Brain-X | 基于脑机接口的fMRI脑信号测量中重建连续语言

本文讨论了基于脑机接口（BCI）和功能磁共振成像（fMRI）技术重建连续语言的新方法。研究背景在于先前的方法主要依赖侵入性颅内电极，而Tang等人在Nature Neuroscience上提出的新方法则利用非侵入性fMRI技术。研究目的在于克服从fMRI数据中重建连续语言的三大困难：脑内语义表征区域不明确、fMRI时间分辨率低以及语义空间约束的挑战。结论指出，通过贝叶斯解码框架和GPT-1语言模型，研究成功实现了非侵入性语义重建，尽管存在依赖编码模型性能和线性叠加假设的局限性，但为未来BCI技术的发展提供了新的方向。