التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي من خلال تخطيط الدماغ الكهربائي يقترب فقط بخطوة من التعلم العميق: استخدام التعلم العميق القابل للتفسير لفك شفرة العلاقات بين تخطيط الدماغ الكهربائي والتصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي

يُتيح الوصول إلى نشاط الهياكل تحت القشرية فرصة فريدة لبناء واجهات دماغ-حاسوب تعتمد على النية، ويوفر خيارات واسعة لاستكشاف طيف واسع من الظواهر المعرفية في مجال العلوم العاطفية للدماغ، بما في ذلك عمليات اتخاذ القرار المعقدة ومشكلة الحرية المطلقة التي تُطرح منذ قرون، كما يُسهّل تشخيص مجموعة من الأمراض العصبية. حتى الآن، كان هذا ممكناً فقط باستخدام معدات الرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) الكبيرة والغالية الثمن وغير المتنقلة. في هذا العمل، نقدّم حلّاً قابلاً للتفسير ومبنياً على مجال محدد، يُمكّن من استرجاع نشاط عدة مناطق تحت قشرية من بيانات كهربائية الدماغ المتعددة القنوات (EEG)، ونُظهر ارتباطاً يصل إلى 60٪ بين إشارة مستوى الأكسجين في الدم في المناطق تحت القشرية الفعلية المعتمدة على الأكسجين (sBOLD) ونسخة إلكترونية مستخلصة من بيانات EEG. ثم، باستخدام منهجية جديدة ومبنية على أسس نظرية لتحليل الأوزان، نستعيد الأنماط الفردية المكانية والترددية-الزمنية لبيانات EEG على الجلد التي تُنبئ بعملية التدفق الدموي في النوى تحت القشرية. إن النتائج الموصوفة لا تُمهد الطريق نحو أجهزة مراقبة قابلة للارتداء لنشاط المناطق تحت القشرية فحسب، بل تُبرز أيضاً عملية اكتشاف المعرفة التلقائية التي تُمكّنها تقنية التعلم العميق في مزيج مع بنية مدعومة بقيود مجال مفهومة ومناسبة للمهمة التالية (downstream task).