論文の概要: Contrast, Attend and Diffuse to Decode High-Resolution Images from Brain Activities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.17214v4
• Date: Wed, 27 Dec 2023 09:39:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:00:42.593394
• Title: Contrast, Attend and Diffuse to Decode High-Resolution Images from Brain Activities
• Title（参考訳）: 高解像度画像の脳活動からのデコードに対するコントラスト, 態度, 難易度
• Authors: Jingyuan Sun, Mingxiao Li, Zijiao Chen, Yunhao Zhang, Shaonan Wang, Marie-Francine Moens
• Abstract要約: 2相fMRI表現学習フレームワークを提案する。 第1フェーズでは、double-contrastive Mask Auto-encoderを提案してfMRI機能学習者を事前訓練し、識別表現を学習する。 第2フェーズでは、イメージオートエンコーダからのガイダンスで視覚的再構成に最も有用な神経活性化パターンに参加するように、特徴学習者に調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.448924808940284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decoding visual stimuli from neural responses recorded by functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) presents an intriguing intersection between cognitive neuroscience and machine learning, promising advancements in understanding human visual perception and building non-invasive brain-machine interfaces. However, the task is challenging due to the noisy nature of fMRI signals and the intricate pattern of brain visual representations. To mitigate these challenges, we introduce a two-phase fMRI representation learning framework. The first phase pre-trains an fMRI feature learner with a proposed Double-contrastive Mask Auto-encoder to learn denoised representations. The second phase tunes the feature learner to attend to neural activation patterns most informative for visual reconstruction with guidance from an image auto-encoder. The optimized fMRI feature learner then conditions a latent diffusion model to reconstruct image stimuli from brain activities. Experimental results demonstrate our model's superiority in generating high-resolution and semantically accurate images, substantially exceeding previous state-of-the-art methods by 39.34% in the 50-way-top-1 semantic classification accuracy. Our research invites further exploration of the decoding task's potential and contributes to the development of non-invasive brain-machine interfaces.
• Abstract（参考訳）: 機能的磁気共鳴画像(fmri)によって記録された神経反応からの視覚刺激の復号は、認知神経科学と機械学習の興味深い交点を示し、人間の視覚知覚の理解と非侵襲的脳-機械インターフェイスの構築を約束する。 しかし、この課題はfMRI信号のノイズの性質と脳の視覚表現の複雑なパターンによって困難である。 これらの課題を軽減するために,2相fMRI表現学習フレームワークを導入する。 第1フェーズでは、double-contrastive Mask Auto-encoderを提案してfMRI機能学習者を事前訓練し、識別表現を学習する。 第2フェーズは、画像オートエンコーダからのガイダンスにより、視覚再構成に最も有用な神経活性化パターンに、特徴学習者が出席するようにチューニングする。 最適化されたfMRI特徴学習者は、脳活動から画像刺激を再構成するために潜時拡散モデルを設定する。 実験により,50-way-top-1のセマンティック分類精度において,従来の最先端手法よりも39.34%,高解像度かつセマンティックな画像を生成する上で,モデルが優れていることを示す。 本研究は,非侵襲的脳-機械インタフェースの開発に寄与し,その可能性を探究するものである。

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