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摘要：來自中科院自動化所類腦智能研究中心的杜長德團(tuán)隊利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，讓解碼變得更為簡單精準(zhǔn)，這種方法還原出的圖像質(zhì)量也優(yōu)于以往的方法。
只掃描大腦就能較精確構(gòu)建出你所看到的景象，這聽起來像科幻小說，卻也是中國研究團(tuán)隊的成果。
如何通過分析人腦掃描成像來重建畫面，這是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的熱門話題，現(xiàn)有的做法是監(jiān)視人腦視皮層的活動，但是，要解碼相關(guān)的功能性磁共振成像（fMRI）并不容易。來自中科院自動化所類腦智能研究中心的杜長德團(tuán)隊利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來處理數(shù)據(jù)，讓fMRI解碼變得更為簡單精準(zhǔn)，這種方法還原出的圖像質(zhì)量也優(yōu)于以往的方法。
圖 | 不同的腦圖重建技術(shù)比較：首行是原圖，末行是的多視圖生成式模型的運算結(jié)果
處理fMRI的關(guān)鍵在于把人腦中三維的體素的活動與畫面中的二維像素對應(yīng)起來。但是，fMRI掃描卻很難避免噪聲的干擾，每一個體素的活動都會受到相鄰體素的影響，計算出較精確的結(jié)果往往也意味著高昂的代價。實際上，很多方法都無法克服這一點，因此重建的畫面品質(zhì)也大大降低。
而杜長德團(tuán)隊的做法是從幾組數(shù)據(jù)開始著手：他們讓被試者觀看一些簡單的圖像，例如單個數(shù)字或字母，并采集被試者視皮層的fMRI掃描結(jié)果，每一組數(shù)據(jù)都包含掃描結(jié)果和原始圖像。
實驗小組總共分析了超過1800組掃描數(shù)據(jù)及其原始圖像，并用90%的數(shù)據(jù)來進(jìn)行訓(xùn)練，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會理解掃描結(jié)果和原始圖像之間的關(guān)系。接下來，他們用剩下10%的數(shù)據(jù)進(jìn)行測試：把掃描結(jié)果輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓其重建原始圖像。
而結(jié)果也非常有趣，總體來說，他們還原的圖像正是原始圖像的清晰再現(xiàn)。大多數(shù)情況下，這種基于多視圖生成式模型的視覺信息編解碼比其他技術(shù)要較精確得多。
為評估該模型，小組比較了該模型與其他重建技術(shù)的運算結(jié)果。他們使用標(biāo)準(zhǔn)的圖片比較方法來考察重建圖像與原始圖像的近似程度。圖像比較的結(jié)果也證實了這一點。實驗小組認(rèn)為，大量的實驗比較證明，這種方法能夠更準(zhǔn)確地從fMRI掃描結(jié)果中重現(xiàn)視覺圖像。
而該方法的較大優(yōu)勢就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)到了應(yīng)該用哪些體素來重建圖像，不用分析所有的掃描數(shù)據(jù)。
另外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還學(xué)會了體素和體素是如何關(guān)聯(lián)的，這一點同樣至關(guān)重要，因為體素之間的關(guān)聯(lián)如果被不被識別，最終會被當(dāng)成噪聲被舍棄。這個新方法充分利用了體素的關(guān)聯(lián)，將之與噪聲區(qū)分開來。
這項研究不僅對計算神經(jīng)科學(xué)意義重大，也是研發(fā)新一代腦機(jī)接口技術(shù)的基石。實驗小組透露，他們的方法還可用于解碼其他方面的腦數(shù)據(jù)（例如聲音和動作任務(wù)），分析更復(fù)雜的場景以及移動的圖像。
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