Un equipo de científicos ha trazado cómo nuestros cerebros procesan imágenes que ni siquiera sabemos que hemos visto, lo que indica que la codificación neuronal y el mantenimiento de imágenes subliminales es más sustancial de lo que se pensaba anteriormente.
"Nuestros resultados indican que lo que es 'invisible' a simple vista puede, de hecho, ser codificado y almacenado brevemente por nuestro cerebro", observa Jean-Rémi King, becario postdoctoral en el Departamento de Psicología de la Universidad de Nueva York y uno de los investigadores.
Los coautores del estudio, que aparece en la revista neurona también incluyen a Niccolo Pescetelli, estudiante de doctorado en la Universidad de Oxford, y Stanislas Dehaene, profesor en el Collège de France.
En su estudio, los sujetos humanos vieron una serie de imágenes con flash rápido e informaron cuáles vieron y cuáles no pudieron ver, mientras que su actividad cerebral se monitorizó mediante magnetoencefalografía MEG, una técnica de neuroimagen no invasiva que hace, en cada milisegundo, múltiples mediciones de los pequeños campos magnéticos generados por la actividad neuronal. Críticamente, los autores desarrollaron algoritmos de aprendizaje automático para decodificar el contenido de estas imágenes directamente de estos datos de neuroimagen grandes y complejos.
Estos nuevos algoritmos permitieron a los autores confirmar una serie de predicciones teóricas. En particular, revelan una sorprendente disociación entre la dinámica de las representaciones neurales "objetivas" es decir, la información visual presentada a los ojos y las "subjetivas" es decir, quélos sujetos informan haber visto. Sin embargo, y contrariamente a las predicciones teóricas, los autores también mostraron que las imágenes invisibles pueden mantenerse parcialmente dentro de las regiones de alto nivel del cerebro.
"Indudablemente, estos resultados sugieren que nuestra comprensión actual de los mecanismos neuronales de la percepción consciente puede necesitar ser revisada", señala King, quien también tiene una cita en el Instituto de Estudios Avanzados de Frankfurt FIAS. "Sin embargo, más allá de nuestrohallazgos empíricos, este estudio demuestra que las herramientas de aprendizaje automático pueden ser notablemente poderosas para decodificar la actividad neuronal a partir de grabaciones MEG, una vista previa de lo que podemos descubrir sobre el funcionamiento del cerebro ".
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Materiales proporcionado por Universidad de Nueva York . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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