Developing Artificial Intelligence (AI) tools for cortical language mapping and predicting the noun naming accuracy and response latency
Creators: name: Χατζηαστερίου, Αγαμέμνων Χρήστου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Ηλεκτροεγγεφαλογράφημα
Τεχνητή Νοημοσύνη
Χαρτογράφηση γλώσσας
Electroencephalogram
Artificial Intelligence
Language mapping

description: The process of naming a word is a multi-layered cognitive function that can be broken down into a sequence of consecutive and sometimes overlapping basic stages. Specifically, naming nouns involves various functions, such as recognizing objects visually, accessing memory, activating linguistic concepts, selecting the right word from our vocabulary, phonetic encoding, and initiating articulation (Levelt, Roelofs, &amp; Meyer, 1999). The speed and accuracy of naming vary depending on linguistic properties (word frequency, imagery, age of acquisition, number of letters &amp; syllables) of the stimulus. Recent neuro imaging advancements in language network mapping have attributed the variability of language processing to the interaction between linguistic properties and individual characteristics of participants, such as age, gender, and exposure to written language. However, current neuro cognitive models of object naming have successfully described the temporal sequence of psycholinguistic processes involved in language retrieval. Yet, existing models struggle to quantify brain activity variations due to individualized characteristics like age, gender, and level of exposure to written language. Previous studies on object naming in healthy adults have mostly focused on linguistic properties of the retrieved words, relying more on behavioral data and less on neurophysiological evidence. This may have obscured the impact of individual characteristics on naming speed and accuracy. This thesis aims to fill this gap by proposing a functional mapping model and investigating how it is influenced by individual characteristics (age, gender, exposure to written language, hemisphere dominance). The model will be based on prevailing neurocognitive theories (LRM Theory) and will utilize machine learning and deep learning methods (classification, regression) to predict response times and accuracy."
description: Η κατονομασία εικόνων είναι μια πολύ επίπεδη γνωστική λειτουργία που διαχωρίζεται σε αλληλο-επικαλυπτόμενα επεξεργαστικά στάδια.Συγκεκριμένα, ηκατονομασίαεικόνωνεμπεριέχειτηνοπτικήαναγνώρισητηςεικόνας, τηνανάσυρσηςτηςέννοιαςαπότημνήμη, τηνενεργοποίησηγλωσσικώνπληροφοριών, τηνανάσυρσητης λέξεις-στόχου, τηνφωνολογικήκωδικοποίησηκαιτηνεκκίνησητηςάρθρωσης (Levelt, Roelofs, &amp;Meyer, 1999). Η ταχύτητα κατονομασίας εξαρτάται από γλωσσσικές ιδιότητες (συχνότηταλέξης, απεικονισιμότητα, ηλικίακατάκτησης, μήκοςλέξης). Πρόσφατες απεικονιστικές μελέτες που εξέτασαν τη χαρτογράφηση της γλώσσας στονεγκέφαλο κατέδειξαν ότι η μεταβλητότητα στη γλωσσική επεξεργασία εξαρτάται από την αλληλεπίδραση γλωσσικών παραμέτρων και ατομικών χαρακτηριστικών, όπως η ηλικία, το φύλο και η έκθεση στη γραπτή γλώσσας. Πρόσφατα νευρογνωστικά μοντέλα κατονομασίας εικόνων έχουν περιγράψει επιτυχώς τη χρονική αλληλουχία των ψυχογλωσσολογικών διαδικασιών που εμπλέκονται στη λεξιλογική ανάσυρση. Παρ’ όλααυτά, γνωρίζουμε ελάχιστα σχετικά με τηνεπίδραση ατομικώνδιαφορών, όπως της ηλικίας, του φύλλου και της γλωσσικής εμπειρίας στην ικανότητα λεξιλογικής ανάσυρσης. Πρότερες μελέτες σε υγιείς ενήλικες εστίασαν κυρίως στις γλωσσικές παραμέτρους των ουσιαστικών και σε συμπεριφορικές ενδείξεις παρά σε νευροφυσιολογικά δεδομένα. Το γεγονός αυτό περιόρισε τη γνώση μας σχετικά με το εύρος επίδρασης τωνατομικώνδιαφορώνστη γλωσσική επεξεργασία (ταχύτητα αν άσυρσηςκαι ορθότητα). Η παρούσα διπλωματική στοχεύει στο να καλύψει το εν λόγω ερευνητικό κενό μέσω της δημιουργίας ενός λειτουργικού μοντέλου χαρτογράφησης και της επίδρασής του με ατομικά χαρακτηριστικά (ηλικία, φύλλο, γλωσσική εμπειρία, κυριαρχία ημισφαιρίου).Το μοντέλο θα βασίζεται σε εξέχουσες νευρογνωστικές θεωρίες(Θεωρία LRM) και θα χρησιμοποιεί μηχανική μάθηση και μεθόδους βαθιάς μάθησης (ταξινόμησης, παλινδρόμηση) για να προβλέψει την ταχύτητα και ορθότητα κατονομασίας στους συμμετέχοντες.