Alfonz, Zenóbia2020. október 30., péntek
Tudomány

Az arcfelismerés agyi mechanizmusai

2015.05.19.Erdélyi Ilona
National Geographic Magyarország

Az agykutatók legújabb eredményei segíthetnek az arcészlelés fejlesztésére irányuló tréningprogramok kidolgozásában.

Illusztráció: Profimedia

Az MTA Természettudományi Kutatóközpont új Agyi Képalkotó Központjának kutatói kimutatták, hogy bizonyos agyterületek közötti nyugalmi kapcsolatok erőssége jól előrejelzi az arcképek feldolgozásának hatékonyságát. Mára tudományos igazolást nyert, hogy egy kis nyugalom nem csak jólesik, de kifejezetten hasznos is. Ez annak köszönhető, hogy agyunk nyugalmi állapotban sem tétlenkedik. Az aktív, különböző feladatok megoldásával eltöltött időszakot követő nyugalmi állapotban az agy rendszerezi a beérkezett információt és mérlegeli, hogy mi rögzüljön az emlékezetünkben. Mindezt automatikusan teszi, nem érezzük, hogy részünkről ez erőfeszítést lenne.

Beszédes nyugalmi állapot
Napjainkra többféle módszer áll a kutatók rendelkezésére, amivel a nyugalmi állapotban meglévő alapaktivitás vizsgálható. Ezek közül a legígéretesebbnek a funkcionális mágneses rezonancia képalkotás (fMRI) bizonyult. Ennek segítségével mérhető, hogy a specifikus funkciók (pl. látás, tapintás, figyelem) ellátásáért felelős agyi hálózatokon belül milyen összhang van az egyes területek aktivitása között, amit szakmai berkekben a hálózatokon belüli funkcionális konnektivitásnak hívnak.

Kiderült ugyanis, hogy az agyi hálózatokon belüli nyugalmi funkcionális konnektivitás erőssége alapján megjósolható, hogy a feladat során milyen hatékonyan látja el az adott hálózat a funkcióját. Például abból, hogy valakinek milyen a vizuális figyelem összpontosításáért felelős, úgynevezett fronto-parietális figyelmi hálózaton belüli funkcionális konnektivitás erőssége, egész pontosan megjósolható, hogy milyen gyorsan tudná észrevenni ismerősét a peronon várakozó tömegben. Az is kiderült, hogy a nyugalmi állapotban mért agyi funkcionális konnektivitás miért a különböző neuro-pszichiátriai betegségekben (pl. szkizofrénia, autizmus, demencia) sérül, és a károsodás mértéke megjósolja a betegség súlyosságát.

Bemutatkozik az Agyi Képalkotó Központ
Az agyi nyugalmi funkcionális konnektivitás mérésével sikerült kiemelkedő új tudományos eredményeket elérniük magyar kutatóknak is az MTA Természettudományi Kutatóközpont új Agyi Képalkotó Központjában. A Vidnyánszky Zoltán irányításával folyó fMRI-kutatásokban az emberi arcészlelés agyi hátterét képező funkcionális hálózatot vizsgálták egészséges, fiatal önkénteseken. Az arcok kiemelkedően fontos szerepet töltenek be a társas életünkben, hiszen az arcokról rengeteg, a társas élethez elengedhetetlen információ olvasható le. Például az arcokon fellelhető információk alapján képesek vagyunk felismerni ismerőseinket, megállapíthatjuk egy ismeretlen ember korát, nemét, de arckifejezése alapján az érzelmi állapotáról is tájékozódhatunk. Ennek megfelelően az arcok agyunkban is kiemelt reprezentációval bírnak. A különböző arctulajdonságok – az időben állandó, azaz invariáns tulajdonságok, mint a személyazonosság vagy a nem, illetve az időben változó tulajdonságok, mint például az arckifejezés vagy a tekintet iránya – az agy különböző területein reprezentálódnak.

A legújabb kutatások arra is rámutatnak, hogy a rendkívül gyors és hatékony arcfeldolgozás hátterében különleges agyi mechanizmusok és hálózatok állnak, nem mindenki tudja megfelelő hatékonysággal feldolgozni az arcinformációt. Felmérések szerint, az emberek 2-2,5 százalékának jelent problémát az arcok felismerése (pl. a veleszületett prozopagnózia), és érdekes módon a legtöbb esetben maguk az érintettek erről nem is tudnak. „Mindezek alapján az az izgalmas kérdés merült fel bennünk, hogy vajon az arcfeldolgozásért felelős agyi hálózatban mért nyugalmi funkcionális konnektivitás alapján meg lehet-e jósolni, hogy kinek milyen jó az arcfeldolgozása” – emlékszik vissza a rangos The Journal of Neuroscience hasábjain megjelent közlemény első szerzője, Hermann Petra.

