多模态深度学习驱动下的视觉神经信息解码：方法、应用与展望

多模态深度学习驱动下的视觉神经信息解码：方法、应用与展望一、引言1.1研究背景与意义视觉神经信息解码作为脑科学与人工智能领域的交叉研究热点，旨在从大脑神经活动信号中解读出视觉相关的信息，对揭示大脑视觉处理机制、推动脑机接口等技术发展具有重要意义。人类近70%的感知信息来源于视觉，视觉系统是中枢神经系统的一部分，由眼睛、视网膜、神经纤维等构成，可将视觉信息传递至丘脑、上丘以及部分大脑皮层中。通过不同的神经信号采集方法，如脉冲信号、脑电信号（EEG）、功能性磁共振成像信号（fMRI）等，能够从视觉系统不同部位的大脑活动中收集神经信号，进而对视觉神经信息进行解码。在脑科学领域，视觉神经信息解码有助于深入理解大脑如何处理视觉信息，揭示视觉感知、识别和认知的神经机制。大脑对视觉刺激的处理是一个复杂的过程，神经元通过特定的编码方式对视觉信息进行表示。解码这些神经信号中的信息，可以帮助我们回答诸如神经元如何对自然视觉信息进行感知和响应、视觉信息在大脑中是如何编码和传递的等关键科学问题，为全面认识大脑的工作原理提供重要依据。从人工智能发展的角度来看，视觉神经解码技术为开发更智能的视觉系统提供了新的思路和方法。当前人工智能中的视觉处理技术，如计算机视觉，虽然在图像识别、目标检测等任务中取得了显著进展，但与人类视觉系统的智能水平仍存在较大差距。通过研究视觉神经解码，借鉴大脑视觉处理的机制和原理，可以为人工智能视觉算法的设计提供生物启发，推动人工智能向更加智能、高效和自适应的方向发展。例如，在自动驾驶领域，现有的基于计算机视觉的感知系统在复杂场景下的鲁棒性和可靠性有待提高，而视觉神经解码技术有望帮助开发出更智能的感知算法，提升自动驾驶系统对复杂环境的理解和应对能力。多模态深度学习技术的兴起为视觉神经信息解码带来了新的突破和发展前景。人类对视觉刺激的感知和识别受到多种因素的影响，不仅包括视觉特征，还涉及人们先前的经验，如语言、知识等。认知神经科学对双重编码理论的研究认为，具体概念在大脑中既以视觉方式又以语言方式进行编码，其中语言作为有效的先验经验，有助于塑造由视觉生成的表征。因此，融合多种模态的信息，如视觉、语言、听觉等，能够更全面地捕捉视觉神经信号背后的语义知识，提高视觉神经信息解码的准确性和泛化能力。多模态深度学习通过构建能够同时处理和融合多种模态数据的模型，为视觉神经信息解码提供了强大的工具。在处理视觉神经信号时，可以结合相应的视觉图像数据和文本描述信息，利用深度学习模型挖掘不同模态数据之间的关联和互补信息，从而更准确地解码出视觉神经信号中的内容。中科院自动化所神经计算与脑机交互团队提出的“脑-图-文”三模态联合学习框架，将大脑、视觉和语言知识相结合，通过多模态学习实现了从人类脑活动中零样本地解码视觉新类别，证明了多模态深度学习在视觉神经信息解码中的有效性和潜力。这种技术的应用不仅有助于解决当前视觉神经解码中存在的训练数据不足、难以泛化到新类别等问题，还能为脑机接口技术的发展提供新的技术基础，推动其在医疗康复、智能家居、虚拟现实等领域的广泛应用。1.2国内外研究现状在国外，多模态深度学习用于视觉神经信息解码的研究开展较早且成果丰富。早在2012年，Hinton等人提出深度信念网络（DBN），为多模态数据处理提供了一种有效的框架，其基于受限玻尔兹曼机（RBM）的堆叠结构，能够学习多模态数据的联合分布，在图像与文本联合分析等任务中展现出良好的性能，为后续多模态深度学习模型的发展奠定了基础。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在多模态视觉神经信息解码中得到广泛应用。在图像与脑电信号结合的研究中，利用CNN强大的图像特征提取能力，提取视觉图像的特征，同时使用RNN处理脑电信号这种时间序列数据，通过设计合理的融合策略，将两者的特征进行融合，以实现对视觉刺激的更准确解码。一些研究还尝试将生成对抗网络（GAN）引入多模态视觉神经信息解码中，利用生成对抗的思想，生成更接近真实分布的神经信号或视觉图像，从而提高解码的准确性和泛化能力。在国内，相关研究也取得了显著进展。北京大学黄铁军教授团队对视觉神经解码的研究进展进行了综述，详细介绍了不同采集设备记录的各种神经信号模态，如脉冲信号、脑电信号、功能性磁共振成像信号等，以及新出现的双光子钙成像信号数据，并深入总结了不同神经解码方法的优缺点，为国内该领域的研究提供了全面的理论基础和研究思路。中科院自动化所神经计算与脑机交互团队提出的“脑-图-文”三模态联合学习框架具有开创性意义。该团队将大脑、视觉和语言知识相结合，通过多模态学习实现了从人类脑活动中零样本地解码视觉新类别。