大腦是如何對視覺信息進行編碼的？背後的運行機制正逐漸被揭開。研究人員現在已經開發出一種方法，將時間變化的大腦反應映射到圖像上，以揭示大腦是如何處理視覺信息的。
高爾基大學神經科學教授 Bruce C. Hansen 教授，和 Michelle R. Greene (來自培思大學)、David J. Field (來自康乃爾大學)合作開發了 DETI（dynamic electrode-to-image）映射技術，利用腦電圖（EEG）的高時間分辨率來呈現與不同神經信號相關的視覺特徵地圖。在下面的動圖中查看了一個將神經反應映射到圖像上的實時例子。
《Dynamic Electrode-to-Image (DETI) mapping reveals the human brain’s spatiotemporal code of visual information》研究報告已經發表在《PLOS Computational Biology》期刊上。
Hansen 教授表示：“當人類觀看任何環境時，我們的大腦在大量的神經元群體中對視覺信息進行編碼，以實現各種智能行為。然而，用於指導行為的視覺代碼並不像圖片那樣穩定，而是隨着時間的推移而演變，不同的神經元群體在不同的時間點對代碼做出貢獻。我們的 DETI 映射技術首次提供了對圖像中每個位置的時間變化代碼的一覽”。
最近，基於功能磁共振成像（fMRI）的體素編碼分析的進展使得基於大腦數據的引人注目的圖像重建成為可能，但由於 fMRI 的時間分辨率有限，只能呈現單一的時間快照。Hansen 及其同事介紹的 DETI 映射程序是基於 EEG 信號的，它提供了一個以毫秒級精度映射圖像的神經代碼的機會。
為了用 EEG 數據成功地將視覺代碼映射到圖像上，Hansen 及其同事必須克服一些方法上的挑戰。通過 EEG 記錄的大腦信號受到頭骨的干擾，以及由於大腦的摺疊模式而產生的不同程度的削弱。Hansen 和他的團隊使用一個生物學上合理的大腦編碼模型，通過測量大量圖像中的編碼像素之間的對應關係以及由此產生的神經反應的變化，能夠規避這些問題。
由 DETI 程序產生的映射數據為圖像的神經編碼如何隨時間演變提供了新的和重要的洞察力。漢森及其同事報告的最引人注目的結果之一是，大腦掃描圖像的方式似乎是在不同的時間點強調不同的圖像區域與不同的神經群。這樣的掃描程序可能有助於早期對地平面的優先排序，以支持導航的判斷，而後期則強調以地標組織為主。
這些發現導致了新的和有趣的問題，這些問題涉及到當人們從事不同的任務時，不斷發展的神經代碼如何通知更高層次的認知過程。Hansen 教授表示：“我們知道，視覺信息的代碼分佈在大量的神經元群體中，但該代碼如何分佈取決於一個特定任務的目標。這意味着，大腦並不是簡單地完全根據環境創造一個心理圖景，而是創造一個最符合人的行為目標的表徵”。
DOI: 10.1371/journal.pcbi.1009456