Váratlan segítség elrontott arcok felismeréséhez
Hermann Petra és kutatótársai vizsgálatukban az arcfeldolgozást különösen nagy próbatétel elé állították, ugyanis a kísérlet során olyan arcokat kellett megkülönböztetni, amelyek képei szándékosan el voltak rontva, megnehezítve ezzel azok feldolgozását. Korábbi eredmények alapján ismert volt, hogy az emberi agy rendkívül hatékonyan és látszólag erőfeszítés nélkül képes arcokat felismerni ideális körülmények között. Problémát jelent viszont, ha az arcok nehezen felismerhetőek, és érdekes, hogy pont ez jelenti a legnagyobb feladatot a mesterséges látórendszerekben működő algoritmusok számára is.

Az eredmények azt mutatták, hogy az elmosódott, nehezen kivehető arcképek esetén az agy a fő arcfeldolgozó régió (fusiform arcterület, FFA) mellett egy olyan agyterületet (lateralis occipitalis kéreg, LOC) hív segítségül a feldolgozási folyamat során, ami a részletes, aprólékos tárgyfeldolgozásban játszik kritikus szerepet. Mint ahogy azt a kutatásuk fő eredménye mutatja, az ezen agyi területek közötti nyugalmi funkcionális konnektivitás egyéni erőssége jól előrejelzi azt, hogy mennyire lesz hatékony az elmosódott arcképek feldolgozása. Kutatásaik a nyugalmi funkcionális kapcsolatok jellemzésével egy új megközelítési lehetőséget vetnek fel az arcfeldolgozás hatékonyságában kimutatható egyéni különbségek vizsgálatában, továbbá fontos szerepet játszhatnak az arcészlelés fejlesztésére irányuló tréningprogramok kidolgozásában is.

Hozzászólások

Robothalak segítségével vizsgálták a halrajokat

Robothalak segítségével vizsgálták a halrajokat

Robothalak segítségével vizsgálták a rajban úszó halak

A Naprendszer egyik legérdekesebb aszteroidája

A Naprendszer egyik legérdekesebb aszteroidája

A mintegy 225 kilométer széles 16 Psyche a Mars és a Jupiter közötti fő kisbolygóöv egyik legnagyobb objektuma.

Új pályaadatok születtek az Apophis kisbolygóról

Új pályaadatok születtek az Apophis kisbolygóról

A kisbolygó a jövőben több alkalommal is elhalad a Föld közelében, a kérdés az, hogy ezek mennyire lesznek közeliek.

Mesterséges intelligencia fedezett fel egy új krátert a Marson

Mesterséges intelligencia fedezett fel egy új krátert a Marson

A NASA által használt mesterséges intelligencia (MI) az első, amely hasonló eredményt ért el.

Európa is részt vesz a Hold körüli űrállomás megépítésében

Európa is részt vesz a Hold körüli űrállomás megépítésében

Az Egyesült Államok az Artemis-program keretében egy olyan űrállomást is létre akar hozni a Holdnál, amely támogatni tudja a későbbi missziókat.

