Ricercatori sbloccano una nuova frontiera nel comprendere il cervello umano. Attraverso l’utilizzo della risonanza magnetica funzionale (fMRI) e l’apprendimento automatico, un team guidato da KIM Hong Ji e WOO Choong-Wan presso il Centro di Ricerca sull’Imaging Neuroscientifico (CNIR), ha dimostrato la capacità di prevedere i sentimenti soggettivi nei pensieri delle persone.
Questo comprende sia la lettura di storie che lo stato di pensiero libero. I pensieri spontanei, che si verificano anche durante il riposo o il sonno, sono stati esaminati per la loro associazione con emozioni e preoccupazioni personali. Utilizzando modelli predittivi, combinando narrazioni personali e dati fMRI, sono stati decodificati i “contenuti affettivi” dei pensieri in tempo reale.
I risultati, che rivelano l’importanza di reti cerebrali specifiche nella previsione di autorilevanza e valenza emotiva, offrono una nuova prospettiva sulla comprensione delle esperienze soggettive e possono beneficiare la salute mentale.
Leggi l’articolo completo: Decoding spontaneous thoughts from the brain via machine learning su eurekalert.org.
A team of researchers led by KIM Hong Ji and WOO Choong-Wan at the Center for Neuroscience Imaging Research (CNIR) within the Institute for Basic Science (IBS), in collaboration with Emily FINN at Dartmouth College, has unlocked a new realm of understanding within the human brain. The team demonstrated the possibility of using functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) and machine learning algorithms to predict subjective feelings in people’s thoughts while reading stories or in a freely thinking state.
Immagine generate tramite DALL-E 3.
