Fugu-MT 論文翻訳(概要): Seeing through the Brain: Image Reconstruction of Visual Perception from Human Brain Signals

論文の概要: Seeing through the Brain: Image Reconstruction of Visual Perception from Human Brain Signals

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.02510v2
Date: Wed, 16 Aug 2023 09:59:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-17 16:12:50.421644
Title: Seeing through the Brain: Image Reconstruction of Visual Perception from Human Brain Signals
Title（参考訳）: 脳を通して見る:人間の脳信号からの視覚知覚のイメージ再構成
Authors: Yu-Ting Lan, Kan Ren, Yansen Wang, Wei-Long Zheng, Dongsheng Li, Bao-Liang Lu, Lili Qiu
Abstract要約: 脳波信号から視覚刺激像を再構成するための包括的パイプラインNeuroImagenを提案する。我々は、与えられた脳波データから複数の粒度の出力を引き出すために、新しいマルチレベル知覚情報デコーディングを組み込んだ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 27.92796103924193
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Seeing is believing, however, the underlying mechanism of how human visual perceptions are intertwined with our cognitions is still a mystery. Thanks to the recent advances in both neuroscience and artificial intelligence, we have been able to record the visually evoked brain activities and mimic the visual perception ability through computational approaches. In this paper, we pay attention to visual stimuli reconstruction by reconstructing the observed images based on portably accessible brain signals, i.e., electroencephalography (EEG) data. Since EEG signals are dynamic in the time-series format and are notorious to be noisy, processing and extracting useful information requires more dedicated efforts; In this paper, we propose a comprehensive pipeline, named NeuroImagen, for reconstructing visual stimuli images from EEG signals. Specifically, we incorporate a novel multi-level perceptual information decoding to draw multi-grained outputs from the given EEG data. A latent diffusion model will then leverage the extracted information to reconstruct the high-resolution visual stimuli images. The experimental results have illustrated the effectiveness of image reconstruction and superior quantitative performance of our proposed method.
Abstract（参考訳）: しかし、人間の視覚知覚が私たちの認知とどのように絡み合っているかという根本的なメカニズムは、まだ謎のままだ。最近の神経科学と人工知能の進歩のおかげで、視覚誘発脳の活動を記録し、計算アプローチを通じて視覚知覚能力を模倣することができた。本稿では,脳波,すなわち脳波データに基づいて観察された画像の再構成を行うことにより,視覚刺激の再建に注意を払う。脳波信号は時系列形式で動的であり,ノイズの多いことで知られているため,有用な情報を処理し,抽出するためには,より専門的な作業が必要である。具体的には、与えられた脳波データから複数の粒度の出力を引き出すために、新しいマルチレベル知覚情報デコーディングを組み込む。遅延拡散モデルは抽出した情報を利用して高解像度の視覚刺激像を再構成する。実験の結果, 画像再構成の有効性と, 提案手法の定量的評価が得られた。

関連論文リスト

Brain-Streams: fMRI-to-Image Reconstruction with Multi-modal Guidance [3.74142789780782]
現代のLCDは、構造的かつ意味論的に妥当な画像生成のためのマルチモーダルガイダンスをいかに取り入れているかを示す。 Brain-StreamsはfMRI信号を脳の領域から適切な埋め込みにマッピングする。我々は,実fMRIデータセットを用いて,Brain-Streamsの定量的および定性的に再構成能力を検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-18T16:19:57Z)
Brain3D: Generating 3D Objects from fMRI [76.41771117405973]
被験者のfMRIデータを入力として利用する新しい3Dオブジェクト表現学習手法であるBrain3Dを設計する。我々は,人間の視覚系の各領域の異なる機能的特徴を,我々のモデルが捉えていることを示す。予備評価は、Brain3Dがシミュレーションシナリオで障害した脳領域を正常に識別できることを示唆している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T06:06:11Z)
Mind-to-Image: Projecting Visual Mental Imagination of the Brain from fMRI [36.181302575642306]
視覚的想像力の再構築は、潜在的に革命的なアプリケーションにおいて、より大きな課題をもたらす。私たちは初めて、視覚画像に関するかなりのデータセット(約6hのスキャン)をコンパイルしました。我々は、fMRI-to-imageモデルの修正版を訓練し、2つのイマジネーションのモードから画像の再構成が可能であることを実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-08T12:46:39Z)
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)
Reconstructing Visual Stimulus Images from EEG Signals Based on Deep Visual Representation Model [5.483279087074447]
本稿では,脳波信号に基づく新しい画像再構成手法を提案する。高速スイッチング方式で視覚刺激画像の高認識性を実現するため,視覚刺激画像データセットを構築した。主エンコーダと従属デコーダからなる深部視覚表現モデル(DVRM)を提案し,視覚刺激を再構成する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-03-11T09:19:09Z)
Learning Robust Deep Visual Representations from EEG Brain Recordings [13.768240137063428]
本研究は,脳波に基づく深部表現の頑健な学習を行うための2段階の手法を提案する。ディープラーニングアーキテクチャを用いて,3つのデータセットにまたがる特徴抽出パイプラインの一般化性を実証する。本稿では,未知の画像を脳波空間に変換し,近似を用いて再構成する新しい枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-10-25T10:26:07Z)
Brain Captioning: Decoding human brain activity into images and text [1.5486926490986461]
本稿では,脳活動を意味のある画像やキャプションにデコードする革新的な手法を提案する。提案手法は,最先端画像キャプションモデルを活用し,ユニークな画像再構成パイプラインを組み込んだものである。生成したキャプションと画像の両方の定量的指標を用いて,本手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-19T09:57:19Z)
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)
Joint fMRI Decoding and Encoding with Latent Embedding Alignment [77.66508125297754]
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。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-26T14:14:58Z)
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)

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。