视觉神经信息编解码旨在利用功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)等神经影像数据研究视觉刺激与大脑神经活动之间的关系。编码研究可以对神经活动模式进行建模和预测,有助于脑科学与类脑智能的发展;解码研究可...
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视觉神经信息编解码旨在利用功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)等神经影像数据研究视觉刺激与大脑神经活动之间的关系。编码研究可以对神经活动模式进行建模和预测,有助于脑科学与类脑智能的发展;解码研究可以对人的视知觉状态进行解译,能够促进脑机接口领域的发展。因此,基于fMRI的视觉神经信息编解码方法研究具有重要的科学意义和工程价值。本文在总结基于fMRI的视觉神经信息编解码关键技术与研究进展的基础上,分析现有视觉神经信息编解码方法的局限。在视觉神经信息编码方面,详细介绍了基于群体感受野估计方法的发展过程;在视觉神经信息解码方面,首先,按照任务类型将其划分为语义分类、图像辨识和图像重建3个部分,并深入阐述了每个部分的代表性研究工作和所用的方法。特别地,在图像重建部分着重介绍了基于深度生成模型(主要包括变分自编码器和生成对抗网络)的简单图像、人脸图像和复杂自然图像的重建技术。其次,统计整理了该领域常用的10个开源数据集,并对数据集的样本规模、被试个数、刺激类型、研究用途及下载地址进行了详细归纳。最后,详细介绍了视觉神经信息编解码模型常用的度量指标,分析了当前视觉神经信息编码和解码方法的不足,提出可行的改进意见,并对未来发展方向进行展望。
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