文章来源:福汇下载发布时间:2025-04-02 12:29:09
耶鲁大学联合剑桥大学、达特茅斯学院研究人员,共同推出一款名为 MindLLM 的医疗行业 AI 工具,该工具能够将脑部功能性磁共振成像(fMRI)数据转化为文字,在多个基准测试中,表现优于业界 UMBRAE、BrainChat、UniBrain 等技术。
据介绍,MindLLM 由 fMRI 编码器和大型语言模型组成,能够分析 fMRI 扫描中的立体像素(Voxels)来解读脑部活动。其 fMRI 编码器采用了神经科学注意力机制,能够适应不同输入信号的形状,从而实现多种分析任务。
研究团队还为相应工具引入了脑部指令调优(BIT)方法,增强了模型从 fMRI 信号中提取多种语义信息的能力,使其能够执行图像描述、问答推理等多种解码任务。
测试结果显示,在文字解码、跨个体泛化和新任务适应性等基准测试中,MindLLM 相对业界模型至高提高了 12.0%、16.4% 和 25.0%,证明其在适应新受试者和处理未知语言推理方面均优于传统模型。
不过,研究人员提到目前该模型仅能分析静态图像信号,未来如果进一步改进,有望发展成实时 fMRI 解码器,并广泛应用于神经控制、脑机接口和认知神经科学等领域,对神经假肢修复感知能力、精神状态监控以及脑机交互等应用带来积极影响。
目前,相应论文已发布在 ArXiv 上,附论文地址(点此访问)。
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