[發明專利]基于離散表征和條件自回歸的fMRI視覺重構方法在審
| 申請號： | 202011006599.1 | 申請日： | 2020-09-23 |
| 公開（公告）號： | CN112233199A | 公開（公告）日： | 2021-01-15 |
| 發明（設計）人： | 王林元;喬凱;陳健;梁寧寧;張馳;魏月納;石舒豪;童莉;閆鑌 | 申請（專利權）人： | 中國人民解放軍戰略支援部隊信息工程大學 |
| 主分類號： | G06T11/00 | 分類號： | G06T11/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 鄭州大通專利商標代理有限公司 41111 | 代理人： | 張立強 |
| 地址： | 450000 河*** | 國省代碼： | 河南;41 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 離散 表征 條件 回歸 fmri 視覺 方法 | ||
1.基于離散表征和條件自回歸的fMRI視覺重構方法，其特征在于，包括：
步驟1：構建圖像離散表征模型和圖像重構模型；
步驟2：構建fMRI視覺重構數據集，所述數據集包含訓練集和測試集，訓練集包含第一套圖像和被試看到第一套圖像刺激后的第一套fMRI腦信號；所述測試集包含第二套圖像和被試看到第二套圖像刺激后的第二套fMRI腦信號；
步驟3：根據訓練集和圖像離散表征模型，構建fMRI腦信號到圖像離散表征的條件自回歸模型；
步驟4：根據條件自回歸模型和圖像重構模型，得到第二套fMRI腦信號的視覺重構結果。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1具體為：
確定刺激圖像類別，收集與刺激圖像類別相同的圖像，根據收集到的圖像構建VQ-VAE-2模型。
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟1中，采用第一保真度損失函數對圖像離散表征模型和圖像重構模型進行訓練，所述第一保真度損失函數用于約束輸入圖像和重構圖像的保真度。
4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟3具體為：
步驟3.1：利用步驟1構建的圖像離散表征模型，得到第一套圖像的離散特征，并將得到的離散特征與第一套fMRI腦信號逐一構成樣本對；
步驟3.2：將第一套fMRI腦信號作為自回歸模型的條件向量輸入，根據步驟3.1構造的樣本對，訓練得到離散特征的自回歸模型。
5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，步驟3.2中，采用第二保真度損失函數對自回歸模型進行訓練，所述第二保真度損失函數用于約束輸入的離散特征和預測的離散特征的保真度。
6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟4具體為：
步驟4.1：將第二套fMRI腦信號作為條件自回歸模型的輸入，條件自回歸模型的輸出為預測的離散特征；
步驟4.2：將預測的離散特征作為步驟1的圖像重構模型的輸入，圖像重構模型的輸出即為重構得到的刺激圖像。
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