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编程问答

生物 人类听觉皮层神经集群的对歌曲的选择性

發(fā)布時(shí)間:2023/12/20 编程问答 65 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 生物 人类听觉皮层神经集群的对歌曲的选择性 小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個(gè)參考.

生物 人類聽(tīng)覺(jué)皮層神經(jīng)集群的對(duì)歌唱的選擇性

  • 前言
  • 文章重點(diǎn)
  • 綜述
  • 介紹
  • 結(jié)果
    • 顱內(nèi)記錄
    • 2、電極分解
    • 3、語(yǔ)音和音樂(lè)選擇性組件
    • 4、歌曲的選擇性
    • 5、假設(shè)驅(qū)動(dòng)的成分分析
    • 6、頻譜時(shí)間調(diào)制統(tǒng)計(jì)的選擇性
    • 7、為標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)特性選擇的組件
    • 8、單電極分析(Single-electrode analyses)
    • 9、用fMRI預(yù)測(cè)對(duì)音樂(lè),言語(yǔ)的選擇性
    • 10、fMRI體素能預(yù)測(cè)比較弱的歌曲選擇性
  • 討論
  • 總結(jié)
  • 實(shí)驗(yàn)方法

前言

這是PKU腦與認(rèn)知課程要求的閱讀論文,想要以此來(lái)了解人腦對(duì)于音樂(lè)的認(rèn)知過(guò)程,由于筆者是計(jì)算機(jī)專業(yè)的學(xué)生,對(duì)于生物只能說(shuō)是停留在高中+競(jìng)賽愛(ài)好者水平,就科研而言,所加入的暑研的生物實(shí)驗(yàn)室導(dǎo)師也盡力避免讓我因?yàn)樯镏R(shí)而發(fā)愁,因此目前而言我也只是一個(gè)生物新人,如有大佬覺(jué)得我翻譯不當(dāng),歡迎批評(píng)指正。

文章重點(diǎn)

  • 神經(jīng)集群對(duì)于唱歌有反應(yīng),卻對(duì)樂(lè)器音樂(lè)或說(shuō)話沒(méi)有。
  • 新的統(tǒng)計(jì)方法推測(cè)得到神經(jīng)集群來(lái)自于人體的顱內(nèi)反應(yīng)。
  • fMRI被用于繪制顱內(nèi)反應(yīng)的空間分布。
  • 顱內(nèi)反應(yīng)代表了了不同的音樂(lè)選擇性和說(shuō)話選擇性人群?(Intracranial responses replicate distinct music- and speech selective populations.)

綜述

音樂(lè)在大腦中是如何表現(xiàn)的?雖然神經(jīng)影像學(xué)揭示了對(duì)音樂(lè)的反應(yīng)與其他聲音相比,人們對(duì)音樂(lè)本身的神經(jīng)編碼知之甚少。為了解決這個(gè)問(wèn)題問(wèn)題,我們開(kāi)發(fā)了一種推斷人類聽(tīng)覺(jué)皮層的典型反應(yīng)成分的方法,使用顱內(nèi)對(duì)自然聲音的反應(yīng),并進(jìn)一步利用功能磁共振成像的優(yōu)越覆蓋范圍來(lái)繪制其空間分配。推斷的成分重復(fù)了許多先前的發(fā)現(xiàn),包括對(duì)語(yǔ)音和音樂(lè),但也揭示了一種新穎的成分,幾乎完全對(duì)音樂(lè)做出反應(yīng)歌唱。歌曲選擇性無(wú)法用標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)特征來(lái)解釋,位于語(yǔ)音和音樂(lè)選擇性反應(yīng)附近,并且在單個(gè)電極中也很明顯。這些結(jié)果表,音樂(lè)的表現(xiàn)被分成對(duì)不同類型音樂(lè)選擇性的亞群,其中之一是專門用于分析歌曲

