論文の概要: Visual Image Reconstruction from Brain Activity via Latent Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08429v2
- Date: Thu, 19 Jun 2025 12:37:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-23 14:57:51.883494
- Title: Visual Image Reconstruction from Brain Activity via Latent Representation
- Title（参考訳）: 潜在表現による脳活動からの視覚画像再構成
- Authors: Yukiyasu Kamitani, Misato Tanaka, Ken Shirakawa,
- Abstract要約: レビューでは、フィールドの進化は初期の分類のアプローチから洗練された再構築まで遡る。
多様なデータセットの必要性と、人間の知覚的判断に合わせた洗練された評価指標について論じる。
視覚画像再構成は、ニューラルコーディングに関する有望な洞察を提供し、視覚経験の新たな心理的測定を可能にする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Visual image reconstruction, the decoding of perceptual content from brain activity into images, has advanced significantly with the integration of deep neural networks (DNNs) and generative models. This review traces the field's evolution from early classification approaches to sophisticated reconstructions that capture detailed, subjective visual experiences, emphasizing the roles of hierarchical latent representations, compositional strategies, and modular architectures. Despite notable progress, challenges remain, such as achieving true zero-shot generalization for unseen images and accurately modeling the complex, subjective aspects of perception. We discuss the need for diverse datasets, refined evaluation metrics aligned with human perceptual judgments, and compositional representations that strengthen model robustness and generalizability. Ethical issues, including privacy, consent, and potential misuse, are underscored as critical considerations for responsible development. Visual image reconstruction offers promising insights into neural coding and enables new psychological measurements of visual experiences, with applications spanning clinical diagnostics and brain-machine interfaces.
- Abstract（参考訳）: 脳活動から画像への知覚内容の復号化である視覚画像再構成は、ディープニューラルネットワーク(DNN)と生成モデルの統合によって大きく進歩した。
このレビューは、初期の分類アプローチから、詳細で主観的な視覚的経験を捉え、階層的な潜在表現、構成戦略、モジュラーアーキテクチャーの役割を強調した洗練された再構築まで、この分野の進化を辿るものである。
顕著な進歩にもかかわらず、目に見えない画像に対して真のゼロショットの一般化を達成し、知覚の複雑な主観的側面を正確にモデル化するといった課題が残っている。
本稿では,多種多様なデータセットの必要性,人間の知覚的判断に適合した評価指標,モデルの堅牢性と一般化性を高める構成表現について論じる。
プライバシー、同意、潜在的な誤用を含む倫理的問題は、責任ある開発にとって重要な考慮事項として強調されている。
視覚的画像再構成は、ニューラルコーディングに関する有望な洞察を提供し、臨床診断と脳と機械のインターフェイスにまたがる応用を含む、視覚経験の新たな心理的測定を可能にする。
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