標籤:

[fMRI Note]Module 4.1 Psychological Inference Part 1

筆記來自於一個已被原課程授權的公益性mooc筆記製作小組,詳情請見專欄索引

請注意:可以轉載我們的筆記,但必須要註明出處:摘自知乎專欄原來大腦是這麼工作的專欄!並且附上原網址。

如果你也想加入我們的筆記小組,就私信給@萌康 或者 @李競捷 吧~~~

PS 原課程網址為Coursera <Principles of fMRI 1>

筆記配上視頻課程更佳哦~~~兩個教授都超級萌的(捂臉)

Module 4.1 心理學推斷(1)

常常有媒體對fMRI結果作出誤讀。例如:「fMRI結果表明,被試在聽見他們手機的聲音時,島葉皮層出現迅速激活。島葉皮層與愛和同情的感情有關,因此人們愛他們的手機。」這樣的結論是正確的嗎?神經影像能告訴我們什麼?如果神經影像是答案,那麼什麼又是問題呢?

1.神經影像(neuroimaging)應當被用於假設檢驗(hypothesis test)

神經影像通常以數據地圖(statisticalmap)的形式呈現(如圖1),其中彩色的區域表示在任務態下的可靠的非零反應。因此,在利用神經影像的研究中,有效的問題應該是:「這個(這些)體素是否對實驗中的任務有反應?」而結果則應該是一個假設檢驗,檢驗的內容就是某個任務或某個行為與某區域大腦活動的關係是否非零。這就是神經科學研究中的「大腦地圖」手段("brain-mapping"approach)。

圖1 神經影像的數據地圖形式呈現

假設檢驗的目的在於辨認混雜在雜訊中的非零真實信號(圖2-1)。有多種方式進行假設檢驗。例如,可以對大腦地圖中的每個體素進行檢驗;可以圈定一些感興趣的相關區域(regionsof interest,ROI)並檢驗其中的每一個體素的數據;也可以檢驗圈定的ROI中體素數據的平均值。我們可以檢驗大腦地圖中的信號與任務的關係,也就是關係地圖(correlationmap),可以檢驗預期的腦活動,或者不同大腦區域的連接,等等(圖2-2)。這些方式將在後面的課程中詳細討論。

圖2-1 檢驗假設

圖2-2 不同類型的檢驗假設

2.神經影像分析應有助於理論的檢驗

僅僅知道一個任務與某個腦活動相關是不夠的;我們的結論必須有助於我們理解人的心理(mind),也就是說,必須有助於檢驗某些理論的正確性。因此,我們觀測到的大腦區域的激活必須能夠指向某個心理活動。

3.正向推斷(forward inference)和反向推斷(reverse inference)

神經影像手段能夠提供正向推斷(forward inference)的信息,也就是說,在某個心理學狀態下,有多大概率能夠觀測到某個腦活動。然而要研究人的心智,我們還必須進行反向推斷(reverseinference),也即,在觀測到某個腦活動的情況下,某個心理學狀態是否存在?(圖3)

圖3 正向推斷、反向推斷與貝葉斯規則

僅僅因為某個腦區的激活與某種心理狀態有關,就說該腦區的激活一定意味著這種心理狀態在邏輯上是錯誤的。這正是引言中例子的錯誤所在:島葉皮層的激活與愛有關,但很可能它不僅僅與愛和情感有關;而要想說明人們愛他們的手機,就必須證明島葉皮層的激活僅僅與愛有關。那麼當我們確實看到人們的島葉皮層激活時,根據已有的愛與島葉皮層激活的正向推斷知識,怎樣知道我們有多大把握說人們此時體會到了愛呢?這就要求我們回答,在已知正向推斷的可能性的時候,有多大把握作出反向推斷。

4. 貝葉斯規則(Bayes Rule)

貝葉斯規則(Bayes Rule)提供了一種聯繫正向推斷和反向推斷的方法(圖3)。P(Brain)表示觀測到某腦區激活的可能性;P(Psy)表示人在某任務下出現某種心理狀態的可能性;P(Brain|Psy)表示出現該心理狀態的前提下觀測到該腦區激活的可能性;而P(Psy|Brain)表示觀測到該腦區激活的前提下出現該心理狀態的可能性。正向推斷即是獲取P(Brain|Psy)的過程,而反向推斷是獲取P(Psy|Brain)的過程。

貝葉斯公式的數學表達式為:

5. 貝葉斯規則的應用舉例(圖4)

在嚴刑拷打下,一個人的尾核(caudate)激活了,我們現在想知道他有多大概率感到愉快。

已知這個人感到愉快時,他的尾核激活的概率為P(caudate|enjoyment)=0.9,這被稱為尾核激活對愉快感受的「敏感性」(sensitivity)。然而一個腦區的激活通常與不止一種心理狀態有關,因此在考慮這個問題時必須考慮到除愉快外的心理狀態帶來尾核激活的情況,這就需要「特異性(specificity)」的概念加以描述。特異性(specificity)是指,在多大程度上尾核激活僅僅由愉快引起。記非愉快的心理狀態的前提下發生尾核激活的概率為P(caudate|no enjoyment)=0.4。又知道在嚴刑拷打下,這個人感到愉快的概率是P(enjoyment)=0.1。根據P(caudate|enjoyment)、P(caudate|no enjoyment)、P(enjoyment)和貝葉斯規則,有:

可見,雖然尾核激活對愉快感受的敏感性很高,但在尾核激活的情況下,這個人感受到愉快的概率並不大。因此,我們在作反向推斷時必須謹慎。

圖4 運用貝葉斯規則計算正向預測值

衷心感謝@萌康、@李競捷等同學對筆記初稿的修改!

這篇文章是Coursera上Principles of fmri課程第一周Module 4.1的學習筆記,其初衷是方便大家用中文語言學習該課程。第一次做翻譯工作,翻得不好,還請多多指教!

這門課程其他部分的學習筆記可以在zhuanlan.zhihu.com/p/22中看到~


推薦閱讀:

腕管綜合征診斷和治療新進展
【重磅】快速、高解析度的全腦成像新技術
EEG分析工具箱
65歲以上的老人,帕金森患病率近2%,近3億的老年人都在受此威脅

TAG:神經科學 |