脑条件多模态综合：综述和分类
原文中文，约500字，阅读约需1分钟。发表于：。人工智能生成内容（AIGC）时代的大脑条件多模态综合继续发展，通过建立不同模态之间的映射关系，将脑信号反解码为知觉体验，这对于开发实用的脑 - 计算机界面系统和揭示大脑感知和理解外界刺激的复杂机制具有重要意义。本综述全面研究了基于 AIGC 的脑条件多模态综合，即 AIGC-Brain，勾勒了当前研究现状和未来方向。
BrainSynth是一种潜力巨大的生成式人工智能模型，可用于合成脑MRI。通过新的评估方法，合成MRI能够准确捕捉脑区结构特征，并编码年龄和性别影响。合成MRI有助于改善卷积神经网络训练，并为神经影像研究提供新机会。
