論文の概要: Progress Towards Decoding Visual Imagery via fNIRS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.07662v1
• Date: Tue, 11 Jun 2024 19:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 21:25:46.287714
• Title: Progress Towards Decoding Visual Imagery via fNIRS
• Title（参考訳）: fNIRSによる画像の復号化に向けて
• Authors: Michel Adamic, Wellington Avelino, Anna Brandenberger, Bryan Chiang, Hunter Davis, Stephen Fay, Andrew Gregory, Aayush Gupta, Raphael Hotter, Grace Jiang, Fiona Leng, Stephen Polcyn, Thomas Ribeiro, Paul Scotti, Michelle Wang, Marley Xiong, Jonathan Xu,
• Abstract要約: 我々は,fNIRS脳活動からのイメージ再構成の可能性を示し,必要な仕様に適合するプロトタイプの構築に着手する。 その結果, フル解像度fMRIでは93%, 2cmでは20%の精度で検索精度は71%であった。 我々は、レーザードライバ、光子検出器、デジタルコンバータシステムからなるプロトタイプの時間領域fNIRSデバイスの設計を共有している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7462528722319968
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We demonstrate the possibility of reconstructing images from fNIRS brain activity and start building a prototype to match the required specs. By training an image reconstruction model on downsampled fMRI data, we discovered that cm-scale spatial resolution is sufficient for image generation. We obtained 71% retrieval accuracy with 1-cm resolution, compared to 93% on the full-resolution fMRI, and 20% with 2-cm resolution. With simulations and high-density tomography, we found that time-domain fNIRS can achieve 1-cm resolution, compared to 2-cm resolution for continuous-wave fNIRS. Lastly, we share designs for a prototype time-domain fNIRS device, consisting of a laser driver, a single photon detector, and a time-to-digital converter system.
• Abstract（参考訳）: 我々は,fNIRS脳活動からのイメージ再構成の可能性を示し,必要な仕様に適合するプロトタイプの構築に着手する。 縮小されたfMRIデータを用いて画像再構成モデルを訓練することにより,cmスケールの空間分解能は画像生成に十分であることがわかった。 その結果, フル解像度fMRIでは93%, 2cmでは20%の精度で検索精度は71%であった。 シミュレーションと高密度トモグラフィにより,時間領域fNIRSは連続波fNIRSの2cm分解能と比較して1cm分解能が得られることがわかった。 最後に,レーザードライバ,光子検出器,デジタルコンバータシステムからなるプロトタイプの時間領域fNIRSデバイスの設計を共有する。

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