面向fMRI视觉解码的多模态物理属性引导级联重建方法

Multimodal physical-attribute-guided cascaded reconstruction for fMRI visual decoding
淦剑锋
陈佳佳
刘迎圆
赵雪荣
上海师范大学 信息与机电工程学院, 上海 201418

摘要

针对功能磁共振成像(functional magnetic resonance imaging,fMRI)视觉解码任务中语义理解与感知重建失衡、单被试数据信噪比低的问题,提出一种面向fMRI视觉解码的多模态物理属性引导级联重建方法(MGCR)。该方法引入自适应稀疏体素选择机制,抑制非视觉相关噪声干扰,提高底层感知结构的解码稳定性;同时,设计显式的颜色与深度估计模块,将视觉刺激的物理属性作为强约束条件引入重建过程,增强几何结构与色彩的一致性。在上述机制的基础上,构建由粗到精的级联重建策略,实现多模态信息在生成阶段的逐级融合。实验结果表明,该方法在像素一致性、结构相似性以及颜色和深度保真度等指标上均优于现有方法,验证了其在提升fMRI视觉解码感知质量方面的有效性。

基金项目

国家自然科学基金青年项目(62006172)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0080
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第11期

发布历史

[2026-07-09] 优先出版

引用本文

淦剑锋, 陈佳佳, 刘迎圆, 等. 面向fMRI视觉解码的多模态物理属性引导级联重建方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0080. (Gan Jianfeng, Chen Jiajia, Liu Yingyuan, et al. Multimodal physical-attribute-guided cascaded reconstruction for fMRI visual decoding [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (11). (2026-07-31). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2026.02.0080. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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