Detail publikace

Sentiments analysis of fMRI using automatically generated stimuli labels under naturalistic paradigm

MAHRUKH, R.; SHAKIL, S.; MALIK, A. Sentiments analysis of fMRI using automatically generated stimuli labels under naturalistic paradigm. Scientific Reports, 2023, vol. 13, no. 1, p. 1-15. ISSN: 2045-2322.
Název česky
Analýza sentimentů fMRI pomocí automaticky generovaných podnětů v přirozeném scénáři
Typ
článek v časopise
Jazyk
anglicky
Autoři
Mahrukh Rimsha
Shakil Sadia, Dr., M.Sc.
Malik Aamir Saeed, prof., Ph.D. (UPSY)
URL
Klíčová slova

fMRI, natural paradigm, sentiments, automatic, machine learning

Abstrakt

Naše emoce a pocity jsou ovlivňovány přirozenými podněty, jako jsou filmy, které sledujeme, a písně, které posloucháme, což je doprovázeno změnami v aktivaci našeho mozku. Pochopení dynamiky této mozkové aktivace může pomoci při identifikaci jakéhokoli souvisejícího neurologického stavu, jako je stres a deprese, což vede k informovanému rozhodování o vhodných podnětech. Pro klasifikační/predikční studie lze využít velké množství volně přístupných souborů dat ze zobrazování funkční magnetickou rezonancí (fMRI) shromážděných za naturalistických podmínek. Tyto datové soubory však neposkytují označení emocí/sentimentů, což omezuje jejich použití ve studiích učení pod dohledem. Ruční označování subjekty může tyto štítky generovat, nicméně tato metoda je subjektivní a zkreslená. V této studii navrhujeme jiný přístup generování automatických štítků ze samotných naturalistických podnětů. Ke generování štítků pomocí filmových titulků používáme analyzátory sentimentu (VADER, TextBlob a Flair) ze zpracování přirozeného jazyka. Štítky vygenerované z titulků se používají jako štítky tříd pro pozitivní, negativní a neutrální sentimenty pro klasifikaci snímků fMRI mozku. Použity jsou klasifikátory typu podpůrný vektor, náhodný les, rozhodovací strom a hluboká neuronová síť. Pro nevyvážená data dosahujeme poměrně dobré klasifikační přesnosti (42-84 %), která se pro vyvážená data zvyšuje (55-99 %).

Rok
2023
Strany
1–15
Časopis
Scientific Reports, roč. 13, č. 1, ISSN 2045-2322
Vydavatel
Springer Nature
DOI
10.1038/s41598-023-33734-7
UT WoS
001022553200001
EID Scopus
2-s2.0-85158088046
BibTeX 
@article{BUT185142,
  author="Rimsha {Mahrukh} and Sadia {Shakil} and Aamir Saeed {Malik}",
  title="Sentiments analysis of fMRI using automatically generated stimuli labels under naturalistic paradigm",
  journal="Scientific Reports",
  year="2023",
  volume="13",
  number="1",
  pages="1--15",
  doi="10.1038/s41598-023-33734-7",
  issn="2045-2322",
  url="https://www.nature.com/articles/s41598-023-33734-7"
}
Soubory
Nahoru