用MEG重构人类大脑成像过程，Meta发布重磅研究 ！ 会产生微弱的发布电流

技术原理

从Meta发布的用M研究论文来看 ，Meta通过MEG开发的重构重磅AI模型原理并不复杂，主要包含图像编辑、人类大脑、大脑图像解码三大模块。成像

当我们的过程去新加坡打工十大禁忌大脑进行活动时，会产生微弱的发布电流。根据物理定律，用M研究这些电流会引起周围磁场的重构重磅变化 。利用MEG高度敏感的人类仪器检测这些磁场变化 ，从而获得脑部活动的大脑数据。

具体来说，成像MEG使用特殊的过程超导扼流计作为探测器。这些扼流计由超导环路组成，发布可以精确地捕捉到磁场的用M研究微小波动 。

探测器的位置经过精心设计 ，覆盖头部周围，测试者只需要坐在MEG仪器中保持头部静止即可。

MEG重构实验者大脑成像，出国劳务费用一览表 正规出国中介武汉每个图像大约每1.5秒呈现一次
。

虽然大脑电流活动引起的磁场强度非常微小，但MEG的探测器经过放大和处理就可以清晰地记录下来。

MEG包含200-300个探测器，每个探测器的位置都对应大脑的特定区域 。这样，MEG可以获得高时间分辨率的全头脑活动数据 。

一旦获得原始的MEG数据，研究人员就可以利用强大的出国劳务费用一览表 正规出国中介西安神经网络对其进行解码 ，提取重要的视觉信息，用于重构大脑图像。

Meta表示 ，最初想使用功能磁共振成像（fMRI）来搜集人类大脑的电流信息 ，日本企业直聘但在图像分辨率 、图像间隔以及连续性方面都不如MEG。

图像编辑模块

该模块基于多个预训练的计算机视觉模型，从输入图像中提取语义特征向量，作为解码的目标表示。研究人员比较了监督学习模型、图像-文本匹配模型 、自监督模型等，发现CLIP和DINO的表现最佳。

CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）通过图像-文本匹配进行预训练，获得泛化能力强的视觉语义特征。DINO(Distributional Invariance for Normalization)是一种自监督对比学习方法。

以CLIP为例，可以提取图像模块（CLIP-Vision）的平均特征或分类标记(CLS)特征
，文本模块(CLIP-Text)的平均特征 ，并拼接组合作为图像的语义特征表示。

大脑模块

该模块使用卷积神经网络，用于输入MEG数据窗口，输出是预测的图像特征向量。需要端到端训练
，学习将MEG的数据映射到图像输出的latent space
。

研究人员使用了卷积神经网络结构，包含残差块和膨胀卷积块 ，可以捕捉MEG时序信息 。同时添加注意力层、主体专属层等机制 。

为了进行图像检索，大脑模块以CLIP损失函数为目标 ，学习最大化匹配图像的特征相似度
。为进行图像生成，大脑模块以MSE损失为目标，直接预测图像模块的特征
。

图像解码模块

为了更好地解码图像 ，研究人员使用了latent diffusion扩散模型 ，将大脑模块预测的特征向量作为条件，日本求人可以生成与输入图像语义一致的新图像。

将大脑模块输出的CLIP语义特征和AutoKL特征作为条件，指导模型生成语义一致的图像。利用DDIM采样算法，以及噪声引导等技巧，逐步从噪声分布生成清晰的图像 。一般采用50步采样过程 。

最后
，使用感知指标（SSIM）和语义指标(CLIP相似度 、SwAV特征相关度)，评估图像的解码
、生成质量。

实验测试方面
 ，研究人员使用包含4名参与者的MEG数据集THINGS-MEG，该数据集包含22，448张唯一的自然图像
。

通过MEG的测试 ，研究人员发现大脑对图像的反应，主要集中在刺激出现后0-250ms的时间段，生成的图像能够保留语义信息。虽然生成的图像不是很完美，但结果表明重构的图像保留了丰富的高级特征。