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Tutorial: 基于脑电的视觉重构(Visual Reconstruction with Guided Diffusion Model)
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NCClab脑电解码和视觉刺激下图像重建新作介绍,代码地址:https://github.com/ncclab-sustech/EEG_Image_decode。 摘要:如何通过神经信号解码人类视觉已经吸引了神经科学和机器学习领域长期存在的兴趣。现代对比学习和生成模型提高了基于fMRI的视觉解码和侦察结构的性能。然而,功能磁共振成像的高成本和低时间分辨率限制了它们在脑机接口(BCI)中的应用,促使人们对基于脑电图的视觉的需求很高重建。 在这项研究中,我们提出了一个基于脑电图的视觉重建框架。它包括一个即插即用的脑电图编码器,称为自适应思维映射器(ATM),它与图像嵌入对齐,以及一个两阶段脑电图引导图像发生器首先将脑电图特征转换为图像先验,然后重建视觉图像刺激与预训练的图像生成器。 我们的方法允许脑电图嵌入在图像分类和检索任务中取得优异的性能。我们的两级图像生成策略生动地重建了人类所看到的图像。此外,我们分析了来自不同时间窗和大脑区域的信号对大脑的影响解码和重构。展示了我们框架的多功能性脑磁图(MEG)数据模式。我们报告了基于脑电图的视觉解码实现了SOTA性能,突出了可移植性,低成本和高时间脑电的分辨率,实现广泛的脑机接口应用。
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