介紹

音樂(lè)是一種典型的人類特有的能力。
為了探究人腦是否有專門用于音樂(lè)的機(jī)制,我們使用了來(lái)自人腦的顱內(nèi)記錄(ECoG)來(lái)更廣泛地檢查音樂(lè)和自然聲音的神經(jīng)表征。
該研究重復(fù)了許多先前的發(fā)現(xiàn),同時(shí)還新發(fā)現(xiàn)了人腦聽(tīng)覺(jué)皮層中的一部分被專門用來(lái)響應(yīng)有歌聲的音樂(lè)。這一發(fā)現(xiàn)表明,人腦中含有一個(gè)特用于歌曲分析的神經(jīng)群體。

結(jié)果

顱內(nèi)記錄

介紹了ECoG在實(shí)驗(yàn)中的具體運(yùn)用,包括了使用ECoG測(cè)量對(duì)165種不同自然聲音的反應(yīng),以及確定了在15名患者中一組272個(gè)電極對(duì)聲音的可靠的響應(yīng)等。

2、電極分解

介紹了對(duì)272個(gè)電極的反應(yīng)的具體處理方法。
嘗試不分析單個(gè)電極而是將電極反應(yīng)視作少量典型反應(yīng)時(shí)間過(guò)程的加權(quán)和。
使用矩陣分解的方法——需要統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)——確定了聽(tīng)覺(jué)寬帶伽馬的三個(gè)統(tǒng)計(jì)特性
設(shè)計(jì)了捕捉這些特性的模型——方程式1

建模為卷積來(lái)讓每個(gè)組件學(xué)習(xí)——方程式2

使用僅對(duì)響應(yīng)和權(quán)重施加非負(fù)矩陣分解(NMF)的簡(jiǎn)單模型,得出了明顯的關(guān)鍵結(jié)果。
可得出15個(gè)組件(Component),其中十個(gè)較為可靠。按其響應(yīng)的總幅度和權(quán)重進(jìn)行編號(hào)。

3、語(yǔ)音和音樂(lè)選擇性組件

介紹了對(duì)語(yǔ)音或音樂(lè)做出選擇性響應(yīng)的三個(gè)組件,圖2A為其響應(yīng),圖2B為其電極重量的解剖圖。
將fMRI和ECoG進(jìn)行了關(guān)聯(lián),形成了更可靠的圖譜。
發(fā)現(xiàn)C1和C15組件幾乎只對(duì)語(yǔ)音作出響應(yīng),二者非常相似。
C10組件對(duì)器樂(lè)和歌唱音樂(lè)都有強(qiáng)烈反應(yīng),對(duì)語(yǔ)音/聲音產(chǎn)生了中間反應(yīng)(可能反映了我們的組件模型對(duì)語(yǔ)音和音樂(lè)選擇性還不能完美地分離)。
這些結(jié)果重復(fù)了我們先前的fMRI發(fā)現(xiàn),顯示了非初級(jí)聽(tīng)覺(jué)皮層中不同的語(yǔ)音和音樂(lè)選擇性簇。

4、歌曲的選擇性

關(guān)鍵新發(fā)現(xiàn)——有一個(gè)組件(C11)幾乎只對(duì)歌唱音樂(lè)(伴隨有歌唱的音樂(lè))有反應(yīng)。
C11對(duì)演唱音樂(lè)的反應(yīng)顯著高于對(duì)語(yǔ)音和器樂(lè)的反應(yīng)之和。

5、假設(shè)驅(qū)動(dòng)的成分分析

為了研究是否需要非負(fù)性和稀疏性等統(tǒng)計(jì)假設(shè)來(lái)檢測(cè)語(yǔ)音、音樂(lè)和歌曲的選擇性,實(shí)驗(yàn)者進(jìn)行了對(duì)電極響應(yīng)的加權(quán)和的學(xué)習(xí)。(近似于對(duì)三者的二元偏好)
結(jié)果是二元歌曲選擇性不能由語(yǔ)音和音樂(lè)選擇性的加權(quán)和產(chǎn)生。
表明音樂(lè)選擇性確實(shí)與語(yǔ)音/歌聲選擇性不同。

