A Survey on fMRI-based Brain Decoding for Reconstructing Multimodal Stimuli

📄 arXiv: 2503.15978v1 📥 PDF

作者: Pengyu Liu, Guohua Dong, Dan Guo, Kun Li, Fengling Li, Xun Yang, Meng Wang, Xiaomin Ying

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-20

备注: 31 pages, 6 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

综述：基于fMRI脑解码的多模态刺激重建技术

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

关键词: fMRI 脑解码 多模态刺激重建 神经影像 脑机接口

📋 核心要点

  1. 现有fMRI脑解码方法在时间分辨率和信号噪声方面存在局限性，影响了重建多模态刺激的准确性和效率。
  2. 该综述通过系统梳理现有方法，按照模型结构进行分类，并分析其优缺点，为研究者提供参考。
  3. 通过对数据集、相关脑区和模型性能的总结，为未来研究方向提供了有价值的见解。

📝 摘要（中文）

本文综述了基于fMRI的脑解码技术在重建多模态刺激方面的最新进展。该技术通过解码大脑信号来重建外部刺激，从而深入理解大脑感知和复杂的认知过程。fMRI脑解码不仅揭示了复杂的神经机制，还推动了人工智能、疾病治疗和脑机接口的发展。神经影像和图像生成模型的进步显著提升了fMRI解码效果。fMRI提供高空间分辨率，但时间分辨率低且信号噪声大。GAN、VAE和Diffusion Models等技术提高了重建图像质量，多模态预训练模型促进了跨模态解码任务。本文系统地回顾了fMRI脑解码的最新进展，重点关注从被动大脑信号中重建刺激。总结了数据集、相关脑区，并按模型结构对现有方法进行分类，评估了模型性能，讨论了其有效性，最后指出了关键挑战并提出了未来研究方向。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用fMRI数据进行多模态刺激重建的问题。现有方法主要面临两个痛点：一是fMRI本身的时间分辨率较低，且信号噪声较大；二是多模态信息的融合和解码存在挑战，难以准确地从大脑信号中提取并重建出对应的刺激。

核心思路：论文的核心思路是对现有基于fMRI的脑解码方法进行系统性的梳理和分类，并分析各种方法的优缺点。通过总结常用的数据集、相关的脑区以及不同模型结构的特点，为研究者提供一个全面的参考框架，从而更好地理解和应用这些方法。

技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个方面：首先，介绍fMRI脑解码的基本原理和流程；其次，总结常用的数据集和相关的脑区；然后，按照模型结构对现有方法进行分类，例如基于GAN的方法、基于VAE的方法和基于Diffusion Model的方法等；接着，对各种方法的性能进行评估和比较；最后，讨论了该领域面临的挑战和未来的研究方向。

关键创新：该综述的关键创新在于其系统性和全面性。它不仅对现有方法进行了详细的分类和总结，还深入分析了各种方法的优缺点，并指出了未来的研究方向。此外，该综述还关注了多模态信息的融合和解码问题，这在之前的综述中较少涉及。

关键设计：该综述的关键设计在于其分类框架和评估指标。分类框架按照模型结构进行划分，使得研究者可以更容易地找到自己感兴趣的方法。评估指标包括重建图像的质量、解码的准确率等，这些指标可以帮助研究者更好地评估不同方法的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该综述总结了近年来fMRI脑解码领域的重要进展，特别是GAN、VAE和Diffusion Models等技术在提高重建图像质量方面的应用。同时，强调了多模态预训练模型在跨模态解码任务中的作用。通过对现有方法的分类和评估，为研究者提供了宝贵的参考，并指出了未来研究的潜在方向。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，包括：1）开发更先进的脑机接口，帮助残疾人恢复运动和交流能力；2）辅助诊断和治疗神经系统疾病，如阿尔茨海默病和精神分裂症；3）深入理解大脑的认知过程，为人工智能的发展提供新的思路。未来，该技术有望应用于虚拟现实、游戏等领域，创造更加沉浸式的用户体验。

📄 摘要（原文）

In daily life, we encounter diverse external stimuli, such as images, sounds, and videos. As research in multimodal stimuli and neuroscience advances, fMRI-based brain decoding has become a key tool for understanding brain perception and its complex cognitive processes. Decoding brain signals to reconstruct stimuli not only reveals intricate neural mechanisms but also drives progress in AI, disease treatment, and brain-computer interfaces. Recent advancements in neuroimaging and image generation models have significantly improved fMRI-based decoding. While fMRI offers high spatial resolution for precise brain activity mapping, its low temporal resolution and signal noise pose challenges. Meanwhile, techniques like GANs, VAEs, and Diffusion Models have enhanced reconstructed image quality, and multimodal pre-trained models have boosted cross-modal decoding tasks. This survey systematically reviews recent progress in fMRI-based brain decoding, focusing on stimulus reconstruction from passive brain signals. It summarizes datasets, relevant brain regions, and categorizes existing methods by model structure. Additionally, it evaluates model performance and discusses their effectiveness. Finally, it identifies key challenges and proposes future research directions, offering valuable insights for the field. For more information and resources related to this survey, visit https://github.com/LpyNow/BrainDecodingImage.