The (traditional) univariate analysis of MEG (magnetoencephalography) activity (IMAGE)
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The (traditional) univariate analysis of MEG (magnetoencephalography) activity recorded in human subjects when they perform a simple task such as « did you hear BA or DA? », shows that the decision is encoded very early and very focally in the human brain. On the contrary, new decoding techniques of neuronal activity by machine-learning suggest that decisional information is present all over the brain. Building on the temporal precision of the MEG technique, we show that machine-decoding algorithms capture patterns of neuronal activity that follow the decision and, hence, do not reveal how our brain uses information contained in these patterns. L’analyse univariée (traditionnelle) de l’activité magnétoencéphalographique (MEG) du cerveau humain lors d’une simple tâche de type « Avez-vous entendu BA ou DA? » indique que la décision se produit très rapidement et très focalement dans notre cerveau. A l’inverse les techniques nouvelles de décodage de l’activité neurale par un algorithme d’apprentissage (machine learning) suggèrent que l’information catégorielle est présente dans une vaste partie du cerveau. Grâce à la précision temporelle de la MEG, nous montrons que le décodage machine capture l’activité cérébrale qui suit la décision et donc ne révèle pas la façon dont notre cerveau utilise l’information qui y est représentée.
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