将功能性磁共振成像 (fMRI) 信号解码为文本一直是神经科学界面临的一项重大挑战，它有望推动脑机接口的发展，并加深对大脑机制的了解。然而，现有的方法往往存在预测性能不佳、任务种类有限以及跨受试者泛化能力比较差等问题。
此外，研究人员提出了一种新方法——大脑指令调整 (BIT)，可增强模型从 fMRI 信号中捕获不同语义表示的能力，从而促进更通用的解码。
在全面的 fMRI 到文本基准上的评估中， MindLLM 优于基线%，未知主题泛化提高了 16.4%，新任务适应提高了 25.0%。此外，MindLLM 中的注意力模式为其决策过程提供了可解释的见解。
解码人类大脑活动（fMRI）为文本在神经科学领域引起了广泛关注。这一技术不仅为认知、行为和意识研究提供了新视角，还具备极其重大的社会应用价值。
例如，它能够在一定程度上帮助语言障碍者恢复沟通能力，使他们可以轻松表达思想；同时，它还能实现健康人群对数字设备（如具身 AI 或假肢）的神经控制，使操作更直观和精确。
然而，该技术仍面临重大挑战：一是需要针对不一样应用场景开发多功能解码模型，现有方法如 UMBRAE 虽能映射 fMRI 数据到刺激图像，但无法处理更广泛的任务（如记忆检索）；二是缺乏统一且不依赖个体的解码架构，当前方法依赖预处理选择响应体素，导致输入维度不一致和空间信息丢失，影响性能。
研究人员提出了 MindLLM，一种用于 fMRI 到文本解码的主题无关且通用的模型。该方法有一个主题无关的 fMRI 编码器和一个现成的 LLM。
主题无关的 fMRI 编码器将神经科学信息注意层与可学习查询相结合，通过利用体素的空间信息和神经科学先验来实现动态特征提取，从而明显提高预测准确性。值和键的设计将体素的功能信息（在个体之间基本一致）与其 fMRI 值分开，从而使模型能够受益于跨主体共享的先验，并增强对新主体的概括性。
为了应对多功能解码的挑战，研究人员提出了脑指令调整（BIT）。BIT 使用以图像为中介的多样化数据集来训练模型，涵盖旨在捕获 fMRI 数据中编码的语义信息的不同方面的任务，包括感知和场景理解、记忆和知识检索、语言和符号处理以及复杂推理。
研究人员在综合基准上评估了 MindLLM。根据结果得出，它的表现优于基线，在各种下游任务中平均提高了 12.0%，在未见过的主题上的泛化提高了 16.4%。
MindLLM 能够有效地适应新任务，在实际应用中表现出很高的可定制性和灵活性。此外，对注意力权重的分析为该团队 fMRI 编码器的工作机制提供了宝贵的见解。
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