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。

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