論文の概要: Predicting the imagined contents using brain activation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.07355v1
• Date: Mon, 14 Jun 2021 12:34:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-15 23:09:37.711087
• Title: Predicting the imagined contents using brain activation
• Title（参考訳）: 脳活性化による想像内容の予測
• Authors: Krishna Prasad Miyapuram, Wolfram Schultz, Philippe N. Tobler
• Abstract要約: 心的イメージとは感覚入力がない場合に知覚的な経験を指す。 我々は、抽象的な視覚刺激と、視覚的に提示されたり、金銭的な報酬やスクランブル画像とを関連づけた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mental imagery refers to percept-like experiences in the absence of sensory input. Brain imaging studies suggest common, modality-specific, neural correlates imagery and perception. We associated abstract visual stimuli with either visually presented or imagined monetary rewards and scrambled pictures. Brain images for a group of 12 participants were collected using functional magnetic resonance imaging. Statistical analysis showed that human midbrain regions were activated irrespective of the monetary rewards being imagined or visually present. A support vector machine trained on the midbrain activation patterns to the visually presented rewards predicted with 75% accuracy whether the participants imagined the monetary reward or the scrambled picture during imagination trials. Training samples were drawn from visually presented trials and classification accuracy was assessed for imagination trials. These results suggest the use of machine learning technique for classification of underlying cognitive states from brain imaging data.
• Abstract（参考訳）: 精神的イメージとは知覚入力がない場合に知覚的な経験を指す。 脳画像研究は、共通の、モダリティに特有なニューラル相関が画像と知覚に相関していることを示唆している。 我々は、抽象的な視覚刺激と、視覚的に提示されたり、金銭的な報酬やスクランブル画像とを関連づけた。 機能的磁気共鳴画像を用いて12名の被験者の脳像を収集した。 統計的分析により、人間の中脳領域は、想像または視覚的に提示される金銭的報酬に関係なく活性化された。 中脳の活性化パターンに基づいて訓練されたサポートベクターマシンは、参加者が想像した金銭的報酬か、想像力の試練中にスクランブルされた絵かを75%の精度で予測した報酬を視覚的に提示する。 視覚的に提示した実験からトレーニングサンプルを抽出し,想像力試験で分類精度を評価した。 これらの結果は,脳画像データから基礎的認知状態の分類に機械学習を用いたことを示唆する。

関連論文リスト

• Decoding Visual Experience and Mapping Semantics through Whole-Brain Analysis Using fMRI Foundation Models [10.615012396285337]
  我々は脳全体の活性化マップを組み込むことで視覚過程の理解を高めるアルゴリズムを開発した。 まず,視覚処理を復号化するための最先端手法と比較し,予測意味精度を43%向上させた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-11T16:51:17Z)
• Brain Mapping with Dense Features: Grounding Cortical Semantic Selectivity in Natural Images With Vision Transformers [5.265058307999745]
  本稿では,脳内視覚概念を分離するBrainSAILを紹介する。 BrainSAILは、事前訓練された視覚モデルから意味的に一貫性があり、密集した空間的特徴を利用する。 カテゴリー選択性のある大脳皮質領域におけるBrainSAILの評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:59:45Z)
• Parallel Backpropagation for Shared-Feature Visualization [36.31730251757713]
  最近の研究は、いくつかのカテゴリー外刺激が高レベルの視覚脳領域のニューロンを活性化することを示した。 これは、他の画像にもある好みのクラスに共通する視覚的特徴のためかもしれない。 本稿では,これらの特徴を可視化するためのディープラーニングに基づくアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-16T05:56:03Z)
• Psychometry: An Omnifit Model for Image Reconstruction from Human Brain Activity [60.983327742457995]
  人間の脳活動から見るイメージを再構築することで、人間とコンピュータのビジョンをBrain-Computer Interfaceを通して橋渡しする。 異なる被験者から得られた機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)による画像再構成のための全能モデルであるサイコメトリを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-29T07:16:34Z)
• Unidirectional brain-computer interface: Artificial neural network encoding natural images to fMRI response in the visual cortex [12.1427193917406]
  本稿では,人間の脳を模倣する人工ニューラルネットワークVISIONを提案する。 VISIONは、人間の血行動態の反応をfMRIボクセル値として、最先端の性能を超える精度で45%の精度で予測することに成功した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T15:38:26Z)
• Controllable Mind Visual Diffusion Model [58.83896307930354]
  脳信号の可視化は、人間の視覚システムとコンピュータビジョンモデルの間の重要なインターフェースとして機能する活発な研究領域として登場した。 我々は、制御可能なマインドビジュアルモデル拡散(CMVDM)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 CMVDMは属性アライメントとアシスタントネットワークを用いてfMRIデータから意味情報とシルエット情報を抽出する。 そして、制御モデルを利用して抽出した情報を画像合成に活用し、セマンティクスやシルエットの観点から視覚刺激によく似た画像を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T11:36:40Z)
• Semantic Brain Decoding: from fMRI to conceptually similar image reconstruction of visual stimuli [0.29005223064604074]
  本稿では,意味的・文脈的類似性にも依存する脳復号法を提案する。 我々は、自然視のfMRIデータセットを使用し、人間の視覚におけるボトムアップとトップダウンの両方のプロセスの存在にインスパイアされたディープラーニングデコードパイプラインを作成します。 視覚刺激の再現は, それまでの文献において, 本来の内容とセマンティックレベルで非常によく一致し, 芸術の状態を超越している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-13T16:54:08Z)
• BI AVAN: Brain inspired Adversarial Visual Attention Network [67.05560966998559]
  機能的脳活動から直接人間の視覚的注意を特徴付ける脳誘発対人視覚注意ネットワーク(BI-AVAN)を提案する。 本モデルは,人間の脳が監督されていない方法で焦点を絞った映画フレーム内の視覚的物体を識別・発見するために,注意関連・無視対象間の偏りのある競合過程を模倣する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-27T22:20:36Z)
• Adapting Brain-Like Neural Networks for Modeling Cortical Visual Prostheses [68.96380145211093]
  皮質補綴は視覚野に移植された装置で、電気的にニューロンを刺激することで失った視力を回復しようとする。 現在、これらのデバイスが提供する視覚は限られており、刺激による視覚知覚を正確に予測することはオープンな課題である。 我々は、視覚システムの有望なモデルとして登場した「脳様」畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を活用することで、この問題に対処することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-27T17:33:19Z)
• Adversarially trained neural representations may already be as robust as corresponding biological neural representations [66.73634912993006]
  本研究では,霊長類脳活動に直接対人的視覚攻撃を行う方法を開発した。 霊長類の視覚系を構成する生物学的ニューロンは、既存の(不正に訓練された)人工ニューラルネットワークに匹敵する敵の摂動に感受性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-19T04:15:29Z)
• Prune and distill: similar reformatting of image information along rat visual cortex and deep neural networks [61.60177890353585]
  深部畳み込み神経ネットワーク(CNN)は、脳の機能的類似、視覚野の腹側流の優れたモデルを提供することが示されている。 ここでは、CNNまたは視覚野の内部表現で知られているいくつかの顕著な統計的パターンについて考察する。 我々は、CNNと視覚野が、オブジェクト表現の次元展開/縮小と画像情報の再構成と、同様の密接な関係を持っていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-27T08:06:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。