Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain decoding: toward real-time reconstruction of visual perception

論文の概要: Brain decoding: toward real-time reconstruction of visual perception

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.19812v3
Date: Thu, 14 Mar 2024 12:15:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-16 02:22:46.580982
Title: Brain decoding: toward real-time reconstruction of visual perception
Title（参考訳）: 脳の復号化 : 視覚のリアルタイム再構築に向けて
Authors: Yohann Benchetrit, Hubert Banville, Jean-Rémi King,
Abstract要約: 過去5年間で、生成的および基礎的AIシステムの使用は、脳活動の復号化を大幅に改善した。視覚知覚は、機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)から顕著な忠実さでデコードできる。本稿では、高時間分解能で脳活動を測定する神経イメージング装置である脳磁図(MEG)に基づく別のアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3654846342364308
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In the past five years, the use of generative and foundational AI systems has greatly improved the decoding of brain activity. Visual perception, in particular, can now be decoded from functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) with remarkable fidelity. This neuroimaging technique, however, suffers from a limited temporal resolution ($\approx$0.5 Hz) and thus fundamentally constrains its real-time usage. Here, we propose an alternative approach based on magnetoencephalography (MEG), a neuroimaging device capable of measuring brain activity with high temporal resolution ($\approx$5,000 Hz). For this, we develop an MEG decoding model trained with both contrastive and regression objectives and consisting of three modules: i) pretrained embeddings obtained from the image, ii) an MEG module trained end-to-end and iii) a pretrained image generator. Our results are threefold: Firstly, our MEG decoder shows a 7X improvement of image-retrieval over classic linear decoders. Second, late brain responses to images are best decoded with DINOv2, a recent foundational image model. Third, image retrievals and generations both suggest that high-level visual features can be decoded from MEG signals, although the same approach applied to 7T fMRI also recovers better low-level features. Overall, these results, while preliminary, provide an important step towards the decoding -- in real-time -- of the visual processes continuously unfolding within the human brain.
Abstract（参考訳）: 過去5年間で、生成的および基礎的AIシステムの使用は、脳活動の復号化を大幅に改善した。特に視覚知覚は、顕著な忠実さを持つ機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)から復号することができる。しかし、このニューロイメージング技術は時間分解能の限界(0.5Hz)に悩まされており、したがってそのリアルタイム利用を根本的に制限している。本稿では、高時間分解能(5,000Hz)で脳活動を計測できる脳波計測装置である脳磁図(MEG)に基づく別のアプローチを提案する。この目的のために、コントラストと回帰の両方の目的を訓練し、3つのモジュールからなるMEG復号モデルを開発する。一画像から得られる予め訓練された埋め込み二エンドツーエンドの訓練を受けたMEGモジュール及び三予め訓練した画像生成装置第一に、私たちのMEGデコーダは、古典的線形デコーダよりも画像検索が7倍改善したことを示す。第2に、画像に対する後期脳反応は、最近の基礎画像モデルであるDINOv2で最もよくデコードされる。第3に、画像検索と世代はどちらも、高レベルの視覚的特徴をMEG信号からデコードできることを示唆しているが、同様に7T fMRIにも適用されたアプローチは、より低レベルの特徴を回復させる。全体として、これらの結果は予備的ではあるが、人間の脳内で連続的に展開する視覚過程のデコード(リアルタイムで)への重要なステップを提供する。

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