étude. Les chercheurs ont utilisé les données d'IRMf d'une seule zone du système visuel, la zone V1, également connue sous le nom de cortex visuel primaire. Et les modèles ont été personnalisés pour chaque sujet. Essayer de concevoir un modèle qui fonctionnerait pour tout le monde aurait été trop difficile, dit Gallant, bien qu'il soupçonne qu'un modèle plus généralisé pourrait être développé à l'avenir.
Le but ultime de cette recherche est de créer une version informatique du cerveau humain qui voit le monde comme nous. L'étude démontre également une utilisation inattendue d'une technologie existante. Tout le monde a toujours pensé qu'il était impossible de récupérer une activité cérébrale dynamique avec l'IRMf, dit Gallant.