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轉載於自由時報
〔編譯鄭曉蘭／綜合報導〕科幻電影中以高科技儀器，將他人腦中想法或夢境影像化的情節，已逐漸在現實生活中實現！日本的研究小組宣佈，他們利用人腦血流量變化，判讀出人眼所見的圖像以及文字，並且在電腦螢幕上將之影像化，創下全球成功首例。相關科技若進一步發展，能夠廣泛運用於醫療研究、藝術設計工作等領域。詳細研究內容已發表於十一日出版的美國醫學期刊「神經」（NEURON）。
人類雙眼所見景物會透過視網膜，轉換成電子訊號，再由大腦的視覺皮質區加以處理。日本京都的國際電氣通信基礎技術研究所（ＡＴＲ）神經情報學研究室的研究小組，在本次研究中首先請實驗者觀看由明暗差所形成的四百四十種圖像，同時檢測實驗者看圖時的腦部血流量變化。這些變化由電腦加以彙整解析，建立腦部活動變化以及圖像的關聯性資料庫。
接下來，研究小組再請實驗者觀看未出現在資料庫中的全新圖像以及英文字母，同樣檢測實驗者的腦波變化，並由電腦根據先前的資料庫，重現畫像資訊。結果，共計六名實驗者的實驗當中，雖然影像不是非常清晰而且是黑白的，不過電腦仍成功在螢幕上重現所有人所觀看的圖像以及字母。電腦還在部分實驗中判別出色彩，甚至重現實驗者實際上並未觀看，僅在心中所想的圖形。
此項新技術不僅有助釐清各種複雜的腦部現象，也能將人類夢境化為真實影像，輔助心理治療。日後，藝術設計工作者只要動動腦，就能將設計藍圖呈現在螢幕上，而無法溝通表達的身障者，光憑想像就能利用螢幕秀出文字或圖像訊息。研究小組表示，只要進一步提升檢測密度，就可能以彩色方式呈現，最快約十年後單憑腦部分析，就可能實際看到人類內心想法。
好希望一同參與研究，很好奇把夢錄影下來的感覺。當然更近一步，是能擷取腦中深部的記憶，或許還有其他有意義的用途。
有興趣的人可以看看這篇文章
Neuron 2008, 60, 915-929
Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders
Yoichi Miyawaki, Hajime Uchida, Okito Yamashita, Masa-aki Sato, Yusuke Morito, Hiroki C. Tanabe, Norihiro Sadato and Yukiyasu Kamitani
National Institute of Information and Communications Technology, Kyoto, Japan
ATR Computational Neuroscience Laboratories, Kyoto, Japan
SUMMARY
Perceptual experience consists of an enormous number of possible states. Previous fMRI studies have predicted a perceptual state by classifying brain activity into prespecified categories. Constraint-free visual image reconstruction is more challenging, as it is impractical to specify brain activity for all possible images. In this study, we reconstructed visual images by combining local image bases of multiple scales, whose contrasts were independently decoded from fMRI activity by automatically selecting relevant voxels and exploiting their correlated patterns. Binary-contrast, 10 × 10-patch images (2100 possible states) were accurately reconstructed without any image prior on a single trial or volume basis by measuring brain activity only for several hundred random images. Reconstruction was also used to identify the presented image among millions of candidates. The results suggest that our approach provides an effective means to read out complex perceptual states from brain activity while discovering information representation in multivoxel patterns.
〔編譯鄭曉蘭／綜合報導〕科幻電影中以高科技儀器，將他人腦中想法或夢境影像化的情節，已逐漸在現實生活中實現！日本的研究小組宣佈，他們利用人腦血流量變化，判讀出人眼所見的圖像以及文字，並且在電腦螢幕上將之影像化，創下全球成功首例。相關科技若進一步發展，能夠廣泛運用於醫療研究、藝術設計工作等領域。詳細研究內容已發表於十一日出版的美國醫學期刊「神經」（NEURON）。
人類雙眼所見景物會透過視網膜，轉換成電子訊號，再由大腦的視覺皮質區加以處理。日本京都的國際電氣通信基礎技術研究所（ＡＴＲ）神經情報學研究室的研究小組，在本次研究中首先請實驗者觀看由明暗差所形成的四百四十種圖像，同時檢測實驗者看圖時的腦部血流量變化。這些變化由電腦加以彙整解析，建立腦部活動變化以及圖像的關聯性資料庫。
接下來，研究小組再請實驗者觀看未出現在資料庫中的全新圖像以及英文字母，同樣檢測實驗者的腦波變化，並由電腦根據先前的資料庫，重現畫像資訊。結果，共計六名實驗者的實驗當中，雖然影像不是非常清晰而且是黑白的，不過電腦仍成功在螢幕上重現所有人所觀看的圖像以及字母。電腦還在部分實驗中判別出色彩，甚至重現實驗者實際上並未觀看，僅在心中所想的圖形。
此項新技術不僅有助釐清各種複雜的腦部現象，也能將人類夢境化為真實影像，輔助心理治療。日後，藝術設計工作者只要動動腦，就能將設計藍圖呈現在螢幕上，而無法溝通表達的身障者，光憑想像就能利用螢幕秀出文字或圖像訊息。研究小組表示，只要進一步提升檢測密度，就可能以彩色方式呈現，最快約十年後單憑腦部分析，就可能實際看到人類內心想法。
好希望一同參與研究，很好奇把夢錄影下來的感覺。當然更近一步，是能擷取腦中深部的記憶，或許還有其他有意義的用途。
有興趣的人可以看看這篇文章
Neuron 2008, 60, 915-929
Visual Image Reconstruction from Human Brain Activity using a Combination of Multiscale Local Image Decoders
Yoichi Miyawaki, Hajime Uchida, Okito Yamashita, Masa-aki Sato, Yusuke Morito, Hiroki C. Tanabe, Norihiro Sadato and Yukiyasu Kamitani
National Institute of Information and Communications Technology, Kyoto, Japan
ATR Computational Neuroscience Laboratories, Kyoto, Japan
SUMMARY
Perceptual experience consists of an enormous number of possible states. Previous fMRI studies have predicted a perceptual state by classifying brain activity into prespecified categories. Constraint-free visual image reconstruction is more challenging, as it is impractical to specify brain activity for all possible images. In this study, we reconstructed visual images by combining local image bases of multiple scales, whose contrasts were independently decoded from fMRI activity by automatically selecting relevant voxels and exploiting their correlated patterns. Binary-contrast, 10 × 10-patch images (2100 possible states) were accurately reconstructed without any image prior on a single trial or volume basis by measuring brain activity only for several hundred random images. Reconstruction was also used to identify the presented image among millions of candidates. The results suggest that our approach provides an effective means to read out complex perceptual states from brain activity while discovering information representation in multivoxel patterns.
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