Neurowetenschapper Iris Groen van UvA (Instituut voor Informatica) heeft samen met onderzoekers van New York University en Universiteit Utrecht het visuele systeem in de hersenen in uitzonderlijk detail bestudeerd. Groen heeft namelijk metingen kunnen doen in het brein van verschillende epilepsiepatiënten. Een unieke kans.
Normaal worden bij mensen geen elektroden in het brein geplaatst voor onderzoek, maar in het geval van epilepsiepatiënten soms wel. Een epilepsieaanval heeft namelijk een specifieke oorsprong ergens in het brein. Bij patiënten waarbij medicijnen niet aanslaan kan er dan als laatste optie gekozen worden om het brein te opereren. Daaraan voorafgaand worden eerst elektroden onder de schedel op het brein geplaatst om de hersenactiviteiten te meten.
De oorsprong van een epilepsieaanval is goed te herkennen door karakteristieke verhoogde hersenactiviteit. Groen: ‘Twintig, dertig jaar geleden was zo’n pre-operatieve hersenactiviteit meting nog heel zeldzaam, maar het wordt nu steeds veiliger. Daarnaast is er ook meer samenwerking tussen onderzoekers zoals ik en de behandelende artsen, waardoor we behandeling en onderzoek soms kunnen combineren.’
Waar de elektroden bij patiënten moeten komen kun je niet kiezen. De oorsprong van de epilepsie zit bij iedere patiënt ergens anders. Door aandachtige selectie van patiënten maakten de onderzoekers een dataset die het visuele centrum van de hersenen beschreef. ‘Dat we het visuele systeem goed konden onderzoeken was echt uniek aan deze dataset. De focus van de epilepsie zit vaak aan de zijkant van het brein—bij je slaap—maar het visuele systeem waar we onderzoek naar wilden doen zit helemaal aan de achterkant van de hersenen. We hebben hier patiënten onderzocht waarbij de focus dichter bij het visuele systeem zat, waardoor de elektroden daar ook konden meten.’
Als je naar een film kijkt en bepaalde elementen zijn langer in beeld zoals de achtergrond, dan reageren neuronen daar na verloop van tijd minder op. Dat was vooralsnog alleen in proefdieren bewezen. Groen heeft dit voor het eerst nu goed kunnen meten in mensen. ‘Het aanpassingsvermogen van het visuele systeem was al gemeten in dieren en we zagen vervolgens dat deze metingen daar goed op aansluiten. De volgende stap was om dit aanpassingsvermogen te kunnen vertalen naar een computer algoritme.’
Video algoritmes een stukje menselijker maken
De resultaten van de wetenschappers kunnen mogelijk gebruikt worden om beeldherkenning bij video’s te verbeteren. Groen heeft computermodellen gemaakt die de activatie van een deel van het visuele systeem kunnen nabootsen. ‘Het zijn wiskundige modellen die de hersenactiviteit na een visuele stimulus simuleren. We passen dan tijdens het maken van zo’n model steeds de parameters van de wiskundige formules aan, zodat het beter overeenkomt met de metingen in de patiënten.’
‘Ons model zou uiteindelijk misschien toegepast kunnen worden in de analyse van beeld met kunstmatige intelligentie. Dit wordt nu vooral gedaan door ‘diepe neurale netwerken’ algoritmes die gebaseerd zijn op de werking van het brein. Neurale netwerken werken heel goed in beeldherkenning bij foto’s, maar nog niet bij video. Ze werken nog niet zoals onze hersenen, ook als iets langere tijd in beeld blijft verwerkt het artificiële neurale netwerk alles op dezelfde manier. Met onze nieuwe formules kunnen we de modellen beeld ‘menselijker’ laten bekijken. Dan zou je ze ook als simulatie kunnen gebruiken om onderzoek te doen naar het menselijke brein. Zo is er eigenlijk een constante wisselwerking tussen kunstmatige intelligentie en neurowetenschappen.’
Publiekelijk
De resultaten en ruwe data van het onderzoek van Groen zijn volledig open-source vrijgegeven. ‘Hier zat onverwachts wel veel werk in, je moet je data natuurlijk zo organiseren dat andere mensen het ook zonder jou kunnen begrijpen. Ik vind het wel een ontzettend goede ontwikkeling dat onderzoekers hun werk steeds toegankelijker maken voor andere onderzoekers.’