Optimizing MR-based gaze-decoding for eyes-closed eye-tracking in fMRI
تُظهر هذه الدراسة أن الضبط الدقيق لإطار التعلم العميق DeepMReye باستخدام بيانات المعايرة البصرية الحركية يتيح إعادة بناء دقيقة لحالات حركة العين والجفن خلال فترات إغلاق العين أثناء التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي، مما يتغلب على عقبة رئيسية في دراسة الحالات المعرفية غير البصرية.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي لبحث مسبق لم يخضع لمراجعة الأقران. وهو ليس نصيحة طبية. لا تتخذ أي قرارات تتعلق بصحتك بناءً على هذا المحتوى. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
في غمرة الطنين الهادئ لجهاز التصوير بالرنين المغناطيسي، غالبًا ما يطلب الباحثون من الناس الاستلقاء بسكون تام بينما تضيء أدمغتهم استجابةً للصور أو الأصوات أو الأفكار. لعقود من الزمن، عرف العلماء أن المكان الذي ينظر إليه الشخص لا يقل أهمية عما يفكر فيه؛ فإذا انحرفت عينا المشارك ولو قليلاً، يمكن أن يتغير نشاط الدماغ المسجل تماماً، مما يحول الإشارة الواضحة إلى ضجيج مربك. ولمنع حدوث ذلك، تستخدم معظم الدراسات كاميرات عالية السرعة لتتبع حركة العين، لضمان أن الشخص ينظر تماماً إلى حيث ينبغي له. لكن هذه الكاميرات لديها نقطة عمياء: فهي لا تستطيع رؤية العين عندما تكون مغلقة. وهذا يترك فجوة واسعة في فهمنا؛ فنحن لا نستطيع دراسة ما يحدث في الدماغ أثناء النوم، أو أثناء الاسترخاء العميق مع إغلاق العينين، أو عندما يُطلب من الناس تخيل مشاهد في عقولهم، لأننا لا نملك وسيلة لمعرفة ما إذا كانت أعينهم تتحرك أو إلى أين قد تشير.
لقد وجد فريق من الباحثين الآن طريقة لرؤية ما وراء ذلك الظلام، ليس باستخدام كاميرا، بل من خلال الاستماع إلى الإشارات المغناطيسية لكرات العين نفسها. وباستخدام برنامج حاسوبي قوي يتعلم التعرف على الأنماط في صور الرنين المغناطيسي، علموا الآلة كيف تخمن أين ينظر الشخص، حتى عندما تكون جفونه مغلقة بإحكام. لا يعتمد هذا الاختراق على معدات باهظة الثمن أو ظروف مثالية، بل يعتمد على طريقة تدريب ذكية تسمح للنظام بالتكيف مع مختلف أجهزة الماسح الضوئي والمهام المختلفة، مما يفتح نافذة على التحركات الخفية لعين العقل.
تبدأ القصة بأداة تسمى "DeepMReye"، وهو برنامج حاسوبي متطور كان معروفاً بالفعل بقدرته على العمل بشكل جيد عندما ينظر الناس إلى الشاشات. يعمل هذا البرنامج مثل المترجم، حيث يحول التموجات المغناطيسية الخافتة القادمة من كرات العين داخل الماسح الضوئي إلى خريطة توضح اتجاه النظر. ومع ذلك، فإن النسخة الأصلية من هذا المترجم تم تدريبها في الغالب على بيانات لأشخاص كانت أعينهم مفتوحة على اتساعها. وعندما حاول الباحثون استخدامها على أشخاص كانت أعينهم مغلقة، كانت النتائج مهتزة؛ فالشكل الفيزيائي للعين يتغير قليلاً عندما تضغط الجفون عليها، وتتغير الإشارات المغناطيسية بطرق لم يسبق للحاسوب رؤيتها من قبل. كان الأمر يشبه مطالبة مترجم يتحدث الإنجليزية فقط بأن يفسر فجأة لغة تستخدم قواعد لغوية مختلفة تماماً.
ولإصلاح ذلك، صمم الباحثون نوعاً جديداً من جلسات التدريب. أحضروا خمسة عشر متطوعاً إلى الماسح الضوئي وطلبوا منهم القيام بسلسلة من حركات العين أثناء مسح أدمغتهم. أولاً، نظر المتطوعون إلى هدف على الشاشة، متبعين إياه أثناء تحركه في أنماط محددة، مثل رسم مثلثات في الهواء بأعينهم. تم إجراء هذا الجزء والأعين مفتوحة، مما وفر للحاسوب أمثلة واضحة ومثالية لكيفية ظهور الإشارات المغناطيسية عندما تتحرك العين بطريقة محكومة. ثم استخدم الباحثون هذه البيانات الجديدة لـ "ضبط" البرنامج الحاسوبي، مما يعني تعليم البرنامج كيف يرى هذا الماسح الضوئي المحدد وهذا الإعداد المحدد العالم من حوله.
