論文の概要: TRIBE: TRImodal Brain Encoder for whole-brain fMRI response prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22229v1
• Date: Tue, 29 Jul 2025 20:52:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.870963
• Title: TRIBE: TRImodal Brain Encoder for whole-brain fMRI response prediction
• Title（参考訳）: TRIBE:全脳fMRI応答予測のためのトリモーダル脳エンコーダ
• Authors: Stéphane d'Ascoli, Jérémy Rapin, Yohann Benchetrit, Hubert Banville, Jean-Rémi King,
• Abstract要約: TRIBEは、複数のモードにわたる刺激に対する脳反応を予測するために訓練された最初のディープニューラルネットワークである。 我々のモデルはビデオに対する空間的および時間的fMRI応答を正確にモデル化することができる。 我々のアプローチは、人間の脳における表現の積分モデルを構築するための道を開く。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.864304771129752
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Historically, neuroscience has progressed by fragmenting into specialized domains, each focusing on isolated modalities, tasks, or brain regions. While fruitful, this approach hinders the development of a unified model of cognition. Here, we introduce TRIBE, the first deep neural network trained to predict brain responses to stimuli across multiple modalities, cortical areas and individuals. By combining the pretrained representations of text, audio and video foundational models and handling their time-evolving nature with a transformer, our model can precisely model the spatial and temporal fMRI responses to videos, achieving the first place in the Algonauts 2025 brain encoding competition with a significant margin over competitors. Ablations show that while unimodal models can reliably predict their corresponding cortical networks (e.g. visual or auditory networks), they are systematically outperformed by our multimodal model in high-level associative cortices. Currently applied to perception and comprehension, our approach paves the way towards building an integrative model of representations in the human brain. Our code is available at https://github.com/facebookresearch/algonauts-2025.
• Abstract（参考訳）: 歴史的に、神経科学は特定の領域に断片化することで進歩し、それぞれが孤立したモダリティ、タスク、または脳領域に焦点を当てている。 実りあるが、このアプローチは認知の統一モデルの開発を妨げる。 ここでは、複数のモード、皮質領域、個人にわたる刺激に対する脳反応を予測するために訓練された最初のディープニューラルネットワークTRIBEを紹介する。 テキスト,オーディオ,ビデオの基礎モデルの事前訓練された表現と,その時間進化的な性質を変換器と組み合わせることで,ビデオに対する空間的および時間的fMRI応答を正確にモデル化し,競争相手との大きな差を伴って,Algonauts 2025の脳エンコーディングコンペティションにおいて第1位を達成できる。 アブレーションは、単調モデルが対応する皮質ネットワーク(例えば視覚的・聴覚的ネットワーク)を確実に予測できる一方で、高次連想性皮質において、我々のマルチモーダルモデルにより体系的に優れた性能を発揮することを示している。 現在、認識と理解に応用されており、我々のアプローチは人間の脳における表現の積分モデルを構築するための道を開いた。 私たちのコードはhttps://github.com/facebookresearch/algonauts-2025で公開されています。

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