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THINGS-MEG
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新的CORTIVA框架提高了大脑到图像检索的准确性
研究人员开发了CORTIVA，一种利用脑电图（EEG）和脑磁图（MEG）从大脑活动中解码视觉体验的新型框架。该方法通过融合互补视觉教师的候选分数，而不是早期合并嵌入，来提高图像检索的准确性。CORTIVA在THINGS-EEG2基准测试中达到了73.5%的Top-1准确率，显著优于现有方法10个百分点以上。
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ViBE框架将视觉刺激映射到M/EEG脑信号
研究人员开发了ViBE，一种新的大脑编码框架，可将视觉刺激转化为脑磁图（MEG）和脑电图（EEG）信号。该系统利用时空卷积变分自编码器（TSC-VAE）来重建神经反应，并利用Q-Former将视觉特征与神经表征对齐。在THINGS-EEG2和THINGS-MEG数据集上的实验表明，ViBE能够生成高质量的M/EEG信号，有望助力视觉假体的发展。