FlatClip 方法复用图像模型进行 fMRI 学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-16 04:00

研究人员开发了 FlatClip，一种利用冻结的图像基础模型从 fMRI 数据中学习表示的新颖方法。该方法将皮层活动映射到与解剖结构相关的扁平地图，并使用 SigLIP2 编码器提取特征，仅需轻量级的下游探针进行训练。在某些基准测试中，FlatClip 相较于 ROI 级别的基线方法表现出竞争力，并强调了皮层排列和输入区域选择对于有效 fMRI 分析的重要性。 AI

影响该方法为在神经科学研究中利用预训练图像模型提供了一种新途径，有望加速大脑活动分析的发现。

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报道来源 [1]

arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Mo Wang, Wenhao Ye, Zihan Ning, Jiayu Zuo, Junfeng Xia, Hongkai Wen, Quanying Liu · 2026-10-16 04:00

FlatClip：通过皮层扁平图利用图像基础模型进行fMRI表征学习

arXiv:2609.31204v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Can the spatial organization of cortical activity help transfer frozen image representations to fMRI prediction? We introduce FlatClip, which renders cortical activity as anatomy-linked flatmaps and extracts features with …

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FlatClip：通过皮层扁平图利用图像基础模型进行fMRI表征学习

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