NiCLIP: neyroimaging kontrastiv dil‑şəkil ön təlim modeli beyin aktivasiya şəkillərindən mətn proqnozlaşdırmaq üçün

Beyin aktivləşmə xəritələrindən biliş proseslərinin proqnozlaşdırılması neyrologiya sahəsində əsas bir çətinlik olaraq qalır. Meta-analiz funksional dekodlaşdırma spesifik beyin bölgələri ilə əlaqəli davranış profillərinin qiymətləndirilməsini təmin edir; lakin mövcud üsullar neuroimaging ədəbiyyatının tam semantik məzmununu əhatə edə bilmir. Bunu həll etmək üçün biz NiCLIP-i təqdim edirik, beynimizin aktivləşmə nümunələrindən kognitiv vəzifələri, konsepsiyaları və domenləri proqnozlaşdırmaq üçün 23,000-dən çox məqalədə təlim olunan müqayisəli dil-səs modeli. NiCLIP tam mətn məqalələrindən istifadə edərkən və dəqiq tapşırıq-konsep-domen xəritələmələri ilə seçilmiş bir biliş ontologiyası ilə optimal performans əldə edir. Nəticələrimiz göstərir ki, NiCLIP Human Connectome Project qrup səviyyəli xəritələrdən bir çox domen (məsələn, duyğu, dil, motor) üzrə bilişsel vəzifələri dəqiq proqnozlaşdırır və amigdala, hipokampus və temporoparietal birləşmələri daxil olmaqla müəyyən beyin bölgələrinin funksional rollarını dəqiq xarakterizə edir. Bununla birlikdə, NiCLIP səs-küylü subyekt səviyyəsində aktivləşdirmə xəritələri ilə məhdudiyyətləri göstərdi. NiCLIP, hipotezlər və elmi kəşflər üçün güclü bir vasitə təklif edən funksional dekodlaşdırmada əhəmiyyətli bir irəliləyiş təmsil edir.

Bu məqalədə bildirilir ki, bu tədqiqat nəticələrinə töhfə verən HPC və hesablama resurslarını təqdim etdiyinə görə FIU Təlim və Tədqiqat Hesablama Mərkəzinə (IRCC, http://ircc.fiu.edu) xüsusi təşəkkürlər.

Bu layihə üçün maliyyələşdirmə NIH R01-MH096906 tərəfindən təmin edilmişdir.

Fizika kafedrası, Florida Beynəlxalq Universiteti, Miami, FL, ABŞ

Texas Universitetinin Psikologiya Bölməsi, Austin, Austin, TX, ABŞ

Big Data İnstitut, Li Ka Shing Sağlamlıq Məlumatı və kəşf Mərkəzi, Nuffield Əhalinin Sağlamlığı Bölməsi, Oksford Universitetinin, Oksford, Böyük Britaniya