Расшифровка визуальной информации из активности мозга

Расшифровка визуальной информации из активности мозга — это способ узнать больше о том, как работает зрительная система человека, и как заложить основу для создания системы, в которой люди и компьютеры могут общаться друг с другом с помощью сигналов мозга. Однако создать чёткие и точные изображения из записей мозга может быть сложно, потому что сигналы мозга сложны и часто не хватает данных для должного обучения.

Человеческое восприятие определяется как свойствами объективных стимулов, так и прошлым опытом, которые вместе формируют сложную мозговую деятельность. Цель когнитивной неврологии состоит в том, чтобы понять эту мозговую деятельность. Декодирование визуальной информации из активности мозга — одна из сложных проблем, на которой сосредоточена когнитивная неврология. ФМРТ обычно используется для косвенного измерения мозговой активности, и уже несколько лет исследователи пытаются использовать нейросети, чтобы попытаться напрямую восстановить визуальные стимулы из ФМРТ. Однако это сложно, поскольку восстановленные изображения обычно размыты и бессмысленны. Крайне важно изучить эффективные и биологически обоснованные представления для ФМРТ, чтобы можно было установить чёткую и обобщаемую связь между деятельностью мозга и визуальной информацией. Индивидуальность мозга каждого человека ещё больше усложняет эту проблему.

Функциональная магнитно-резонансная томография (ФМРТ) — это метод медицинской диагностики и исследования, который позволяет изучать активность и функционирование мозга, а также других органов и тканей в реальном времени.

Принцип работы ФМРТ заключается в изменении уровня оксигенирования крови, поступающей к активным областям мозга в процессе нейронной активности. При активации определённых участков мозга кровоток к этим участкам увеличивается. Это необходимо для получения дополнительного кислорода и питательных веществ. Кровь с различным уровнем оксигенирования обладает разными магнитными свойствами, которые можно обнаружить с помощью МРТ. ФМРТ позволяет регистрировать изменения в этой магнитной характеристике крови и выявлять активность разных областей мозга.

Сначала изучается эффективное представление данных фМРТ с использованием автоэнкодера. Затем, дополняя модель Latent Diffusion, кондиционированием представления фМРТ, модель способна реконструировать весьма правдоподобные изображения с семантически совпадающими деталями из записей мозга.

Больше подобного контента в нашем канале:

Канал по хакингу и информационной безопасности: https://t.me/epsilon_h/647

Источник: t.me

Комментарии: