Peneliti Menunjukkan Kemajuan Penting dalam Brain Reading

JurnalScience – Sebuah Laboratorium UCLA Teknologi Neuroimaging Integratif, peneliti menggunakan scan otak MRI fungsional untuk mengamati perubahan sinyal otak yang terjadi selama aktivitas mental. Kemudian mereka menggunakan Mesin Learning yang terkomputerisasi (ML) metode untuk mempelajari dan mengidentifkasi pola-pola kognitif atau kadang pula proses berfikir subjektif  manusia. Teknik ini disebut “Membaca Otak” atau "Dekoding Otak" 

Dalam sebuah studi baru, tim peneliti UCLA menjelaskan beberapa kemajuan penting dalam bidang ini, dengan menggunakan fMRI dan Elerning Mchine metode untuk melakukan pembacaan otak pada perokok berat.

Tim peneliti mempresentasikan hasil kajian mereka minggu lali pada  workshop di Spanyol yang bertema Neural Information Processing Systems' Machine Learning and Interpretation in Neuroimaging. Penelitian ini sepenuhnya di danai oleh National Institute on Drug Abuse dikarenakan mereka ingin membantu orang-orang untuk mengendalikan ketagihan Obat.

Dalam Studi tentang kecanduan dan keinginan, tim mengklasifikasi data yang di ambil dari perokok yang dipindai saat mereka menonton video yang dimaksud dengan tujuan untuk menginduksi ketagihan nikotin. Tujuannya adalah untuk memahami secara detil daerah otak dan jaringan saraf yang bertanggung jawab untuk melawan kecanduan khususnya nikoton dan keinginan secara umum, kata Dr Ariana Anderson,  postdoctoral fellow di Lab Teknologi Neuroimaging Integratif dan Penulis Utama dalam  Studi ini.

“ Kami sangat tertarik untuk mengeksplorasi hubungan antara struktur dan fungsi dalam otak manusia, khususnya yang terkait dengan kognisi tingkat tinggi, seperti citra mental, “ kata Anderson. “ Laboratorium ini terlibat langsung dalam eksplorasi aktif pendekatan data analisis moderen, seperti machine learning untuk mengungkap sistem organisasi saraf.”

Peneliti memberikan tontonan video untuk mendorong nafsu pada pecandu kemudian mereka di instruksikan untuk melawan rasa kecanduan tersebut. Data dari hasil scan fMRI yang diambil dari peserta kemudian di analisis.

machine learning pada umumnya membuat “lapisan keputusan” dan pada dasarnya batas yang memisahkan kelas yang berbeda untuk satu kebutuhan. Para peneliti telah menemukan bahwa mereka dapat mendeteksi perbedaan antara berbohong atau tidak berbohong dengan akurasi yang sangat tinggi, pada prinsipnya adalah menciptakan detektor kebohongan. Penelitian baru ini adalah sebuah inovasi cara membuat batas batas penafsiran oleh ahli saraf.

“Dalam penelitin kami, batasan-batasan ini dirancang untuk mencerminkan kontribusi dari berbagai sub sistem otak atau jaringan yang fungsinya dapat diidentifikasi, misalnya sebuah jaringan visual, jaringan emosional atau jaringan pemantau konflik, “kata rekan penulis Mark S. Cohen, seorang profesor ilmu neurologi.

“ Dengan memproyeksikan masalah kita bisa mengisolasi jaringan tertentu yang berhubungan dengan hasrat ke dalam domain neurologi, teknik ini tidak lebih dari mengklasifikasikan keadaan otak, ini sangat membantu kita untuk memahami cara otak melawan kecanduan.

Yang mengagumkan, dengan menempatkan masalah ini ke dalam istilah neurologi, proses dekoding menjadi signifikan lebih dapat di andalkan dan memiliki akurasi yang tinggi, kata para peneliti. Hal ini sangatlah penting, kata mereka karena kita tidak bisa menggunakan data sebelumnya dalam rangka untuk mengkonfirmasi algoritma machine learning, ini sangat menantang karena begitu banyak yang diketahui tentang cara kerja otak.

machine learning biasanya melibatkan dua langkah pertama fase pelatihan dimana komputer mengevaluasi seperangkat hasil yang sudah ada kemudian yang kedua adalah prediksi, fase ini dimana komputer membangun batas yang di dasarkan kepada pengetahuan itu.

Untuk penelitian kedepannya mereka akan menggunakan metode mechine learning ini dalam kontek biofeedback, untuk menampilkan subyek real-time otak readouts sehingga akan diketahui kapan seseorang akan mengalami kecanduan dan seberapa intens, dengan harapan dapat melatih para pencandu untuk dapat mengontrol dan menekan rasa kecanduan tersebut.

Sumber: University of California by: Jennifer Marcus