LLM4Brain: Training a Large Language Model for Brain Video Understanding

📄 arXiv: 2409.17987v1 📥 PDF

作者: Ruizhe Zheng, Lichao Sun

分类: cs.CV, cs.HC

发布日期: 2024-09-26

备注: ECCV2024 Workshop

💡 一句话要点

LLM4Brain：训练大语言模型用于大脑视频理解，实现fMRI信号到语义信息的重建

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: fMRI解码 大语言模型 脑机接口 视觉语义信息 自监督学习

📋 核心要点

  1. 跨受试者fMRI信号解码视觉语义信息面临低信噪比、数据稀缺和个体差异等难题。
  2. 利用LLM强大的多模态处理能力，将fMRI信号编码为潜在表示，再由LLM映射到文本模态。
  3. 引入自监督领域自适应方法，提升视觉语义信息与大脑反应的对齐效果，实验结果良好。

📝 摘要（中文）

从不同受试者的脑信号（如功能性磁共振成像fMRI）中解码视觉语义信息面临着诸多挑战，包括低信噪比、有限的数据可用性和受试者间的差异。近年来，大型语言模型（LLM）在处理多模态信息方面表现出卓越的有效性。本研究提出了一种基于LLM的方法，用于从视频刺激引发的fMRI信号中重建视觉语义信息。具体而言，我们采用微调技术，在一个配备适配器的fMRI编码器上，将大脑反应转换为与视频刺激对齐的潜在表示。随后，这些表示通过LLM映射到文本模态。特别地，我们集成了自监督领域自适应方法，以增强视觉语义信息与大脑反应之间的对齐。我们的方法在使用各种定量语义指标时取得了良好的结果，同时产生了与真实信息相似的结果。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从fMRI信号中重建视觉语义信息的问题，尤其是在跨受试者的情况下。现有方法受限于fMRI信号的低信噪比、数据量不足以及个体差异，难以准确解码大脑活动对应的视觉内容。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和生成能力，将fMRI信号转化为LLM能够处理的潜在表示，然后利用LLM生成对应的文本描述。通过这种方式，可以有效地利用LLM的先验知识，提高重建的准确性和泛化能力。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) fMRI编码器：将fMRI信号编码为潜在表示。该编码器配备适配器，用于将大脑反应转换为与视频刺激对齐的潜在表示。2) LLM：将fMRI编码器输出的潜在表示映射到文本模态，生成对视频内容的描述。3) 自监督领域自适应模块：用于增强视觉语义信息与大脑反应之间的对齐，提高模型的鲁棒性。

关键创新：该方法的主要创新在于将LLM引入到fMRI信号的解码任务中，并结合自监督领域自适应方法，有效地解决了跨受试者fMRI信号解码的难题。与传统方法相比，该方法能够更好地利用LLM的先验知识，提高重建的准确性和泛化能力。

关键设计：fMRI编码器采用适配器结构，可以有效地将大脑反应转换为与视频刺激对齐的潜在表示。自监督领域自适应模块采用对比学习的方法，通过最大化相似样本之间的相似度，最小化不相似样本之间的相似度，来提高模型的鲁棒性。损失函数包括重建损失和对比学习损失，用于优化fMRI编码器和LLM的参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出的方法在fMRI信号重建视觉语义信息的任务中取得了良好的效果。通过使用各种定量语义指标进行评估，结果表明该方法能够产生与真实信息相似的结果，验证了LLM在脑信号解码方面的潜力。具体性能数据和对比基线在论文中给出。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如可以用于开发脑机接口设备，帮助瘫痪患者通过大脑活动与外界进行交流。此外，该技术还可以用于研究大脑的认知过程，例如视觉感知、语言理解等。未来，该研究有望推动神经科学和人工智能领域的交叉发展。

📄 摘要（原文）

Decoding visual-semantic information from brain signals, such as functional MRI (fMRI), across different subjects poses significant challenges, including low signal-to-noise ratio, limited data availability, and cross-subject variability. Recent advancements in large language models (LLMs) show remarkable effectiveness in processing multimodal information. In this study, we introduce an LLM-based approach for reconstructing visual-semantic information from fMRI signals elicited by video stimuli. Specifically, we employ fine-tuning techniques on an fMRI encoder equipped with adaptors to transform brain responses into latent representations aligned with the video stimuli. Subsequently, these representations are mapped to textual modality by LLM. In particular, we integrate self-supervised domain adaptation methods to enhance the alignment between visual-semantic information and brain responses. Our proposed method achieves good results using various quantitative semantic metrics, while yielding similarity with ground-truth information.