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使用深度学习从 fMRI 进行自然图像重建：一项调查
1.1. 使用 fMRI 进行视觉解码 许多脑成像研究集中于解码人脑如何表示有关外部世界的信息。考虑到大多数外部感官信息是由人类视觉系统处理的（ Logothetis 和 Sheinberg，1996 ），需要更深入地了解人脑的视觉信息处理，这促使建立能够表征视觉刺激内容的复杂计算模型。这个问题被称为人类对感知图像的视觉解码，并受到越来越多的关注。功能性磁共振成像（fMRI）在最近的神经科学研究中取得了重大进展（ Poldrack 和 Farah，2015；Nestor 等，2020 ）。fMRI 技术通过测量血氧水平的变化来捕捉大脑中的神经活动（ Ogawa 等，1990；Bandettini，2012 ）。在各种脑成像技术中，fMRI 是非侵入性的并且具有很高的空间分辨率。这些特性使得 fMRI 能够用于广泛的问题，包括神经系统疾病诊断（Rakhimberdina 等，2020；Zhang 等，2020）和人类视觉解码（Haxby 等，2001；Kamitani and Tong，2005；Horikawa and Kamitani，2017）。人类视觉解码领域的最新进展表明，除了仅仅对视觉刺激的信息进行编码（Poldrack and Farah，2015）之外，fMRI 捕捉到的大脑活动还可用于重建视觉刺激信息（Kay 等，2008；Roelfsema 等，2018）。根据目标任务，人类视觉解码可分为刺激类别分类、刺激识别和重建（Naselaris 等，2011）。在分类中，大脑活动用于预测所呈现刺激的离散对象类别（Haxby 等人，2001；Horikawa 和 Kamitani，2017）。识别的目标是从一组已知的刺激图像中识别出与给定大脑活动模式相对应的特定刺激
引文：Tom Macpherson、Anne Churchland、Terry Sejnowski、James DiCarlo、Kamitani Yukiyasu 等人，2021 年。“自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简要介绍。”《神经网络》，144。
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。