12、利用生成对抗网络解码脑电图信号生成图像

利用生成对抗网络解码脑电图信号生成图像

1. 引言

人类一直对解读大脑中的想象充满好奇。随着人工智能技术和脑成像技术的发展，如今已能够构建计算模型来捕捉人类大脑的想象。大脑信号通常由数百万个神经元处理感知到的视觉刺激而形成，可通过磁共振成像（MRI）、功能磁共振成像（fMRI）等脑成像技术，以及脑磁图（MEG）和脑电图（EEG）等非侵入性技术进行记录。

EEG信号是在大脑头皮表面积进行记录的，可根据对应不同视觉刺激的信号频率进行分类。通过深度学习方法对这些脑信号进行解码，进而可生成受试者所想象物体的图像。

深度学习领域的最新进展使得在医疗领域能够进行快速高效的操作。卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、自编码器等各种深度学习技术被用于从编码的脑信号中提取特征，生成对抗网络（GANs）则利用这些提取的特征来生成逼真的图像。这项技术有助于残疾患者和瘫痪患者更好地表达思想和情感，也有助于医疗从业者进行更准确的诊断。

2. 研究现状

近年来，从EEG信号中重建和生成图像成为热门话题。传统方法无法直接将EEG信号和图像进行转换，而各种深度学习架构可从原始EEG信号中解码特征，随后将这些特征输入GANs进行图像重建。目前已有许多相关研究：
- DCGAN学习潜在空间 ：Seeliger等人使用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）结合复杂的损失函数进行预测模型的研究。
- 脑机接口（BCI）研究 ：Almabrok Essa和Hari Kotte探讨了获取和处理脑信号的不同方法以及分类方法，指出使用时域参数时，从EEG信号中提取的特征更精确。