Decodifica in tempo reale della percezione visiva con MindEye2 utilizzando la fMRI
I ricercatori hanno sviluppato un adattamento compatibile in tempo reale del pipeline MindEye2 per ricostruire immagini naturali percepite dai dati fMRI. Utilizzando RT-Cloud, una piattaforma cloud open-source, hanno decodificato la percezione visiva a singolo trial entro secondi dalla presentazione dell'immagine. Ciò supera i vincoli computazionali che in precedenza impedivano l'uso di metodi di decodifica all'avanguardia in tempo reale per il neurofeedback a ciclo chiuso. Il lavoro dimostra che una decodifica a grana fine è realizzabile in contesti in tempo reale, potenzialmente avanzando sia la ricerca scientifica che le applicazioni cliniche del neurofeedback fMRI.
Fatti principali
- Il neurofeedback a ciclo chiuso in tempo reale basato su fMRI ha portato a progressi scientifici e clinici.
- I metodi di analisi sofisticati sono in ritardo rispetto alla decodifica fMRI all'avanguardia a causa di fattori computazionali.
- La maggior parte dei pipeline di decodifica avanzati non rientra nei vincoli di elaborazione in tempo reale.
- MindEye2 è un pipeline all'avanguardia per ricostruire immagini naturali percepite.
- I ricercatori hanno adattato MindEye2 per la compatibilità in tempo reale.
- RT-Cloud è una piattaforma cloud open-source e scalabile utilizzata per la scansione in tempo reale.
- La percezione visiva a singolo trial è stata decodificata entro secondi dalla presentazione dell'immagine.
- Una decodifica a grana fine affidabile è realizzabile in contesti in tempo reale.
Entità
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