كانت النتائج فورية وواضحة. فعندما اختبر الباحثون البرنامج المدرب حديثاً على مهام فتح العين نفسها، كان أداؤه أفضل بكثير من النسخة الأصلية. لقد تتبع الحركات بدقة أكبر، مما قلل المسافة بين المكان الذي اعتقد الحاسوب أن العين تنظر إليه وبين مكانها الفعلي. والأهم من ذلك، اكتشف الباحثون أن هذا التحسن لم يكن مجرد مسألة تمديد للأرقام لتناسب شاشة أكبر؛ بل تعلم البرنامج حقاً الطريقة الفريدة التي التقط بها ماسحهم الضوئي حركة العين. والمثير للدهشة أيضاً، أنهم وجدوا أنهم لم يكونوا بحاجة إلى بيانات الكاميرا للقيء بهذا التدريب؛ إذ كان بإمكانهم ببساطة إخبار الحاسوب: "كان الشخص ينظر إلى هذه النقطة المحددة"، وتعلم البرنامج بنفس الكفاءة كما لو أنه رأى حركات العين الفعلية المسجلة بواسطة كاميرا. وهذا يعني أن أي مختبر، حتى لو لم يكن لديه كاميرا، يمكنه الآن تعليم النظام كيف يعمل لصالحه.
لكن السحر الحقيقي حدث عندما انطفأت الأنوار. طلب الباحثون من المتطوعين بعد ذلك أداء نفس مهمة رسم المثلثات، ولكن هذه المرة مع إغلاق أعينهم، مسترشدين فقط بتسلسل من الأصوات (الصافرات). كما طلبوا منهم الرمش ببطء وإبقاء أعينهم مفتوحة دون النظر إلى أي شيء. وعندما أدخلوا صور الرنين المغناطيسي من جلسات العين المغلقة هذه في البرنامج المدرب حديثاً، نجح في إعادة بناء حركات العين. استطاع الحاسوب "رؤية" المثلثات التي يتم رسمها في الظلام. ولإثبات أن هذا لم يكن مجرد تخمين محظوظ، قام الباحثون بخلط ترتيب الحركات في البيانات؛ وعندما انقطع التسلسل، لم يعد البرنامج قادراً على تحديد الشكل، مما أثبت أنه كان يفك شفرة مسار العين حقاً وليس مجرد التخمين بناءً على توقيت الأصوات.
لم تكن القدرة على رؤية حركات العين المغلقة مجرد عرض مذهل فحسب؛ بل كشفت عن أمر عميق يتعلق بكيفية تفاعل الدماغ والعينين. وجد الباحثون أن البرنامج يمكنه أيضاً التمييز بين الجفون المفتوحة والمغلقة بدقة عالية. استطاع اكتشاف متى يرمش الشخص أو متى تكون عيناه مغلقة تماماً، وذلك ببساطة من خلال قراءة الإشارات المغناطيسية. وهذا يشير إلى أن حالة الجفن تترك بصمة مميزة على مسح الدماغ، وهي بصمة يمكن للحاسوب تعلم التعرف عليها.
ولعل الاكتشاف الأكثر عملية هو أن البرنامج لم يكن بحاجة للتدريب على بيانات العين المغلقة ليعمل في مهام العين المغلقة. فقد جرب الباحثون تدريب النظام باستخدام بيانات العين المفتوحة التي جمعوها سابقاً فقط. وعندما اختبروا هذه النسخة في جلسات العين المغلقة، كان أداؤها يقارب أداء النسخة التي تم تدريبها على كل من العين المفتوحة والمغلقة. وهذا يعني أنه لدراسة النوم أو التخيل الذهني في المستقبل، لا يحتاج العلماء إلى المعاناة لجعل الكاميرا تعمل في الظلام؛ إذ يمكنهم ببساطة تدريب النظام بينما يكون الشخص مستيقظاً وينظر إلى شاشة، ثم تطبيق تلك المعرفة على لحظات العين المغلقة.
كما تناولت الدراسة قصوراً شائعاً في كيفية استخدام هذه الأنظمة. فغالباً ما يفترض الباحثون أنه إذا قاموا فقط بتعديل مقياس المخرجات، فإن برنامجاً عاماً سيعمل مع أي إعداد. وقد أظهر الباحثون أن هذا ليس كافياً؛ فمجرد تمديد رياضي بسيط للأرقام لم يستطع مضاهاة أداء برنامج تم تدريبه خصيصاً على البيانات المحلية. كان الحاسوب بحاجة لتعلم "الصوت" الخاص بالماسح الضوئي والطريقة الفريدة التي تتحرك بها العين في تلك الغرفة تحديداً.
من خلال الجمع بين روتين تدريب بسيط وخوارزمية تعلم قوية، أزال الباحثون حاجزاً رئيسياً أمام دراسة الدماغ. لقد أثبتوا أنه يمكننا الآن تتبع أين ينظر العقل، حتى عندما تكون الأعين مغلقة، دون الحاجة إلى كاميرا لمراقبتها. وهذا يفتح الباب لدراسة النوم، والاسترخاء العميق، والمناظر الداخلية للخيال بوضوح كان مستحيلاً في السابق. التقنية ليست مثالية؛ فالحركات أثناء إغلاق العين تكون بطبيعتها أقل دقة من العين المفتوحة، والحاسوب يعكس هذا الواقع. ولكن لأول مرة، لم يعد ظلام العين المغلقة نقطة عمياء في فهمنا للدماغ البشري.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.