研究人员开发了从大脑活动中解码视觉语义信息的新型深度学习方法。一项研究利用基于Transformer的端到端深度学习框架和皮层脑电图（ECoG）数据来预测视频刺激中的视觉类别，显示出有希望的结果和可解释性。另一项研究探索了使用脉冲神经网络（SNN）和功能磁共振成像（fMRI）数据进行视觉语义解码，发现SNN衍生的特征比传统人工神经网络特征更能与大脑活动对齐并提高解码准确性。 AI
影响 脑机接口的进步可能带来理解和与视觉感知互动的新方法。
排序理由 该集群包含两篇学术论文，详细介绍了用于视觉解码的AI驱动的脑机接口的新研究。
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- Early visual cortex organization in autism: an fMRI study
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