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自動化所通過結構化神經信息解碼技術重建自然及人臉圖像
2020年11月03日 16:05:22
來源：自動化研究所 點擊量：3548
近日，中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心神經計算與腦機交互團隊的研究人員提出一種結構化神經解碼模型，實現根據腦活動模式，進行自然圖像、人臉等復雜視覺刺激的高質量重建。相關研究成果發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上。
【化工儀器網 科技前沿】近日，中國科學院自動化研究所類腦智能研究中心神經計算與腦機交互團隊的研究人員提出一種結構化神經解碼模型，實現根據腦活動模式，進行自然圖像、人臉等復雜視覺刺激的高質量重建。相關研究成果發表在IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems上。
長期以來，哲學家和科學家試圖揣測、觀察、理解和破譯大腦的運作方式，以使人們能夠感知和探索自然世界。其中，作為人類感知世界重要的信息通道，人腦視覺系統的加工機制獲得研究人員的關注。較多研究嘗試利用神經信息編解碼方法，即通過構建外部刺激與神經活動間的定量關系，揭示大腦視覺信息加工的機制。前期，研究人員提出一種基于貝葉斯深度學習的視覺神經信息解碼方法(TNNLS 2018)，并且能夠根據記錄到的腦活動信號，重建被試感知到的簡單視覺刺激內容(如手寫數字、字母等圖案)。然而，復雜的自然視覺刺激重建是難題。針對該問題，研究人員提出結構化神經信息解碼方法。該方法通過多任務特征解碼的方式，揭示出多個典型計算機視覺模型(如VGG、ResNet)與人腦腹側視覺通路在層次化特征表達方面的聯系。通過利用這種層次化特征與人腦視覺皮層信號表達間的關系，新方法能夠根據采集到的少量人腦fMRI數據，重建出被試感知到的復雜自然圖像和人臉刺激內容。該研究為理解大腦解碼過程提供新視角，促進非侵入式腦-機接口技術的進步。神經信息編解碼是腦機接口領域的核心研究問題，也是探索人腦復雜功能背后的原理從而促進類腦智能發展的有效途徑。
博士杜長德為論文首要作者，研究員何暉光為論文通訊作者。為促進該領域的持續發展，研究人員已將項目代碼及新采集的腦活動數據集開源。研究工作得到國家基金委重點項目、中科院戰略性先導科技專項等的支持。
論文鏈接
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