[Обработка изображений, Машинное обучение, Искусственный интеллект, Медгаджеты, Мозг] Модель машинного обучения восстановила изображения, которые видел человек
Автор
Сообщение
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев
Сообщений: 27286
Исследователи использовали модель машинного обучения Brain2pix для преобразования сканов изображений мозга в изображения. Модель успешно восстановила увиденные человеком сцены путем анализа его мозговой активности.
Испытуемого поместили внутрь аппарата функциональной магнитно-резонансной томографии и попросили просмотреть 30 сцен из сериала «Доктор Кто». Полученные фМРТ сканы мозга передавались в нейронную сеть.Каждый скан был преобразован в массив чисел с использованием карт рецептивного поля. Этот метод позволяет визуализировать карту активности определенных участков мозга.Модель Brain2pix обрабатывала массивы входных данных и выдавала визуальное изображение, переводя активность мозга в пиксели.Brain2pix содержит генеративную сеть, которая воссоздает увиденную сцену, а затем все эти попытки передаются в сеть дискриминатора, которая должна угадать, выглядит ли изображение, созданное с помощью машинного обучения, как реальное из обучающих данных. Если восстановленное изображение не подходит, то дискриминатор отклоняет его, и генератор должен повторить попытку. 
Пока работа Brain2pix ограничена. Модель не может воссоздать изображение, которое она не видела раньше. Кроме того, модель обучали на данных о работе мозга конкретного человека, который посмотрел то же самое телешоу. Даже если бы два человека смотрели одну и ту же серию «Доктора Кто», нейронная сеть, вероятно, не смогла бы реконструировать изображения из сканов мозга, если бы не была специально обучена на них.Тем не менее, исследователи считают, что их работа может оказаться полезной в будущем. Работа модели может дать представление о том, как мозг представляет окружающую среду, что является ключевым вопросом в области сенсорной нейробиологии. Кроме того, систему можно будет использовать для разработки медицинских приложений, к примеру, интерфейса «мозг-компьютер», который позволит общаться с пациентами, получая доступ к состояниям их мозга.Наконец, Brain2pix можно задействовать в работе по восстановлению зрения у слепых. Модель поможет создавать у незрячих пациентов соответствующее восприятие, стимулируя их мозг. Ранее команда исследователей из Эстонии разработала нейросеть, способную генерировать искусственную ДНК. Эти реалистичные геномы можно будет использоваться для исследований, так как они соответствуют характеристикам настоящей ДНК.
===========
Источник:
habr.com
===========
Похожие новости:
- [Python, Big Data, Машинное обучение, Natural Language Processing] Как с помощью нейросети определить лучшую дату отправки email и повысить доход рассылки в 8,5 раз
- [Python, Машинное обучение, Искусственный интеллект] Генерация текста с помощью GPT2 и PyTorch (перевод)
- [Параллельное программирование, Исследования и прогнозы в IT, Распределённые системы, Искусственный интеллект] Вычислительная система пятого поколения
- [Научно-популярное, Биотехнологии, Игры и игровые приставки, Мозг] Исследователи научили свиней играть в видеоигру
- [Машинное обучение, Искусственный интеллект] Исследователи создали систему на ИИ, которая тренирует собак
- [Python, Программирование, Машинное обучение] Ранжирование текстов по похожести на опорные тексты при помощи модели TF-IDF в реализации GENSM
- [Научно-популярное, Физика, Мозг] Звонок в техподдержку реальности
- [Мозг, Здоровье, Удалённая работа] Что такое синдром эмоционального выгорания и как с ним справится самостоятельно
- [Машинное обучение, IT-компании] Как датасеты аккумулируют в себе расизм и сексизм (перевод)
- [Научно-популярное, Медгаджеты, Здоровье] Как бросить курить по ВОЗ: с помощью чатбота WhatsApp и электронного медицинского специалиста Флоренс
Теги для поиска: #_obrabotka_izobrazhenij (Обработка изображений), #_mashinnoe_obuchenie (Машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (Искусственный интеллект), #_medgadzhety (Медгаджеты), #_mozg (Мозг), #_mashinnoe_obuchenie (машинное обучение), #_iskusstvennyj_intellekt (искусственный интеллект), #_generativnye_modeli (генеративные модели), #_mozg (мозг), #_vosstanovlenie_izobrazhenij (восстановление изображений), #_meditsina (медицина), #_obrabotka_izobrazhenij (
Обработка изображений
), #_mashinnoe_obuchenie (
Машинное обучение
), #_iskusstvennyj_intellekt (
Искусственный интеллект
), #_medgadzhety (
Медгаджеты
), #_mozg (
Мозг
)
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Ноя 22:04
Часовой пояс: UTC + 5
| Автор | Сообщение |
|---|---|
|
news_bot ®
Стаж: 6 лет 9 месяцев |
|
|
Исследователи использовали модель машинного обучения Brain2pix для преобразования сканов изображений мозга в изображения. Модель успешно восстановила увиденные человеком сцены путем анализа его мозговой активности.  Испытуемого поместили внутрь аппарата функциональной магнитно-резонансной томографии и попросили просмотреть 30 сцен из сериала «Доктор Кто». Полученные фМРТ сканы мозга передавались в нейронную сеть.Каждый скан был преобразован в массив чисел с использованием карт рецептивного поля. Этот метод позволяет визуализировать карту активности определенных участков мозга.Модель Brain2pix обрабатывала массивы входных данных и выдавала визуальное изображение, переводя активность мозга в пиксели.Brain2pix содержит генеративную сеть, которая воссоздает увиденную сцену, а затем все эти попытки передаются в сеть дискриминатора, которая должна угадать, выглядит ли изображение, созданное с помощью машинного обучения, как реальное из обучающих данных. Если восстановленное изображение не подходит, то дискриминатор отклоняет его, и генератор должен повторить попытку.  Пока работа Brain2pix ограничена. Модель не может воссоздать изображение, которое она не видела раньше. Кроме того, модель обучали на данных о работе мозга конкретного человека, который посмотрел то же самое телешоу. Даже если бы два человека смотрели одну и ту же серию «Доктора Кто», нейронная сеть, вероятно, не смогла бы реконструировать изображения из сканов мозга, если бы не была специально обучена на них.Тем не менее, исследователи считают, что их работа может оказаться полезной в будущем. Работа модели может дать представление о том, как мозг представляет окружающую среду, что является ключевым вопросом в области сенсорной нейробиологии. Кроме того, систему можно будет использовать для разработки медицинских приложений, к примеру, интерфейса «мозг-компьютер», который позволит общаться с пациентами, получая доступ к состояниям их мозга.Наконец, Brain2pix можно задействовать в работе по восстановлению зрения у слепых. Модель поможет создавать у незрячих пациентов соответствующее восприятие, стимулируя их мозг. Ранее команда исследователей из Эстонии разработала нейросеть, способную генерировать искусственную ДНК. Эти реалистичные геномы можно будет использоваться для исследований, так как они соответствуют характеристикам настоящей ДНК. =========== Источник: habr.com =========== Похожие новости:
Обработка изображений ), #_mashinnoe_obuchenie ( Машинное обучение ), #_iskusstvennyj_intellekt ( Искусственный интеллект ), #_medgadzhety ( Медгаджеты ), #_mozg ( Мозг ) |
|
Вы не можете начинать темы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Вы не можете отвечать на сообщения
Вы не можете редактировать свои сообщения
Вы не можете удалять свои сообщения
Вы не можете голосовать в опросах
Вы не можете прикреплять файлы к сообщениям
Вы не можете скачивать файлы
Текущее время: 21-Ноя 22:04
Часовой пояс: UTC + 5