論文の概要: SIM: Surface-based fMRI Analysis for Inter-Subject Multimodal Decoding from Movie-Watching Experiments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.16471v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 20:05:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-29 16:41:56.778398
• Title: SIM: Surface-based fMRI Analysis for Inter-Subject Multimodal Decoding from Movie-Watching Experiments
• Title（参考訳）: SIM:映画視聴実験によるオブジェクト間マルチモーダルデコードのための表面fMRI解析
• Authors: Simon Dahan, Gabriel Bénédict, Logan Z. J. Williams, Yourong Guo, Daniel Rueckert, Robert Leech, Emma C. Robinson,
• Abstract要約: 脳のデコーディングとエンコーディングのための現在のAIフレームワークは、通常、同じデータセット内でモデルをトレーニングし、テストする。 モデル一般化の鍵となる障害は、物体間皮質組織の多様性の度合いである。 本稿では,大脳皮質機能力学の一般化可能なモデルを構築する表面視覚変換器を用いてこの問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.786770726122436
• License:
• Abstract: Current AI frameworks for brain decoding and encoding, typically train and test models within the same datasets. This limits their utility for brain computer interfaces (BCI) or neurofeedback, for which it would be useful to pool experiences across individuals to better simulate stimuli not sampled during training. A key obstacle to model generalisation is the degree of variability of inter-subject cortical organisation, which makes it difficult to align or compare cortical signals across participants. In this paper we address this through the use of surface vision transformers, which build a generalisable model of cortical functional dynamics, through encoding the topography of cortical networks and their interactions as a moving image across a surface. This is then combined with tri-modal self-supervised contrastive (CLIP) alignment of audio, video, and fMRI modalities to enable the retrieval of visual and auditory stimuli from patterns of cortical activity (and vice-versa). We validate our approach on 7T task-fMRI data from 174 healthy participants engaged in the movie-watching experiment from the Human Connectome Project (HCP). Results show that it is possible to detect which movie clips an individual is watching purely from their brain activity, even for individuals and movies not seen during training. Further analysis of attention maps reveals that our model captures individual patterns of brain activity that reflect semantic and visual systems. This opens the door to future personalised simulations of brain function. Code & pre-trained models will be made available at https://github.com/metrics-lab/sim, processed data for training will be available upon request at https://gin.g-node.org/Sdahan30/sim.
• Abstract（参考訳）: 脳のデコーディングとエンコーディングのための現在のAIフレームワークは、通常、同じデータセット内でモデルをトレーニングし、テストする。 これにより、脳コンピューターインタフェース(BCI)や神経フィードバックの実用性が制限され、トレーニング中にサンプリングされない刺激をより良くシミュレートするために、個人間で経験をプールするのに役立ちます。 モデル一般化の鍵となる障害は、物体間皮質組織の多様性の度合いであり、参加者間で皮質信号の調整や比較が困難になる。 本稿では、表面視変換器を用いて、皮質ネットワークのトポグラフィーとそれらの相互作用を、表面を横断する移動画像として符号化することで、皮質機能力学の一般化可能なモデルを構築する。 次に、音声、ビデオ、fMRIモダリティのトリモーダル自己監督コントラスト(CLIP)アライメントと組み合わせて、皮質活動(および副交叉)のパターンから視覚的および聴覚的刺激の検索を可能にする。 我々は,Human Connectome Project (HCP) の映画視聴実験に携わる174名の健常者を対象に,7Tタスク-fMRIデータに対するアプローチを検証する。 その結果、トレーニング中に見えない個人や映画であっても、個人が脳活動から純粋に見ている映画クリップを検出することが可能であることが判明した。 注意図のさらなる分析により、我々のモデルは意味的・視覚的システムを反映した脳活動の個々のパターンを捉えていることが明らかとなった。 これは将来のパーソナライズされた脳機能のシミュレーションへの扉を開く。 コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/metrics-lab/simで利用可能になる。

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