論文の概要: Adapting Brain-Like Neural Networks for Modeling Cortical Visual Prostheses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.13561v1
• Date: Tue, 27 Sep 2022 17:33:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 14:42:09.780614
• Title: Adapting Brain-Like Neural Networks for Modeling Cortical Visual Prostheses
• Title（参考訳）: 皮質視覚モデルのための脳様ニューラルネットワークの適応
• Authors: Jacob Granley, Alexander Riedel, Michael Beyeler
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.96380145211093
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cortical prostheses are devices implanted in the visual cortex that attempt to restore lost vision by electrically stimulating neurons. Currently, the vision provided by these devices is limited, and accurately predicting the visual percepts resulting from stimulation is an open challenge. We propose to address this challenge by utilizing 'brain-like' convolutional neural networks (CNNs), which have emerged as promising models of the visual system. To investigate the feasibility of adapting brain-like CNNs for modeling visual prostheses, we developed a proof-of-concept model to predict the perceptions resulting from electrical stimulation. We show that a neurologically-inspired decoding of CNN activations produces qualitatively accurate phosphenes, comparable to phosphenes reported by real patients. Overall, this is an essential first step towards building brain-like models of electrical stimulation, which may not just improve the quality of vision provided by cortical prostheses but could also further our understanding of the neural code of vision.
• Abstract（参考訳）: 皮質人工装具は視覚皮質に埋め込まれ、電気刺激によって失われた視覚を回復しようとする装置である。 現在、これらのデバイスが提供するビジョンは限られており、刺激による視覚知覚を正確に予測することは難しい。 本稿では,視覚システムの有望なモデルとして出現した「脳様」畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を用いて,この問題に対処することを提案する。 視覚補綴をモデル化するための脳様CNNの適用可能性を検討するため,電気刺激による知覚を予測する概念実証モデルを開発した。 神経学的にインスパイアされたcnn活性化のデコーディングは、実際の患者が報告したホスフェンと同等の、定性的に正確なホスフェンを生成する。 全体として、これは脳に似た電気刺激モデルを構築するための重要な第一歩であり、これは皮質の補綴によって提供される視覚の質を改善するだけでなく、視覚の神経コードに対する理解を深めるかもしれない。

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