論文の概要: The AI Neuroscientist: An Interactive Agentic Interface for Neuroimaging Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.25254v1
- Date: Mon, 21 Sep 2026 18:05:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-23 18:04:04.075531
- Title: The AI Neuroscientist: An Interactive Agentic Interface for Neuroimaging Analysis
- Title（参考訳）: AI神経科学者:ニューロイメージング分析のための対話型エージェントインタフェース
- Abstract要約: 本稿では,対話型データ探索のための言語エージェントであるAI Neuroscientistを紹介する。
このシステムは、大きな言語モデル(LLM)とニューロイメージングツールセットを統合し、品質制御、モデリング、可視化を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.11159457309783
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Analyzing neuroimaging data requires specialized coding and statistical expertise, which limits accessibility for researchers without computational backgrounds. We present the AI Neuroscientist, a language agent for interactive data exploration. The system integrates a large language model (LLM) with a neuroimaging toolset to perform quality control, modeling, and visualization. This allows researchers to query data quality and specify analysis parameters directly in natural language, providing a transparent and interactive alternative to conventional scripted pipelines for small-scale data exploration. We demonstrate these capabilities using functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) data, and evaluate the agent on a custom fNIRS benchmarking suite against general-purpose LLM agents with code sandboxes. Future extensions will generalize the architecture to additional modalities, including functional magnetic resonance imaging (fMRI) data, and expand the benchmarking suite to additional fNIRS tasks.
- Abstract（参考訳）: ニューロイメージングデータを解析するには、特別なコーディングと統計的専門知識が必要であり、計算の背景を持たない研究者のアクセシビリティを制限する。
本稿では,対話型データ探索のための言語エージェントであるAI Neuroscientistを紹介する。
このシステムは、大きな言語モデル(LLM)とニューロイメージングツールセットを統合し、品質制御、モデリング、可視化を行う。
これにより、研究者はデータ品質をクエリし、自然言語で分析パラメータを直接指定することが可能になる。
機能的近赤外分光法(fNIRS)データを用いてこれらの機能を実証し、コードサンドボックスを用いた汎用LLMエージェントに対して、カスタムなfNIRSベンチマークスイート上でエージェントを評価する。
将来の拡張では、機能的磁気共鳴イメージング(fMRI)データを含む追加のモダリティにアーキテクチャを一般化し、ベンチマークスイートを追加のfNIRSタスクに拡張する予定である。
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