Máquina capaz de ler a mente mostrará o que você está vendo, imaginando e até sonhando

Ficção científica como precursora da realidade

São comuns os casos de ficção científica que se transformam primeiro em ciência e depois em realidade. Júlio Verne mandou um foguete à Lua em 1865, um século antes da Apolo 11. Outro escritor, Arthur Clarke, publicou artigo na revista Wireless World sobre funcionamento de satélites geoestacionários quase 20 anos antes de surgir o primeiro deles - e 12 anos antes do próprio pioneiro Sputnik chegar ao espaço.

Agora, um artigo publicado nesta quinta-feira (6/3) no site da revista Nature descreve algo que poderá se tornar real em alguns anos e que até então só pertencia aos livros e ao cinema: um dispositivo capaz de escanear o cérebro para reproduzir imagens do que o dono do órgão está vendo, imaginando ou até mesmo sonhando.

Decodificador cerebral

Os autores do estudo, de três departamentos da Universidade da Califórnia em Berkeley, nos Estados Unidos, desenvolveram um modelo que define a relação entre estímulos visuais e imagens obtidas por ressonância magnética funcional. O resultado, afirmam, torna possível identificar imagens específicas vistas por um observador.

"Imagine um dispositivo que lê o cérebro e é capaz de reconstruir a imagem da experiência visual de uma pessoa em determinado momento. Esse decodificador visual teria usos científico e prático enormes. Por exemplo, poderíamos usá-lo para investigar diferenças de percepção entre diversas pessoas e estudar processos mentais particulares, como a atenção. Poderíamos, talvez, até mesmo acessar o conteúdo visual de fenômenos puramente mentais, como sonhos ou imaginação", descreveram.

Visão e interpretação de imagens

Segundo os pesquisadores, o decodificador visual permitiria também compreender como o cérebro representa a informação sensorial. Para construir tal equipamento, deram o que chamaram de primeiro passo, ao endereçar a questão de identificação de imagens.

O grupo de Jack Gallant, do Departamento de Física de Berkeley, desenvolveu modelos que combinam medidas de orientação, freqüência e dimensões espaciais no cérebro de modo a estimar os complexos processos que envolvem a visão e interpretação de imagens.

Na primeira fase do estudo, cada voluntário foi submetido a 1.750 imagens diferentes, enquanto a ressonância magnética funcional foi usada para obter dados de três grandes áreas visuais. Os dados obtidos foram usados para construir um modelo quantitativo para cada voxel - união das palavras volumetric e pixel, que representa um pixel tridimensional.

Ressonância magnética funcional

Na segunda fase da pesquisa foram colhidos dados de ressonância magnética funcional de áreas responsáveis pela identificação de imagens, enquanto os voluntários observaram 120 novas imagens. Foram obtidos 120 padrões distintos de atividade dos voxels para cada imagem.

"Para cada padrão, procuramos identificar qual imagem havia sido observada. De modo a conseguir isso, os modelos conseguidos na primeira fase do experimento foram usados para estimar o padrão de atividade que seria resultante das novas imagens. As imagens cujas estimativas mais se aproximaram do resultado final foram selecionadas", explicaram.

O modelo resultante foi aplicado nos voluntários e se mostrou capaz de identificar corretamente a imagem observada em 72% dos casos. "O alto nível de sucesso demonstra a validade de nossa abordagem de decodificação e indica que os modelos de campo receptivo caracterizam eficientemente a capacidade de seleção de imagens pelos voxels individuais", destacaram.

Otimismo

Mas ao aumentar o número de imagens ou variar o tempo de exposição os resultados foram bastante inferiores. Os cientistas destacam que o modelo representa uma importante conquista e que são necessários mais estudos para conseguir soluções mais eficientes.

"Estamos otimistas de que a abordagem que usamos poderá tornar possível a reconstrução de imagens a partir da atividade cerebral humana", afirmaram.

O artigo Identifying natural images from human brain activity, de Jack Gallant e outros, pode ser lido por assinantes da Nature em www.nature.com.


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