論文の概要: MinD-3D: Reconstruct High-quality 3D objects in Human Brain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07485v2
• Date: Thu, 21 Mar 2024 08:19:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 19:27:29.700752
• Title: MinD-3D: Reconstruct High-quality 3D objects in Human Brain
• Title（参考訳）: MinD-3D:人間の脳における高品質な3Dオブジェクトの再構築
• Authors: Jianxiong Gao, Yuqian Fu, Yun Wang, Xuelin Qian, Jianfeng Feng, Yanwei Fu,
• Abstract要約: Recon3DMindは、fMRI(Functional Magnetic Resonance Imaging)信号から3次元視覚を再構成するための革新的なタスクである。 このデータセットは14人の参加者のデータを含み、3Dオブジェクトの360度ビデオが特徴である。 我々は,脳の3次元視覚情報をfMRI信号から復号化するための,新規で効果的な3段階フレームワークMinD-3Dを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.534007259536715
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we introduce Recon3DMind, an innovative task aimed at reconstructing 3D visuals from Functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) signals, marking a significant advancement in the fields of cognitive neuroscience and computer vision. To support this pioneering task, we present the fMRI-Shape dataset, which includes data from 14 participants and features 360-degree videos of 3D objects to enable comprehensive fMRI signal capture across various settings, thereby laying a foundation for future research. Furthermore, we propose MinD-3D, a novel and effective three-stage framework specifically designed to decode the brain's 3D visual information from fMRI signals, demonstrating the feasibility of this challenging task. The framework begins by extracting and aggregating features from fMRI frames through a neuro-fusion encoder, subsequently employs a feature bridge diffusion model to generate visual features, and ultimately recovers the 3D object via a generative transformer decoder. We assess the performance of MinD-3D using a suite of semantic and structural metrics and analyze the correlation between the features extracted by our model and the visual regions of interest (ROIs) in fMRI signals. Our findings indicate that MinD-3D not only reconstructs 3D objects with high semantic relevance and spatial similarity but also significantly enhances our understanding of the human brain's capabilities in processing 3D visual information. Project page at: https://jianxgao.github.io/MinD-3D.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,fMRI(Function Magnetic Resonance Imaging)信号から3次元視覚を再構築するための革新的な課題であるRecon3DMindを紹介する。 この先駆的なタスクを支援するために、14人の参加者からのデータを含むfMRI-Shapeデータセットを提示し、3Dオブジェクトの360度映像を特徴とし、様々な設定で総合的なfMRI信号のキャプチャを可能にし、将来の研究の基礎を築いた。 さらに,脳の3次元視覚情報をfMRI信号から復号化するための新しい3段階フレームワークMinD-3Dを提案する。 このフレームワークは、fMRIフレームからニューロフュージョンエンコーダを介して特徴を抽出して集約し、続いて特徴橋拡散モデルを用いて視覚的特徴を生成し、最終的に生成トランスフォーマーデコーダを介して3Dオブジェクトを復元する。 意味的および構造的指標を用いたMinD-3Dの性能評価を行い,fMRI信号における特徴量と関心領域(ROI)の関係を解析した。 以上の結果から,MinD-3Dは意味的関連性と空間的類似性が高い3Dオブジェクトを再構成するだけでなく,人間の脳の3D視覚情報処理能力の理解を著しく向上させることが示唆された。 プロジェクトページ: https://jianxgao.github.io/MinD-3D。

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