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R&B -- 节奏与脑：通过人脑活动解码音乐的跨主体研究
本研究通过功能性磁共振成像（fMRI）测量的人脑活动，探究音乐是否能够从中解码。利用最新的数据集和预训练的计算模型，研究人员构建了神经数据和音乐刺激的潜在表示之间的映射关系，通过功能和解剖对齐技术解决了 fMRI 数据中低时间分辨率和信噪比
PDF11 days ago
使用风格迁移减轻 fMRI 结果中的分析变异
通过使用不同的生成模型，包括扩散模型（DM），将不同功能性磁共振成像（fMRI）管道生成的统计图转换，我们提出了一种新的方法来提高神经影像学结果的可重复性。利用 DM 和无监督的多域图像之间的转换框架，我们通过一个辅助分类器的潜在空间来限制
PDF3 months ago
非笛卡尔自监督物理驱动深度学习重建高加速多回波螺旋磁共振成像
本文提出一种基于物理驱动的深度学习重建技术来加速多回波螺旋 fMRI，从而实现高时空分辨率和有意义的 BOLD 分析。
PDF7 months ago
基于人类视觉的 fMRI 时间序列分析，探究观看复杂度不同图像时 BOLD 响应的变化
通过使用 fMRI 时间序列分析，本研究旨在研究人类大脑对不同复杂度图像的神经变化，通过对公开的 BOLD5000 数据集进行图像分类和时间语义分割的实验，以揭示人类大脑在感知图像时 BOLD 信号的波动和变化。
PDF9 months ago
神经表征的拓扑和几何
探索了拓扑脑表示相似性分析（tRSA），一种推广了脑表示相似性分析（RSA）的几何与拓扑摘要统计的家族，该方法可用于表征脑表示的拓扑特征并在噪音和个体变异性方面具有鲁棒性，在模拟和功能性磁共振成像（fMRI）数据上进行了评估。
PDF9 months ago
跨视觉数据集中静态图像的 BOLD fMRI 时间序列编码：人类视觉的初步研究
使用功能性磁共振成像（fMRI）对不同图像数据集进行复杂性特定的图像分类，研究神经活动与视觉相关的差异，发现并比较了不同网络模型在多类别分类中的性能，建立了研究人类大脑对不同复杂度图像反应的基准。
PDF10 months ago
视觉编码模型与缩放定律的适用性
探索如何构建高性能视觉编码模型以预测脑活动，通过研究功能性磁共振成像（fMRI）数据中的视觉模型参数大小和样本量对预测准确性的影响，结果表明增加训练集样本量和视觉模型参数大小能够提高预测准确性，从而更好地理解视觉神经科学。
PDFa year ago
DreaMR: 功能性磁共振成像的扩散驱动反事实解释
本研究提出了首个扩散驱动的反事实方法 DreaMR，用于高特异性、可信度和保真度的功能性磁共振成像解释。实验证明，DreaMR 在样本生成方面优于其他反事实方法，具有卓越的特异性、保真度和效率。
PDFa year ago
多分辨率时空增强变压器去噪与功能扩散 GAN 构建 MCI 分析脑有效连接
本论文提出了一种新型的多分辨率时空增强变压器去噪网络，利用一个条件扩散过程将噪声和功能磁共振成像（fMRI）转换为对轻度认知障碍（MCI）进行分析的有效连接，该模型不仅预测性能卓越，而且能够识别与临床研究一致的 MCI 相关因果连接。
PDFa year ago
利用深度神经进化算法从功能磁共振邻接矩阵预测原发性脑肿瘤分级
本研究使用深度神经进化法训练卷积神经网络，通过功能性连接判别人脑肿瘤类型 (HGG/LGG)，在仅使用 30 个邻接矩阵进行训练的情况下，取得了理想的测试集准确性，并发现网络学到了高度复杂的特征。
PDF2 years ago