論文の概要: Joint fMRI Decoding and Encoding with Latent Embedding Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14730v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 02:22:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 02:19:26.250467
• Title: Joint fMRI Decoding and Encoding with Latent Embedding Alignment
• Title（参考訳）: 潜在埋め込みアライメントを用いた関節fmriデコードとエンコード
• Authors: Xuelin Qian, Yikai Wang, Yanwei Fu, Xinwei Sun, Xiangyang Xue, Jianfeng Feng
• Abstract要約: 我々はfMRIデコーディングと符号化の両方に対処する統合フレームワークを導入する。 本モデルでは、fMRI信号から視覚刺激を同時に回復し、統合された枠組み内の画像から脳活動を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.66508125297754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The connection between brain activity and corresponding visual stimuli is crucial in comprehending the human brain. While deep generative models have exhibited advancement in recovering brain recordings by generating images conditioned on fMRI signals, accomplishing high-quality generation with consistent semantics continues to pose challenges. Moreover, the prediction of brain activity from visual stimuli remains a formidable undertaking. In this paper, we introduce a unified framework that addresses both fMRI decoding and encoding. Commencing with the establishment of two latent spaces capable of representing and reconstructing fMRI signals and visual images, respectively, we proceed to align the fMRI signals and visual images within the latent space, thereby enabling a bidirectional transformation between the two domains. Our Latent Embedding Alignment (LEA) model concurrently recovers visual stimuli from fMRI signals and predicts brain activity from images within a unified framework. The performance of LEA surpasses that of existing methods on multiple benchmark fMRI decoding and encoding datasets. By integrating fMRI decoding and encoding, LEA offers a comprehensive solution for modeling the intricate relationship between brain activity and visual stimuli.
• Abstract（参考訳）: 脳の活動と対応する視覚刺激の関係は、人間の脳を理解する上で重要である。 深部生成モデルではfMRI信号に条件付き画像を生成することで脳記録の回復が進んでいるが、一貫性のあるセマンティクスによる高品質な生成は引き続き課題を呈している。 さらに、視覚刺激による脳活動の予測は、依然として大きな課題である。 本稿では,fMRIデコーディングと符号化の両方に対処する統合フレームワークを提案する。 fmri信号と視覚画像の表現と再構成が可能な2つの潜在空間の確立に着手し、潜在空間内のfmri信号と視覚画像の整合を進め、2つの領域間の双方向変換を可能にした。 我々の潜在埋め込みアライメント(LEA)モデルは、fMRI信号から視覚刺激を同時に回復し、統合されたフレームワーク内の画像から脳活動を予測する。 LEAの性能は、複数のベンチマークfMRIデコードおよびデータセットの符号化における既存の手法を上回る。 fMRIデコーディングと符号化を統合することで、LEAは脳の活動と視覚刺激の複雑な関係をモデル化するための包括的なソリューションを提供する。

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