論文の概要: A Convolutional Framework for Mapping Imagined Auditory MEG into Listened Brain Responses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.03458v1
• Date: Wed, 03 Dec 2025 05:23:10 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2025-12-04 12:04:34.392354
• Title: A Convolutional Framework for Mapping Imagined Auditory MEG into Listened Brain Responses
• Title（参考訳）: 聴覚MEGを聴取脳応答にマッピングするための畳み込みフレームワーク
• Authors: Maryam Maghsoudi, Mohsen Rezaeizadeh, Shihab Shamma,
• Abstract要約: 脳磁図(MEG)データセットを,音楽的・詩的な刺激を想像し,聴くように訓練したミュージシャンから収集した。 脳の反応と知覚の両方が、一貫した、条件特異的な情報を含んでいることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Decoding imagined speech engages complex neural processes that are difficult to interpret due to uncertainty in timing and the limited availability of imagined-response datasets. In this study, we present a Magnetoencephalography (MEG) dataset collected from trained musicians as they imagined and listened to musical and poetic stimuli. We show that both imagined and perceived brain responses contain consistent, condition-specific information. Using a sliding-window ridge regression model, we first mapped imagined responses to listened responses at the single-subject level, but found limited generalization across subjects. At the group level, we developed an encoder-decoder convolutional neural network with a subject-specific calibration layer that produced stable and generalizable mappings. The CNN consistently outperformed the null model, yielding significantly higher correlations between predicted and true listened responses for nearly all held-out subjects. Our findings demonstrate that imagined neural activity can be transformed into perception-like responses, providing a foundation for future brain-computer interface applications involving imagined speech and music.
• Abstract（参考訳）: 想像された音声の復号化は、タイミングの不確実性や想像された応答データセットの可用性の制限による解釈が難しい複雑なニューラルプロセスにかかわる。 本研究では,音楽的・詩的な刺激に耳を傾けながら,訓練を受けたミュージシャンから収集した脳磁図(MEG)データセットについて述べる。 脳の反応と知覚の両方が、一貫した、条件特異的な情報を含んでいることを示す。 スライドウインドウ・リッジ回帰モデルを用いて,まず,単目的レベルでの聞き取り応答に対する仮想応答をマッピングしたが,対象者間では限定的な一般化がみられた。 グループレベルでは、安定かつ一般化可能なマッピングを生成する対象特化キャリブレーション層を備えたエンコーダ・デコーダ畳み込みニューラルネットワークを開発した。 CNNは一貫してヌルモデルより優れており、ほぼすべての被験者に対して予測された応答と真の応答の相関がかなり高い結果となった。 我々の研究結果は、想像された神経活動が知覚的な反応に変換できることを示し、脳とコンピュータのインターフェースの将来の応用の基礎となる。

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