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Decoding fMRI Data into Captions using Prefix Language Modeling

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内容提要

本研究提出了一种新颖的脑信号解码技术，通过预测DINOv2模型的图像嵌入，将fMRI信号解码为图像字幕，并作为GPT-2语言模型的前缀，从而显著降低计算需求。同时，采用三维卷积神经网络更好地考虑体素位置信息，提升大脑解码的精度和效率。

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标签

DINOv2 GPT-2 fMRI 三维卷积神经网络 脑信号解码
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