6、頻譜時(shí)間調(diào)制統(tǒng)計(jì)的選擇性

研究語(yǔ)音、音樂(lè)和歌曲的選擇性是否可以用一般的聲學(xué)表示來(lái)解釋,如頻譜時(shí)間調(diào)制。
設(shè)計(jì)了新的用自然聲音和合成聲音對(duì)照的實(shí)驗(yàn)。
結(jié)果:對(duì)調(diào)制匹配的合成聲音產(chǎn)生的反應(yīng)明顯弱于自然聲音;
歌曲選擇組件(C11)幾乎只對(duì)自然演唱的音樂(lè)作出響應(yīng),而對(duì)自然語(yǔ)音、自然器樂(lè)和調(diào)制匹配的演唱音樂(lè)幾乎沒(méi)有響應(yīng)。
表明語(yǔ)音、音樂(lè)和歌曲選擇性不能用標(biāo)準(zhǔn)頻率和調(diào)制統(tǒng)計(jì)來(lái)解釋。

7、為標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)特性選擇的組件

詳細(xì)研究了六個(gè)可靠的ECoG組件,其表現(xiàn)出較弱的類別選擇性(對(duì)自然聲音和合成聲音的反應(yīng)比之前研究的類別選擇成分的反應(yīng)更相似),并表明了標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)特征的選擇性證據(jù)。
具體介紹了C2、C3、C4、C6、C7、C14對(duì)聲音反應(yīng)的特性。
測(cè)量了通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)特征、類別標(biāo)簽(即指語(yǔ)音和音樂(lè)選擇性組件或歌曲選擇性組件)或它們的組合可預(yù)測(cè)的跨聲響應(yīng)方差的總分?jǐn)?shù)(方法為Star Methood中的方法)
(the overall fraction of the across-sound response variance predictable by standard acoustic features, category labels, or their combination)
通過(guò)對(duì)比,發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)特征預(yù)測(cè)的差異比類別標(biāo)簽更大。
發(fā)現(xiàn)聲學(xué)特征預(yù)測(cè)的方差總量在一些類別選擇性分量中相對(duì)較高,推測(cè)可能是由標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)特征和更高階、類別特定特征(例如,音素結(jié)構(gòu))之間的跨自然聲音的虛假相關(guān)性驅(qū)動(dòng)的。合成聲音的方法通過(guò)排除聲音的高階特征有效地解決了這個(gè)問(wèn)題。

8、單電極分析(Single-electrode analyses)

實(shí)驗(yàn)?zāi)康?#xff1a;探究單個(gè)電極中是否存在音樂(lè)或歌曲的選擇性
實(shí)驗(yàn)方法:
使用一個(gè)數(shù)據(jù)子集確定了對(duì)語(yǔ)音、音樂(lè)或歌曲有選擇性的電極,然后在遺漏的獨(dú)立數(shù)據(jù)中測(cè)量它們的反應(yīng)。電極識(shí)別包括三個(gè)步驟。
1)測(cè)量對(duì)所有具有五個(gè)以上范例的聲音類別的跨時(shí)間和刺激的平均反應(yīng)
2)確定了一個(gè)具有高度選擇性(選擇性>0.6)和顯著性(通過(guò)自舉法,P<0.001)的電極池,與所有其他類別相比,對(duì)語(yǔ)音、音樂(lè)或歌曲的反應(yīng)。
3)從這個(gè)電極池中,形成了三組:那些對(duì)語(yǔ)音的反應(yīng)明顯多于其他所有的,音樂(lè)比其他所有的,或者對(duì)歌唱表現(xiàn)出超加性的選擇性
實(shí)驗(yàn)結(jié)果:
觀察到大量語(yǔ)音選擇性的電極和少量的音樂(lè)和歌曲選擇性電極。
每個(gè)音樂(lè)和歌曲選擇性電極都在獨(dú)立的數(shù)據(jù)中復(fù)制了它們對(duì)音樂(lè)或歌曲的選擇性。
音樂(lè)和歌曲選擇性電極對(duì)調(diào)頻一致(modulation-matched,不確定翻譯對(duì)不對(duì))的合成音的反應(yīng)要比自然音弱
實(shí)驗(yàn)特點(diǎn):
根據(jù)被試的音樂(lè)訓(xùn)練水平來(lái)排除了音樂(lè)訓(xùn)練水平對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響
本實(shí)驗(yàn)分量方法通過(guò)去掉單個(gè)電極中存在的弱的歌曲選擇性而分離出了唱歌的選擇性。
實(shí)驗(yàn)結(jié)論:單個(gè)電極中歌曲的選擇性存在。

