論文の概要: Whole-brain Transferable Representations from Large-Scale fMRI Data Improve Task-Evoked Brain Activity Decoding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22378v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 04:36:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.998023
- Title: Whole-brain Transferable Representations from Large-Scale fMRI Data Improve Task-Evoked Brain Activity Decoding
- Title（参考訳）: 大規模fMRIデータからの全脳伝達可能表現によるタスク誘発脳活動復号の改善
- Authors: Yueh-Po Peng, Vincent K. M. Cheung, Li Su,
- Abstract要約: 本稿では,大規模なfMRIデータセットから変換可能な表現を学習する変換器モデルSTDA-SwiFTを提案する。
本研究では,タスク誘発活動の下流復号性能を大幅に向上することを示す。
我々の研究は、fMRIデータから脳活動を復号する際の課題を克服するために、トランスファーラーニングを実行可能なアプローチとして示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.416130444086009
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A fundamental challenge in neuroscience is to decode mental states from brain activity. While functional magnetic resonance imaging (fMRI) offers a non-invasive approach to capture brain-wide neural dynamics with high spatial precision, decoding from fMRI data -- particularly from task-evoked activity -- remains challenging due to its high dimensionality, low signal-to-noise ratio, and limited within-subject data. Here, we leverage recent advances in computer vision and propose STDA-SwiFT, a transformer-based model that learns transferable representations from large-scale fMRI datasets via spatial-temporal divided attention and self-supervised contrastive learning. Using pretrained voxel-wise representations from 995 subjects in the Human Connectome Project (HCP), we show that our model substantially improves downstream decoding performance of task-evoked activity across multiple sensory and cognitive domains, even with minimal data preprocessing. We demonstrate performance gains from larger receptor fields afforded by our memory-efficient attention mechanism, as well as the impact of functional relevance in pretraining data when fine-tuning on small samples. Our work showcases transfer learning as a viable approach to harness large-scale datasets to overcome challenges in decoding brain activity from fMRI data.
- Abstract（参考訳）: 神経科学における根本的な課題は、脳の活動から精神状態を解読することである。
機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)は、高空間精度で脳全体の神経力学を捉える非侵襲的アプローチを提供するが、fMRIデータ(特にタスク誘発活動からのデコード)は、その高次元性、低信号-雑音比、オブジェクト内データに制限があるため、依然として困難である。
本稿では、コンピュータビジョンの最近の進歩を活用し、時空間分割された注意と自己教師付きコントラスト学習を通して、大規模なfMRIデータセットから転送可能な表現を学習する変換器ベースモデルSTDA-SwiFTを提案する。
我々は,Human Connectome Project (HCP) における995人の被験者の事前訓練されたボクセル表現を用いて,データ前処理が最小でも,複数の感覚領域および認知領域にわたるタスク誘発活動の下流復号性能を大幅に向上することを示す。
記憶効率の高い注意機構によって得られるより大きな受容体場の性能向上と,小サンプルの微調整における事前学習データにおける機能的関連性の影響を実証した。
我々の研究は、fMRIデータから脳活動を復号する際の課題を克服するために、大規模なデータセットを活用するためのトランスファーラーニングを実行可能なアプローチとして示している。
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