Imagen del cerebro humano

Marian koshland science m…

En la imagen de arriba, hay una foto de un gato a la izquierda. En la derecha, ¿puedes decir si es una foto del mismo gato o de un perro de aspecto similar? La diferencia entre las dos imágenes es que la de la derecha ha sido retocada un poco por un algoritmo para dificultar que un tipo de modelo informático llamado red neuronal convolucional (CNN) pueda decir lo que realmente es. En este caso, la CNN cree que está viendo un perro en lugar de un gato, pero lo sorprendente es que la mayoría de la gente piensa lo mismo.
Los algoritmos de clasificación visual basados en redes neuronales convolucionales se utilizan habitualmente para reconocer objetos en imágenes. Estos algoritmos se entrenan para reconocer algo como un panda mostrándoles un montón de imágenes de panda diferentes y dejando que la CNN compare las imágenes para averiguar qué características comparten entre sí. Una vez que la CNN (comúnmente llamada “clasificador”) haya identificado suficientes características similares a las del panda en sus imágenes de entrenamiento, será capaz de reconocer con fiabilidad a los pandas en las nuevas imágenes que le muestres.

Imagen del cerebro

Independientemente del lugar al que llamemos hogar, del lugar en el que nos hayamos criado o de lo que hayamos desayunado, nuestros cerebros procesan la información prácticamente igual que los de cualquier otra persona del mundo.    Lo cual tiene sentido: nuestros genomas son idénticos en un 99,6-99,9%, lo que hace que nuestros cerebros sean casi iguales. Si observamos un paisaje o una ciudad, en nuestro cerebro se producen cálculos comparables a los de una persona de otra procedencia o país.
Pensemos en mi reciente paseo por el Parque Forestal Nacional de Zhangjiajie, en China, que sirvió de inspiración para la película Avatar de James Cameron. Algunos de nuestros primeros pasos en el parque supusieron un ascenso de 3.000 metros en el ascensor Bailong, el más alto del mundo al aire libre. En el interior del vagón había viajeros de Japón, India, China, Estados Unidos y Corea.
Independientemente de nuestro origen, el paisaje de Wulingyuan no nos decepcionó: las imponentes formaciones rocosas rojas y verdes se extendían hacia el cielo desafiando la gravedad. Los jadeos y el asombro eran nuestra moneda de cambio lingüística mientras nuestras cortezas visuales se disparaban alegremente.
Uno de los primeros centros de procesamiento visual del cerebro, el V1, se encuentra en el centro de la parte posterior de la cabeza. V1 identifica formas simples como bordes verticales, horizontales y diagonales de intensidades contrastadas, o líneas. Si miramos una línea vertical, las neuronas sensibles a las líneas verticales se disparan más rápidamente; si miramos una línea horizontal, nuestras neuronas horizontales se alejan.

Logotipo del cerebro humano

ResumenLa percepción del sabor es uno de los comportamientos humanos más complejos. En ella intervienen casi todos los sentidos, en particular el del olfato, que participa a través de las imágenes de olor generadas en la vía olfativa. En el cerebro humano, los sistemas perceptivos están estrechamente vinculados a los sistemas de aprendizaje, memoria, emoción y lenguaje, por lo que los mecanismos neuronales distribuidos contribuyen a la preferencia y el deseo de comer. Se necesita un mayor reconocimiento del papel del sistema de sabores del cerebro y su conexión con el comportamiento alimentario para comprender mejor por qué la gente come lo que come, y para generar mejores recomendaciones sobre la dieta y la nutrición.
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Los estudios de reconstrucción evitan entrenar un modelo de DNN directamente en los datos de fMRI debido al tamaño limitado del conjunto de datos en los estudios de fMRI. Para resolver el problema del tamaño limitado de los conjuntos de datos, la representación de características de una DNN preentrenada en un conjunto de datos de imágenes a gran escala se suele utilizar como sustituto de las representaciones neuronales del sistema visual humano. Por lo tanto, estos métodos basados en la decodificación de características implican dos pasos independientes: (1) decodificación de las características de la DNN a partir de la actividad de la fMRI y (2) reconstrucción utilizando las características decodificadas de la DNN.
A diferencia de los estudios de fMRI, las DNNs en la visión por ordenador para la generación de imágenes suelen entrenarse de forma integral con grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, Mansimov et al. (2015) entrenaron un modelo de leyenda a imagen en el conjunto de datos COCO de Microsoft, que consta de 82.783 imágenes, cada una anotada con al menos 5 leyendas. Dosovitskiy y Brox (2016a) entrenaron un modelo DNN en el conjunto de datos de entrenamiento de ImageNet (más de 1,2 millones de imágenes) para reconstruir imágenes a partir de las características correspondientes de la DNN. Debido a la disponibilidad de conjuntos de datos de imágenes a gran escala, los estudios de generación de imágenes anteriores pueden entrenar las DNNs utilizando un enfoque de extremo a extremo para generar directamente imágenes de una modalidad correlacionada con las imágenes. Por el contrario, el mayor conjunto de datos de fMRI utilizado para la reconstrucción en Shen et al. (2019) consistía en solo 6.000 muestras de entrenamiento. Por lo tanto, el entrenamiento de una DNN para reconstruir imágenes directamente de los datos de fMRI a menudo se evita y se considera inviable debido a los conjuntos de datos más pequeños.

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