9、用fMRI預(yù)測(cè)對(duì)音樂(lè),言語(yǔ)的選擇性

提出問(wèn)題:為什么本實(shí)驗(yàn)?zāi)苡^察到先前研究無(wú)法探測(cè)到的關(guān)于歌曲的選擇性?
假設(shè):因?yàn)楸緦?shí)驗(yàn)使用了ECoG,ECoG在測(cè)量神經(jīng)活動(dòng)上具有更好的性能
證明: 利用ECoG可以預(yù)測(cè)到到粗略的fmri數(shù)據(jù)分析出來(lái)的歌曲選擇性元素(利用線性回歸分析),但反之不成立。

10、fMRI體素能預(yù)測(cè)比較弱的歌曲選擇性

提出問(wèn)題:先前研究并沒(méi)有能證明fmri可以呈現(xiàn)對(duì)音樂(lè)的選擇性的表征,但這些成分并不能解釋所有的體素反應(yīng),而且歌曲選擇性有可能與一些殘余方差相關(guān)。
證明:嘗試通過(guò)交叉驗(yàn)證回歸來(lái)預(yù)測(cè)歌曲選擇性ECoG成分的時(shí)間平均反應(yīng),但我們沒(méi)有使用fMRI成分,而是使用原始體素反應(yīng)
結(jié)果:在獨(dú)立數(shù)據(jù)中,體素預(yù)測(cè)顯示出微弱但明顯的超加性歌曲選擇性。
體素預(yù)測(cè)的歌曲選擇性比觀察到的ECoG成分要弱得多,但比觀察到的fMRI成分強(qiáng)

討論

本實(shí)驗(yàn)表明人腦包含一個(gè)對(duì)歌曲有選擇性的神經(jīng)群體,它與對(duì)音樂(lè)和語(yǔ)言的神經(jīng)反應(yīng)不同。
歌曲的選擇性證明方法:
1)統(tǒng)計(jì)分解方法;
2)更簡(jiǎn)單的、假設(shè)驅(qū)動(dòng)的成分方法;
3)個(gè)別電極的反應(yīng)
歌曲選擇性由與中間和前部顳上回(STG)表征,不能用標(biāo)準(zhǔn)頻率和調(diào)制特征來(lái)解釋

推出:音樂(lè)是由多個(gè)不同的神經(jīng)群代表的,這些神經(jīng)群對(duì)音樂(lè)的不同方面具有選擇性,其中至少有一個(gè)神經(jīng)群對(duì)唱歌有特別的反應(yīng)

