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🧠MindShot：跨个体少样本学习的脑解码框架
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MindShot: Brain Decoding Framework Using Only One Image
论文：https://arxiv.org/abs/2405.15278v1
MindShot 是一个创新的脑解码框架，它通过功能磁共振成像（fMRI）技术从大脑信号中重建视觉刺激。MindShot 的核心特性在于它能够处理仅有少量fMRI图像对的情况，这在实际应用中是一个显著的优势，因为它减少了对大量数据采集的依赖。
MindShot 框架采用两阶段的训练过程：预训练和微调。在预训练阶段，模型通过对比学习从多个个体中获取先验知识，然后在微调阶段，仅使用新个体的少量fMRI图像对进行进一步训练。这种设计使得MindShot在新个体上能够快速适应，并且能够生成语义上忠实的图像。
实验结果表明，MindShot在少样本情况下重建图像的性能超过了传统的每个个体一个模型的方法，这证明了其在实际应用中的潜力和有效性。
技术解读
MindShot 利用跨个体的先验知识，通过一个称为HRF适配器的组件来模拟不同个体间的生理差异，同时采用基于傅里叶的跨个体监督方法来提取和利用来自其他个体的生物学信号指导信息。这种方法不仅提高了模型的泛化能力，还显著降低了过拟合的风险。
MindShot 的处理过程分为以下几个关键步骤：
- 预训练阶段（Prior Knowledge Pretrain）：
- 在这个阶段，MindShot使用对比学习方法从多个个体中获取先验知识。
- 利用多个个体的fMRI数据和相应的视觉刺激，训练一个视觉解码模型。
- 只有大脑编码器（Ebrain）通过对比学习法进行训练，以获得跨个体的通用语义特征和表示。
- 新个体少样本适应阶段（New Subject Few-shot Adaptation）：
- 利用在预训练阶段获得的知识，对新个体进行适应性训练。
- 由于数据集（如NSD数据集）中不同个体共享的图像数量有限，因此采用HRF适配器和傅里叶监督方法来充分利用先验知识。
- HRF适配器（HRF Adapter）：
- HRF适配器受血流动力学响应函数启发，设计用于模拟个体间的变异性。
- 在微调阶段，只有HRF适配器是可训练的，通过学习映射函数来调整fMRI信号，减少个体间的差异。
- 傅里叶监督（Fourier-based Supervision）：
- 利用傅里叶变换提取fMRI信号的高级和低级特征，包括信号的幅度和相位信息。
- 通过傅里叶域中的幅度和相位的比较，实现跨个体的监督，帮助模型更好地适应新个体。
- 图像重建（Image Reconstruction）：
- 经过HRF适配器调整后的fMRI信号输入到预训练的大脑编码器中，生成语义嵌入。
- 语义嵌入随后用于指导大脑解码器（Dbrain）重建图像。
- 损失函数（Loss Function）：
- 在训练过程中，使用SoftCLIP损失和先验损失来确保新个体的脑视觉重建与CLIP嵌入空间对齐。
- 总损失函数结合了语义损失和傅里叶损失，以实现新个体的脑活动视觉重建。
整个过程的目的是实现在只有少量fMRI图像对的情况下对新个体的视觉刺激进行有效的解码和图像重建，同时减少对大量数据的依赖，提高模型的泛化能力。MindShot通过这种创新的方法，在少样本学习领域取得了显著的进展。
论文解读
本文提出了一个名为MindShot的新型脑解码框架，旨在通过仅使用少量功能磁共振成像（fMRI）图像对来重建视觉刺激。
论文的主要内容概括如下：
- 摘要：介绍了MindShot，这是一个基于少量fMRI图像对进行脑解码的新框架。它通过跨个体先验知识来解决过拟合和生物信号指导不足的问题。
- 引言：阐述了脑解码的重要性，即从大脑活动中重建图像，以及现有方法的局限性，如获取fMRI图像对的困难和个体差异。
- 相关工作：
- 2.1节讨论了脑解码的发展，包括从深度神经网络到生成对抗网络和扩散模型的演进。
- 2.2节探讨了扩散概率模型在多模态和生成式人工智能中的应用。
- 方法论：
- 3.1节定义了少样本脑解码任务。
- 3.2节详细介绍了MindShot框架，包括预训练阶段和新个体少样本适应阶段。
- 3.3节描述了HRF适配器的设计和工作原理。
- 3.4节解释了基于傅里叶的跨个体监督方法。
- 实验：
- 4.1节提供了实现细节，包括使用的数据集和评估指标。
- 4.2节展示了少样本脑解码的实验结果，并与每个个体一个模型的框架进行了比较。
- 4.3节分析了不同视觉刺激选择方法对模型训练结果的影响。
- 4.4节进行了消融研究，探讨了不同监督方法的有效性。
- 局限性：讨论了MindShot框架的局限性，包括数据获取的困难、视觉刺激选择的难题、fMRI信号的时间和空间信息缺失，以及图像生成过程中缺乏低级信息指导等问题。
- 结论：总结了MindShot框架的主要贡献，强调了其在少量样本情况下实现有效脑解码的潜力，并指出了进一步研究的方向。
- 附录：提供了实验的额外细节，包括实现细节、少样本脑解码任务的具体设置、MindShot架构的具体设计、HRF适配器结构的消融研究结果、傅里叶监督方法的可视化，以及对不同个体的少样本脑解码结果的进一步展示。
- 伦理和社会影响：讨论了脑解码技术进步带来的伦理和社会问题，强调了建立严格伦理框架的重要性。