13-18 September 2019
Kraków
Europe/Warsaw timezone

Potencjały związane ze zdarzeniem jako dane uczące dla algorytmów w uczeniu maszynowym – przykłady zastosowania

16 Sep 2019, 16:00
20m
Wystąpienie ustne (sesje równoległe) Fizyka układów złożonych (S9) Fizyka układów złożonych

Speaker

Dr Magdalena Senderecka (Uniwersytet Jagielloński, Zakład Kognitywistyki)

Description

Elektroencefalografia (ang. ElectroEncephaloGraphy, EEG) jest metodą pozwalającą na precyzyjną rejestrację zmian aktywności elektrycznej mózgu. W badaniach EEG realizowanych w ramach cognitive neuroscience bardzo często stosuje się analizę potencjałów związanych ze zdarzeniem (ang. Event Related Potentials, ERPs), czyli analizę krótkotrwałych zmian aktywności elektrycznej mózgu, które pojawiają się wskutek wystąpienia w otoczeniu określonego bodźca lub wykonania przez osobę badaną reakcji ruchowej. Metoda ta pozwala z bardzo dużą precyzją określić czasowy przebieg różnych procesów mentalnych, zarówno podstawowych, związanych z percepcją i sensorycznym opracowaniem bodźca, jak i bardziej zaawansowanych, łączących się z uwagą, pamięcią, hamowaniem reakcji czy detekcją popełnionych błędów.

W przebiegu potencjału związanego ze zdarzeniem można wyróżnić sekwencję następujących po sobie załamków, nazywanych też falami (ang. peak, wave). Każdy załamek można opisać za pomocą trzech charakterystyk – amplitudy mierzonej w mikrowoltach, latencji (czyli czasu utajenia) określanej w milisekundach oraz polarności (ujemnej bądź dodatniej). Dodatkowo można także wyznaczyć topograficzny rozkład fal, ujawniających się w przebiegu potencjału zdarzeniowego. Każda z nich posiada pewne funkcjonalne znaczenie – kluczowe dla właściwego zinterpretowania zaobserwowanego wzorca aktywności mózgu.

Na przestrzeni ostatniej dekady skokowo wzrosła liczba publikacji naukowych, w których potencjały związane ze zdarzeniem zostały wykorzystane jako dane uczące dla algorytmów uczenia maszynowego. Najczęściej algorytmy te były stosowane do kategoryzacji zdarzeń warunkujących określony przebieg potencjału oraz przewidywania tychże zdarzeń na podstawie zidentyfikowanych wzorców aktywności mózgu. W ramach przykładu warto wymienić choćby: (1) kategoryzację udzielanych przez badanego reakcji na błędne i poprawne, (2) kategoryzację osób badanych ze względu na lepszą/gorszą zdolność hamowania reakcji, (3) przewidywanie czasu wykonania reakcji przez osobę badaną. Zastosowanie potencjałów związanych ze zdarzeniem jako zbiorów uczących, mimo swojej relatywnie krótkiej historii, zdążyło już przyczynić się do znaczącego postępu badań nad funkcjonowaniem umysłu. Postęp ten z pewnością motywuje do realizacji kolejnych interdyscyplinarnych projektów badawczych, opierających się jednocześnie na analizie potencjałów związanych ze zdarzeniem i metodach uczenia maszynowego.

Primary author

Dr Magdalena Senderecka (Uniwersytet Jagielloński, Zakład Kognitywistyki)

Presentation Materials

There are no materials yet.
Your browser is out of date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×