National Geographic 2020. októberi címlap

Előfizetés

A nyomtatott magazinra,
12 hónapra

9 960 Ft

Korábbi számok

National Geographic 2010. januári címlapNational Geographic 2010. februári címlapNational Geographic 2010. márciusi címlapNational Geographic 2010. áprilisi címlapNational Geographic 2010. májusi címlapNational Geographic 2010. júniusi címlapNational Geographic 2010. júliusi címlapNational Geographic 2010. augusztusi címlapNational Geographic 2010. szeptemberi címlapNational Geographic 2010. októberi címlapNational Geographic 2010. novemberi címlapNational Geographic 2010. decemberi címlapNational Geographic 2011. januári címlapNational Geographic 2011. februári címlapNational Geographic 2011. márciusi címlapNational Geographic 2011. áprilisi címlapNational Geographic 2011. májusi címlapNational Geographic 2011. júniusi címlapNational Geographic 2011. júliusi címlapNational Geographic 2011. augusztusi címlapNational Geographic 2011. szeptemberi címlapNational Geographic 2011. októberi címlapNational Geographic 2011. novemberi címlapNational Geographic 2011. decemberi címlapNational Geographic 2012. januári címlapNational Geographic 2012. februári címlapNational Geographic 2012. márciusi címlapNational Geographic 2012. áprilisi címlapNational Geographic 2012. májusi címlapNational Geographic 2012. júniusi címlapNational Geographic 2012. júliusi címlapNational Geographic 2012. augusztusi címlapNational Geographic 2012. szeptemberi címlapNational Geographic 2012. októberi címlapNational Geographic 2012. novemberi címlapNational Geographic 2012. decemberi címlapNational Geographic 2013. januári címlapNational Geographic 2013. februári címlapNational Geographic 2013. márciusi címlapNational Geographic 2013. áprilisi címlapNational Geographic 2013. májusi címlapNational Geographic 2013. júniusi címlapNational Geographic 2013. júliusi címlapNational Geographic 2013. augusztusi címlapNational Geographic 2013. szeptemberi címlapNational Geographic 2013. októberi címlapNational Geographic 2013. novemberi címlapNational Geographic 2013. decemberi címlapNational Geographic 2014. januári címlapNational Geographic 2014. februári címlapNational Geographic 2014. márciusi címlapNational Geographic 2014. áprilisi címlapNational Geographic 2014. májusi címlapNational Geographic 2014. júniusi címlapNational Geographic 2014. júliusi címlapNational Geographic 2014. augusztusi címlapNational Geographic 2014. szeptemberi címlapNational Geographic 2014. októberi címlapNational Geographic 2014. novemberi címlapNational Geographic 2014. decemberi címlapNational Geographic 2015. januári címlapNational Geographic 2015. februári címlapNational Geographic 2015. márciusi címlapNational Geographic 2015. áprilisi címlapNational Geographic 2015. májusi címlapNational Geographic 2015. júniusi címlapNational Geographic 2015. júliusi címlapNational Geographic 2015. augusztusi címlapNational Geographic 2015. szeptemberi címlapNational Geographic 2015. októberi címlapNational Geographic 2015. novemberi címlapNational Geographic 2015. decemberi címlapNational Geographic 2016. januári címlapNational Geographic 2016. februári címlapNational Geographic 2016. márciusi címlapNational Geographic 2016. áprilisi címlapNational Geographic 2016. májusi címlapNational Geographic 2016. júniusi címlapNational Geographic 2016. júliusi címlapNational Geographic 2016. augusztusi címlapNational Geographic 2016. szeptemberi címlapNational Geographic 2016. októberi címlapNational Geographic 2016. novemberi címlapNational Geographic 2016. decemberi címlapNational Geographic 2017. januári címlapNational Geographic 2017. februári címlapNational Geographic 2017. márciusi címlapNational Geographic 2017. áprilisi címlapNational Geographic 2017. májusi címlapNational Geographic 2017. júniusi címlapNational Geographic 2017. júliusi címlapNational Geographic 2017. augusztusi címlapNational Geographic 2017. szeptemberi címlapNational Geographic 2017. októberi címlapNational Geographic 2017. novemberi címlapNational Geographic 2017. decemberi címlapNational Geographic 2018. januári címlapNational Geographic 2018. februári címlapNational Geographic 2018. márciusi címlapNational Geographic 2018. áprilisi címlapNational Geographic 2018. májusi címlapNational Geographic 2018. júniusi címlapNational Geographic 2018. júliusi címlapNational Geographic 2018. augusztusi címlapNational Geographic 2018. szeptemberi címlapNational Geographic 2018. októberi címlapNational Geographic 2018. novemberi címlapNational Geographic 2018. decemberi címlapNational Geographic 2019. januári címlapNational Geographic 2019. februári címlapNational Geographic 2019. márciusi címlapNational Geographic 2019. áprilisi címlapNational Geographic 2019. májusi címlapNational Geographic 2019. júniusi címlapNational Geographic 2019. júliusi címlapNational Geographic 2019. augusztusi címlapNational Geographic 2019. szeptemberi címlapNational Geographic 2019. októberi címlapNational Geographic 2019. novemberi címlapNational Geographic 2019. decemberi címlapNational Geographic 2020. januári címlapNational Geographic 2020. februári címlapNational Geographic 2020. márciusi címlapNational Geographic 2020. áprilisi címlapNational Geographic 2020. májusi címlapNational Geographic 2020. júniusi címlapNational Geographic 2020. júliusi címlapNational Geographic 2020. augusztusi címlapNational Geographic 2020. szeptemberi címlapNational Geographic 2020. októberi címlap

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, erősítsd meg a feliratkozásod az e-mailben kapott linkre kattintva!

Kövess minket