En la fila de arriba la imagen (letra) que se está mirando. En la parte inferior la reconstrucción de la imagen (letra) obtenida de la actividad cerebral.
La imagen de arriba corresponde al proceso hecho por un algoritmo desarrollado por investigadores chinos que hace uso del aprendizaje automático para convertir las imágenes producidas por escáneres de resonancia magnética funcional en imágenes que se corresponden con aquello que está mirando en ese momento.
Para lograrlo los investigadores entrenaron al ordenador usando más de 1800 imágenes obtenidas por máquinas de resonancia y asociaron la actividad que se producía en el cerebro al percibir la imagen; en este caso imágenes simples, letras.
A partir de ahí el algoritmo es capaz de “traducir” la actividad registrada cuando el cerebro percibe la imagen de una letra y reconstruir una imagen final (fila de abajo) que reproduce esa imagen de una letra que está mirando el sujeto (fila superior) con bastante fidelidad.
En MIT Technology Review, Mind-Reading Algorithms Reconstruct What You’re Seeing Using Brain-Scan Data,
En general la reconstrucción de la imagen es una clara representación de la imagen original. Este trabajo es interesante y tiene implicaciones relevantes. La capacidad para reconstruir imágenes cerebrales es un paso importante en el desarrollo de interfaces cerebro-máquina. El paso siguiente será añadir formas de analizar imágenes más complejas y escenas en movimiento, además de sonido.
Más: Sharing Deep Generative Representation for Perceived Image Reconstruction from Human Brain Activity.
