大量的信息通过眼睛不断地流入我们的大脑，科学家可以使用核磁共振成像(MRI)来测量由此产生的大脑活动。在核磁共振扫描中对眼球运动的精确测量可以告诉科学家很多关于我们的想法、记忆和当前目标的信息，也可以告诉科学家关于大脑疾病的信息。

来自莱比锡马克斯普朗克人类认知和脑科学研究所(MPI CBS)和特隆赫姆卡维里系统神经科学研究所的研究人员现在已经开发出了一种软件，利用人工智能直接从核磁共振成像图像预测眼睛的位置和眼球运动。这种方法为快速、经济有效的研究和诊断提供了可能，例如，在神经系统疾病中，往往表现为眼球运动模式的变化。

为了记录眼球运动，研究机构通常使用所谓的眼球追踪器——一种传感器技术，它将红外线投射到视网膜上，反射，最终测量。

“因为核磁共振成像有一个非常强的磁场，你不能在其中使用标准摄像头。你需要特殊的核磁共振兼容设备，但由于高成本和时间密集的使用，诊所和小型实验室往往不可行。”研究作者Matthias Nau说。他与马库斯·弗雷和克里斯汀·多勒共同开发了新的替代方案。这些相机的高昂成本和使用过程中涉及的实验工作，迄今为止阻碍了在核磁共振检查中广泛使用眼球追踪技术。现在这种情况可能会改变。来自莱比锡和特隆赫姆的科学家最近在《自然神经科学》杂志上展示了他们的免费且易于使用的软件“DeepMReye”。

有了它，即使在没有摄像机的情况下进行核磁共振扫描，也可以跟踪参与者的观看行为。

“我们使用的神经网络检测来自眼睛的核磁共振信号中的特定模式。这让我们可以预测这个人在看什么。人工智能在这方面很有帮助，因为作为科学家，我们通常不知道到底应该寻找哪种模式。”马库斯·弗雷解释道。

他和他的同事用他们自己的和公开的研究参与者的数据训练了神经网络，这样即使在软件没有训练过的数据中，神经网络也可以进行眼球追踪。这开启了许多可能性。例如，现在甚至可以在现有的MRI数据中研究参与者和患者的凝视行为，这些数据最初是在没有眼球追踪的情况下获得的。这样，科学家们就可以用以前的研究和数据来回答全新的问题。

此外，该软件还可以预测眼睛何时睁开或闭上，并在眼睛保持闭着的情况下跟踪眼睛的运动。这样即使研究参与者睡着了，也可以进行眼球追踪。Matthias Nau说:“我可以想象，该软件也将用于临床领域，例如，在睡眠实验室研究不同睡眠阶段的眼球运动。”此外，对于盲人患者，传统的眼球追踪摄像机很少被使用，因为精确的校准非常繁琐。

使用DeepMReye可以更容易地进行研究，因为人工智能可以在健康受试者的帮助下进行校准，然后应用于盲人患者的检查。因此，该软件可以在研究和临床设置中实现各种应用，甚至可能导致眼动跟踪最终成为MRI研究和日常临床实践的标准。