歌曲選擇性

本實(shí)驗(yàn)是驗(yàn)證專門參與歌曲感知的神經(jīng)群體的第一個(gè)實(shí)驗(yàn)。
對(duì)于一下問(wèn)題進(jìn)行探究:
1)什么聲音特征是歌曲選擇性的基礎(chǔ)?
提出假設(shè):歌曲選擇神經(jīng)群非線性地整合了將歌唱與語(yǔ)音和音樂(lè)區(qū)分開(kāi)來(lái)的多種特征;
2)為什么歌曲選擇反應(yīng)在解剖學(xué)上位于語(yǔ)音和音樂(lè)選擇反應(yīng)之間?
類別選擇區(qū)域的位置可能部分反映了這些類別的低層次屬性的偏差,加上發(fā)育早期存在的粗粒度地圖
3)歌曲選擇性人群如何與聽(tīng)覺(jué)皮層以外的區(qū)域互動(dòng)?
原則上可以通過(guò)反饋影響聽(tīng)覺(jué)皮層的反應(yīng),而且人們普遍認(rèn)為聽(tīng)覺(jué)回路在語(yǔ)音和其他聲樂(lè)的產(chǎn)生中起著關(guān)鍵作用,本實(shí)驗(yàn)為更精確地研究這種相互作用提供了基礎(chǔ)。
4)歌曲選擇性最初是如何產(chǎn)生的?
來(lái)自于個(gè)人經(jīng)驗(yàn),但音樂(lè)的選擇性不依賴于明確的訓(xùn)練
5)神經(jīng)性歌曲選擇性的知覺(jué)后果(perceptual consequences)是什么?
神經(jīng)基礎(chǔ)仍不清楚,但一種可能性是,更突出的刺激可能在高級(jí)感覺(jué)區(qū)域有更獨(dú)特的表征。

  • 音樂(lè)選擇性
    本實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了先前的fMRI研究(一個(gè)音樂(lè)選擇性成分,其選擇性大大高于單個(gè)體素中存在的選擇性)。
    本實(shí)驗(yàn)假設(shè)這是由于體素內(nèi)神經(jīng)群的重疊造成的。

  • 言語(yǔ)選擇性
    先前研究已經(jīng)確定了STG中的一個(gè)大區(qū)域,該區(qū)域?qū)Ψ钦Z(yǔ)音的聲音有優(yōu)先反應(yīng)(“顳部語(yǔ)音區(qū)”)。然而,語(yǔ)音和聲音的選擇性反應(yīng)在大腦中的不同程度仍不清楚
    本實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)語(yǔ)音選擇性成分(C1、C15)對(duì)非語(yǔ)音發(fā)聲幾乎沒(méi)有反應(yīng),而C4對(duì)廣泛的語(yǔ)音和非語(yǔ)音發(fā)聲有強(qiáng)烈反應(yīng)。這一發(fā)現(xiàn)表明,語(yǔ)音和聲音確實(shí)有空間上的不同表征。

  • 組件建模 : 優(yōu)勢(shì)、局限性以及與先前方法的關(guān)系

  • 本實(shí)驗(yàn)基于元素模型發(fā)現(xiàn)了一種新形式的音樂(lè)選擇性(歌曲選擇性)
    分量建模的難點(diǎn):矩陣近似不確定
    主要方法:統(tǒng)計(jì)假設(shè),并根據(jù)元素模型的特性,采用ECoG
    一些細(xì)節(jié):
    1)fMRI分解方法對(duì)體素權(quán)重進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)約束
    2)本實(shí)驗(yàn)?zāi)P椭械拿總€(gè)分量由單一的時(shí)間過(guò)程和單一的電極權(quán)重模式定義-> 可以更容易地被解釋為潛在的神經(jīng)元群體的反應(yīng)
    3)可以將單個(gè)電極內(nèi)重疊的反應(yīng)拆開(kāi)
    4)不要求一個(gè)成分的反應(yīng)時(shí)間過(guò)程的形狀在不同的刺激中相同

  • 結(jié)合fMRI和ECoG數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)
  • fMRI和ECoG數(shù)據(jù)有不同的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)
    fMRI數(shù)據(jù)粗的,但有非侵入性 -> 可以提供許多受試者的密集、全面的覆蓋。
    ECoG覆蓋稀疏,時(shí)空精度更好。
    本實(shí)驗(yàn)采用結(jié)合ECoG和fMRI優(yōu)勢(shì)的方法:通過(guò)ECoG推斷一組典型的反應(yīng)模式,然后用fMRI繪制其空間分布圖。

    總結(jié)

    發(fā)現(xiàn)了對(duì)歌曲有選擇性的神經(jīng)群體,為音樂(lè)的神經(jīng)密碼相關(guān)問(wèn)題提供了參考。

    實(shí)驗(yàn)方法

    總結(jié)

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