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Prediction of human subjective time from functional magnetic resonance imaging (2024)

  • Authors:
  • Autor USP: SOUZA, ERICK ALMEIDA DE - FFCLRP
  • Unidade: FFCLRP
  • Sigla do Departamento: 591
  • DOI: 10.11606/D.59.2024.tde-22012025-121936
  • Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; CÓRTEX CEREBRAL; NEUROCIÊNCIAS; PERCEPÇÃO DE TEMPO
  • Keywords: Aprendizado de máquina; Cerebral cortex; Córtex cerebral; Functional MRI; Human time perception; IRM funcional; Machine learning; Neurociência; Neuroscience; Percepção do tempo humana
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: A percepção do tempo é uma das componentes essenciais que compõem a percepção humana e pode ser enviesada por diferentes características presentes nos estímulos do dia-a-dia que causam variações substanciais em relação ao tempo real (do relógio). Neste estudo, buscamos investigar as bases neurais da quantificação de durações e validar a hipótese de que o tempo subjetivo é determinado pelo acúmulo de mudanças salientes no processamento perceptual. Para isso, executamos cinco abordagens baseadas nos dados obtidos a partir de um experimento em que participantes humanos saudáveis assistiram e estimaram a duração de vídeos silenciosos de durações variadas (alguns segundos) enquanto eram adquiridas imagens de ressonância magnética funcional (fMRI). Na primeira abordagem, buscamos reproduzir os achados reportados no estudo original com a metodologia equivalente. Usamos três esquemas de parcelamento cerebral baseados em hierarquias perceptuais (visual, auditivo e somatossensorial) para predizer a métrica de tempo subjetivo (viés de duração normalizado) a partir de eventos salientes acumulados no sinal de fMRI. Confirmamos o achado original de que a hierarquia visual apresenta associação mais forte com o viés de duração, dado que o estímulo é apenas visual. Porém, ao contrário do estudo original, achamos que a associação encontradapara a hierarquia somatossenssorial também é substancial e deve ser avaliada futuramente. Na segunda abordagem, aplicamos uma metodologia similar a anterior mas com um parcelamento baseado em redes funcionais e composto por 360 regiões corticais. Neste caso, mostramos que regiões presentes em outras redes, além da visual, também apresentam associação significativa com o viés de duração: a rede de atenção dorsal, a rede cingulo-opercular e a rede somatomotora. Na terceira abordagem, usamos um modelo recorrente (LSTM) de aprendizado profundo para tentar capturar características presentes no sinal de fMRI ao longo de 360 regiões corticais que poderiam estar associadas ao viés de duração. Avaliamos a performance do modelo para uma vasta combinação de hiper-parâmetros. Com esse modelo, não foi possível predizer o viés de duração. Na quarta abordagem, usamos o mesmo atlas de 360 regiões para avaliar se a conectividade funcional (FC) entre essas regiões está associada aos viéses de duração, já que na segunda abordagem nós mostramos que diferentes redes funcionais apresentaram associação com essa métrica. Usando um modelo de regressão linear regularizada, não conseguimos predizer o viés de duração a partir das variações inter-individuais de FC. Na quinta abordagem, nós aplicamos análise de componentes independentes (ICA) aos dados de fMRI para avaliar a existência de componentes espaciais significativamente associadas ao desenho experimental executado e portanto à tarefa de percepção do tempo. Nenhuma das componentesobtidas apresentou correlação que fosse consistente entre os participantes. Os achados deste estudo destacam que a abordagem de eventos salientes precisa de validação adicional, já que o nível de associação obtido com o viés de duração foi baixo. Entretanto, nós mostramos que regiões presentes em redes funcionais adicionais devem ter papéis importantes para quantificação de durações em um contexto de estímulação visual. Os próximos estudos devem voltar sua atenção para uma avaliação mais precisa de quais regiões dentro dessas redes são mais preditivas do tempo subjetivo
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 01.11.2024
  • Acesso à fonteAcesso à fonteDOI
    Informações sobre o DOI: 10.11606/D.59.2024.tde-22012025-121936 (Fonte: oaDOI API)
    • Este periódico é de acesso aberto
    • Este artigo é de acesso aberto
    • URL de acesso aberto
    • Cor do Acesso Aberto: gold
    • Licença: cc-by-nc-sa

    How to cite
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    • ABNT

      SOUZA, Erick Almeida de. Prediction of human subjective time from functional magnetic resonance imaging. 2024. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2024. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-22012025-121936/. Acesso em: 05 jan. 2026.
    • APA

      Souza, E. A. de. (2024). Prediction of human subjective time from functional magnetic resonance imaging (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-22012025-121936/
    • NLM

      Souza EA de. Prediction of human subjective time from functional magnetic resonance imaging [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-22012025-121936/
    • Vancouver

      Souza EA de. Prediction of human subjective time from functional magnetic resonance imaging [Internet]. 2024 ;[citado 2026 jan. 05 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/59/59135/tde-22012025-121936/


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