論文の概要: FedMinds: Privacy-Preserving Personalized Brain Visual Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02044v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 16:46:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 00:21:46.629077
• Title: FedMinds: Privacy-Preserving Personalized Brain Visual Decoding
• Title（参考訳）: FedMinds:プライバシ保護によるパーソナライズされた脳のビジュアルデコーディング
• Authors: Guangyin Bao, Duoqian Miao,
• Abstract要約: モデルトレーニング中の個人のプライバシ保護にフェデレーション学習を利用するFedMindsという新しいフレームワークを導入する。 提案フレームワークの性能を評価するため,信頼性の高いNSDデータセットの実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.921243665494098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Exploring the mysteries of the human brain is a long-term research topic in neuroscience. With the help of deep learning, decoding visual information from human brain activity fMRI has achieved promising performance. However, these decoding models require centralized storage of fMRI data to conduct training, leading to potential privacy security issues. In this paper, we focus on privacy preservation in multi-individual brain visual decoding. To this end, we introduce a novel framework called FedMinds, which utilizes federated learning to protect individuals' privacy during model training. In addition, we deploy individual adapters for each subject, thus allowing personalized visual decoding. We conduct experiments on the authoritative NSD datasets to evaluate the performance of the proposed framework. The results demonstrate that our framework achieves high-precision visual decoding along with privacy protection.
• Abstract（参考訳）: 人間の脳の謎を探求することは神経科学における長期的な研究課題である。 ディープラーニングの助けを借りて、人間の脳活動から視覚情報をデコードするfMRIは、有望なパフォーマンスを達成した。 しかしながら、これらの復号化モデルは、トレーニングを行うためにfMRIデータの集中ストレージを必要とするため、潜在的なプライバシセキュリティの問題が発生する可能性がある。 本稿では,多次元脳視覚復号法におけるプライバシ保護に着目した。 この目的のために,FedMindsという新しいフレームワークを導入する。フェデレーション学習を利用して,モデルのトレーニング中に個人のプライバシを保護する。 さらに、各対象に対して個別のアダプタを配置し、パーソナライズされた視覚的デコードを可能にする。 提案フレームワークの性能を評価するため,信頼性の高いNSDデータセットの実験を行った。 その結果,我々のフレームワークは,プライバシ保護とともに高精度な視覚復号化を実現していることがわかった。

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