NeuralDiffuser: 基于主要视觉特征引导扩散的可控 fMRI 重建

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用 Latent Diffusion Models (LDM) 从功能性磁共振成像（fMRI）中重建视觉刺激，NeuralDiffuser 引入基于主要视觉特征的指导以提供细节线索，扩展 LDM 方法的自下而上过程，实现忠实的语义和细节，同时通过一种新颖的指导策略确保重复重构的一致性结果。在 Natural Senses Dataset (NSD) 上取得了 NeuralDiffuser...

该文章介绍了一个两阶段的fMRI表示学习框架，生成高分辨率和语义准确的图像。实验结果显示该模型在语义分类准确率上比先前最先进的方法提高了39.34％。

fMRI 特征学习者 表示学习框架 语义分类准确率 降噪
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