ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功
ATRと京都大学、fMRIで測定した人間の脳活動のみから、その人が見ている画像を機械学習を用いて再構成する提案を発表。心の中でイメージした内容の画像化にも成功 2018-01-14 ATR（国際電気通信基礎技術研究所）と京都大学の研究者らは、fMRI（機能的磁気共鳴画像法）によって測定された人間の脳活動のみから機械学習を用いて視覚像を再構成する提案を論文にて発表しました。 Deep image reconstruction from human brain activity 著者：Guohua Shen, Tomoyasu Horikawa, Kei Majima, Yukiyasu Kamitani （左が見ている画像、右が再構成された画像） 本稿は、人間が見ている画像を、fMRIで測定した脳活動パターンのみで知覚内容を視覚化する機械学習を用いた手法を提案します。 提案手法では、画像を見
遠く離れたラットの脳を接続、米・ブラジル間で成功
英科学誌ネイチャー（Nature）に掲載された2匹のラットの脳をつなげ、信号を送受信する研究の画像（2013年2月27日提供）。(c)AFP/NATURE/Katie Zhuang, Laboratory of Dr. Miguel Nicolelis, Duke University 【3月4日 AFP】複数の頭脳をつなぎ合わせて「スーパー脳」を創造する試みとして、遠く離れた北米と南米の実験室にいるラットの脳を電極でつなぎ、片方のラットが覚えたことを別のラットに伝えることに成功したという。2月28日の英科学誌ネイチャー（Nature）系オンライン科学誌「サイエンティフィック・リポーツ（Scientific Reports）」に報告が掲載された。 ラットの大脳皮質に電極を埋め込み、南米ブラジル・ナタル（Natal）の研究機関にいるラットから米ノースカロライナ（North Carolina）
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