論文の概要: BrainDecoder: Style-Based Visual Decoding of EEG Signals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05279v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 02:14:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 16:00:52.368739
• Title: BrainDecoder: Style-Based Visual Decoding of EEG Signals
• Title（参考訳）: BrainDecoder: 脳波信号のスタイルベースのビジュアルデコーディング
• Authors: Minsuk Choi, Hiroshi Ishikawa,
• Abstract要約: 脳波(EEG)から視覚刺激の神経表現をデコードすることで、脳の活動と認知に関する貴重な洞察が得られる。 近年の深層学習の進歩は脳波の視覚的復号化の分野を著しく強化している。 被験者が見ている画像の色やテクスチャなどのスタイルの再構築を強調する新しいビジュアルデコードパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1611379205310506
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Decoding neural representations of visual stimuli from electroencephalography (EEG) offers valuable insights into brain activity and cognition. Recent advancements in deep learning have significantly enhanced the field of visual decoding of EEG, primarily focusing on reconstructing the semantic content of visual stimuli. In this paper, we present a novel visual decoding pipeline that, in addition to recovering the content, emphasizes the reconstruction of the style, such as color and texture, of images viewed by the subject. Unlike previous methods, this ``style-based'' approach learns in the CLIP spaces of image and text separately, facilitating a more nuanced extraction of information from EEG signals. We also use captions for text alignment simpler than previously employed, which we find work better. Both quantitative and qualitative evaluations show that our method better preserves the style of visual stimuli and extracts more fine-grained semantic information from neural signals. Notably, it achieves significant improvements in quantitative results and sets a new state-of-the-art on the popular Brain2Image dataset.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)から視覚刺激の神経表現をデコードすることで、脳の活動と認知に関する貴重な洞察が得られる。 近年の深層学習の進歩は脳波の視覚的デコーディングの分野を著しく強化し、視覚刺激のセマンティックな内容の再構築に重点を置いている。 本稿では,映像の色彩やテクスチャといったスタイルの再構築を重視した新しいビジュアルデコードパイプラインを提案する。 従来の方法とは異なり、この `style-based' アプローチは、画像とテキストの CLIP 空間で個別に学習し、EEG 信号からよりニュアンスな情報抽出を容易にする。 テキストアライメントのキャプションも以前よりもシンプルにしています。 定量的および定性的な評価は,視覚刺激のスタイルをよりよく保存し,神経信号からよりきめ細かな意味情報を抽出することを示す。 特に、定量化結果の大幅な改善を実現し、人気の高いBrain2Imageデータセットに新しい最先端のデータセットを設定する。

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