論文の概要: Brain-Grasp: Graph-based Saliency Priors for Improved fMRI-based Visual Brain Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10617v1
• Date: Sun, 12 Apr 2026 12:50:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.134161
• Title: Brain-Grasp: Graph-based Saliency Priors for Improved fMRI-based Visual Brain Decoding
• Title（参考訳）: Brain-Grasp: 改良されたfMRIベースの視覚脳復号のためのグラフベースのサリエンシ優先
• Authors: Mohammad Moradi, Morteza Moradi, Marco Grassia, Giuseppe Mangioni,
• Abstract要約: 脳誘導画像生成の最近の進歩は、fMRIによる再構成の品質を改善している。 本稿では,脳信号から空間マスクへ構造的手がかりを変換するために,グラフインフォームド・サリエンシを用いたサリエンシ駆動型デコーディングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.130221069212388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in brain-guided image generation has improved the quality of fMRI-based reconstructions; however, fundamental challenges remain in preserving object-level structure and semantic fidelity. Many existing approaches overlook the spatial arrangement of salient objects, leading to conceptually inconsistent outputs. We propose a saliency-driven decoding framework that employs graph-informed saliency priors to translate structural cues from brain signals into spatial masks. These masks, together with semantic information extracted from embeddings, condition a diffusion model to guide image regeneration, helping preserve object conformity while maintaining natural scene composition. In contrast to pipelines that invoke multiple diffusion stages, our approach relies on a single frozen model, offering a more lightweight yet effective design. Experiments show that this strategy improves both conceptual alignment and structural similarity to the original stimuli, while also introducing a new direction for efficient, interpretable, and structurally grounded brain decoding.
• Abstract（参考訳）: 脳誘導画像生成の最近の進歩は、fMRIによる再構成の質を向上させるが、しかしながら、オブジェクトレベルの構造と意味的忠実性を維持することには、根本的な課題が残っている。 既存の多くのアプローチは、有向物体の空間的配置を見落とし、概念的に矛盾する出力をもたらす。 本稿では,脳信号から空間マスクへ構造的手がかりを変換するために,グラフインフォームド・サリエンシを用いたサリエンシ駆動型デコーディングフレームワークを提案する。 これらのマスクは、埋め込みから抽出した意味情報とともに、拡散モデルを用いて画像再生を誘導し、自然なシーン構成を維持しながらオブジェクトの整合性を維持する。 複数の拡散ステージを起動するパイプラインとは対照的に、我々のアプローチは単一の凍結モデルに依存しており、より軽量で効果的な設計を提供する。 実験により、この戦略は元の刺激と概念的アライメントと構造的類似性の両方を改善し、同時に、効率的、解釈可能、構造的に基盤付けられた脳のデコードのための新しい方向を導入した。

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