突破性非侵入式大脑解码框架：开启脑机接口与认知模型的新纪元

提升大脑信号解码准确性

原标题：入选NeurIPS 2024！中科院团队提出非侵入式大脑解码新框架，为脑机接口和认知模型发展奠定基础
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：8951字

多模态集成框架在脑信号解码中的应用

中国科学院自动化研究所的团队创新性地设计了一种多模态集成框架，将fMRI特征提取器与大语言模型结合，旨在解决大脑活动的视觉重建问题。这一框架能够增强脑信号解码能力，实现脑信号描述、复杂推理、概念定位和视觉重建等任务。

背景与发展

早在2008年，加州伯克利大学的Jack Gallant曾提出利用功能磁共振成像(fMRI)技术来可视化受试者的视觉体验。相比侵入性技术，非侵入性脑解码方法如fMRI更为安全且易于应用。然而，个体差异和神经信号的复杂性仍然是脑解码的关键挑战。

创新框架的设计

研究团队通过使用Vision Transformer 3D(ViT3D)将三维大脑结构与视觉语义相结合，采用高效的特征提取器对fMRI特征与视觉嵌入进行对齐。该框架简化了与大语言模型的整合，能够从单次实验数据中提取有效信息，显著降低训练成本。

研究亮点与成果

该研究以“Neuro-Vision to Language: Enhancing Brain Recording-based Visual Reconstruction and Language Interaction”为题，已被NeurIPS 2024接收，主要亮点包括：

1. 提升了通过大脑信号重建视觉的能力，加深了对相关神经机制的理解。
2. 通过多层次特征对齐，消除了对特定主题模型的依赖。
3. 扩展了fMRI图像相关文本数据，构建了多模态大模型，提升了大脑解码性能。

实验效果与应用前景

研究团队进行了多种实验，包括字幕和问答、视觉重建及概念定位，结果显示所提框架在大脑字幕任务和复杂推理任务中表现卓越，且具备良好的泛化能力。这一框架的成功应用为解码和理解大脑活动开辟了新路径，具有重要的临床和科技应用潜力。

结语

随着生命科学和人工智能的发展，解码人脑的技术正不断进步。这项研究不仅推动了脑科学领域的发展，也为脑机接口技术的应用提供了新的可能性，未来将为神经系统受损患者带来福音。

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