論文の概要: Modality-Agnostic fMRI Decoding of Vision and Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11771v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 13:30:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 20:29:45.104383
• Title: Modality-Agnostic fMRI Decoding of Vision and Language
• Title（参考訳）: モダリティ非依存 fMRI デコードによる視覚・言語
• Authors: Mitja Nikolaus, Milad Mozafari, Nicholas Asher, Leila Reddy, Rufin VanRullen,
• Abstract要約: 我々は、画像とテキスト記述の両方を見ている人々の大規模なfMRIデータセット(被験者あたり8,500トライアル)を導入し、使用します。 この新しいデータセットは、被験者が見ている刺激を予測できる単一のデコーダである、モダリティに依存しないデコーダの開発を可能にする。 我々はこのようなデコーダをトレーニングし、脳の信号を様々な利用可能な視覚、言語、マルチモーダル(ビジョン+言語)モデルから刺激表現にマッピングする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.837421245886033
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Previous studies have shown that it is possible to map brain activation data of subjects viewing images onto the feature representation space of not only vision models (modality-specific decoding) but also language models (cross-modal decoding). In this work, we introduce and use a new large-scale fMRI dataset (~8,500 trials per subject) of people watching both images and text descriptions of such images. This novel dataset enables the development of modality-agnostic decoders: a single decoder that can predict which stimulus a subject is seeing, irrespective of the modality (image or text) in which the stimulus is presented. We train and evaluate such decoders to map brain signals onto stimulus representations from a large range of publicly available vision, language and multimodal (vision+language) models. Our findings reveal that (1) modality-agnostic decoders perform as well as (and sometimes even better than) modality-specific decoders (2) modality-agnostic decoders mapping brain data onto representations from unimodal models perform as well as decoders relying on multimodal representations (3) while language and low-level visual (occipital) brain regions are best at decoding text and image stimuli, respectively, high-level visual (temporal) regions perform well on both stimulus types.
• Abstract（参考訳）: 従来の研究では、画像を見る被験者の脳活動データを視覚モデル(モダリティ特異的デコーディング)だけでなく、言語モデル(モダリティ横断デコーディング)の特徴表現空間にマッピングすることが可能であることが示されている。 本研究では,画像とテキスト記述の両方を見ている人々の大規模なfMRIデータセット(約8,500件の被験者毎のトライアル)を新たに導入し,使用した。 このデータセットは、刺激が提示されるモダリティ(画像またはテキスト)に関係なく、被験者が見ている刺激を予測できる単一のデコーダである、モダリティに依存しないデコーダの開発を可能にする。 我々はこのようなデコーダをトレーニングし、脳の信号を様々な利用可能な視覚、言語、マルチモーダル(ビジョン+言語)モデルから刺激表現にマッピングする。 その結果,(1) モダリティに依存しないデコーダ,(2) モダリティに依存しないデコーダ,(2) モダリティに依存しないデコーダ,(3) 言語と低レベルの視覚(後頭)脳領域がテキストや画像刺激の復号に最適であるのに対し,高レベルの視覚(側頭)領域は両方の刺激タイプでよく機能することがわかった。

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