研究团队认为人类对视觉刺激的感知和识别受视觉特征和先前经验影响，基于认知神经科学的双重编码理论，在使用实际呈现的视觉语义特征的同时，加入与视觉目标对象相关的更丰富语言语义特征，有效解决了现有神经解码方法未能充分利用神经数据背后多模态语义知识以及训练数据不足难以泛化到新类别的问题。尽管国内外在多模态深度学习用于视觉神经信息解码方面取得了一定成果，但仍存在诸多不足。在数据处理方面，不同模态数据的融合和对齐问题仍未得到很好解决。由于不同模态数据具有不同的分布和特征，如视觉图像数据是高维连续数据，而文本数据是离散符号序列，如何有效地将这些异质数据进行融合，并保证各模态之间的对齐性，以充分挖掘数据间的关联信息，是当前面临的一大挑战。在模型构建与训练方面，多模态深度学习模型的复杂性导致训练难度增加，计算成本高昂。同时，模型的可解释性较差，难以理解模型如何从多模态数据中提取和整合信息，这在一定程度上限制了模型在实际应用中的推广和信任度。此外，现有研究在跨模态表示学习方面还存在不足，如何学习到既能够表达原始数据信息又能够保留不同模态之间共享特征的表示，以提高模型的泛化能力和性能，也是亟待解决的问题。1.3研究内容与方法本研究将围绕多模态深度学习在视觉神经信息解码中的应用展开，深入探究多模态深度学习的视觉神经信息解码方法，探索其在实际场景中的应用，并分析该领域面临的挑战。在研究过程中，将采用多种研究方法，以确保研究的全面性和科学性。在研究内容方面，首先是多模态深度学习模型的构建与优化。深入研究不同的深度学习架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，探索如何将这些架构有效地应用于多模态数据处理中。结合视觉神经信号数据的特点，如脑电信号（EEG）、功能性磁共振成像信号（fMRI）等，以及与之相关的视觉图像数据和文本描述信息，设计合适的多模态深度学习模型结构。通过实验对比不同模型架构在视觉神经信息解码任务中的性能表现，包括准确率、召回率、F1值等指标，选择最优的模型架构，并对其进行参数优化，以提高模型对视觉神经信号的解码能力。其次是多模态数据的融合策略研究。针对视觉神经信息解码任务，分析不同模态数据之间的关联和互补性，探索有效的多模态数据融合方法。研究早期融合、晚期融合和混合融合等策略在视觉神经信息解码中的应用效果，早期融合是在数据输入模型之前将不同模态数据进行拼接或叠加；晚期融合则是在各模态数据分别经过模型处理后，再将得到的结果进行融合；混合融合则结合了早期融合和晚期融合的特点，在模型的不同层次进行多模态数据的融合。通过实验评估不同融合策略对解码准确性和泛化能力的影响，确定最适合视觉神经信息解码的多模态数据融合策略。再者是视觉神经信息解码算法的研究与改进。在多模态深度学习模型和融合策略的基础上，研究现有的视觉神经信息解码算法，如基于贝叶斯推断的解码算法、基于深度学习的端到端解码算法等，分析这些算法在处理多模态数据时的优缺点。针对现有算法存在的问题，如计算复杂度高、对数据分布敏感等，提出改进的解码算法。例如，引入注意力机制，使模型能够更加关注关键的模态信息，提高解码的准确性；采用迁移学习技术，利用已有的大规模多模态数据进行预训练，然后在视觉神经信息解码任务上进行微调，以减少对训练数据的依赖，提高模型的泛化能力。另外，还会对多模态深度学习在视觉神经信息解码中的应用进行案例分析。选取实际的视觉神经信息解码应用场景，如医疗领域中的脑机接口辅助康复训练、虚拟现实中的沉浸式视觉体验、智能安防中的人脸识别与行为分析等，将所研究的多模态深度学习方法应用于这些场景中。通过实际案例分析，验证多模态深度学习在视觉神经信息解码中的有效性和实用性，评估其在不同应用场景中的性能表现，分析应用过程中存在的问题和挑战，并提出相应的解决方案。最后是多模态深度学习在视觉神经信息解码中的挑战与应对策略分析。深入分析多模态深度学习在视觉神经信息解码领域面临的挑战，如数据质量问题，包括数据噪声、数据缺失、数据标注不准确等；模型复杂性问题，如模型训练时间长、计算资源消耗大、模型可解释性差等；以及模态间的语义鸿沟问题，即不同模态数据之间的语义理解存在差异，难以实现有效的跨模态信息融合。针对这些挑战，提出相应的应对策略，如数据预处理技术，包括去噪、补全、标准化等操作，以提高数据质量；模型压缩和加速技术，如剪枝、量化、蒸馏等，以降低模型复杂性；以及语义对齐技术，如基于语义映射的方法、基于生成对抗网络的方法等，以解决模态间的语义鸿沟问题。在研究方法上，主要采用文献研究法。广泛查阅国内外关于多模态深度学习、视觉神经信息解码以及相关领域的学术文献，包括学术期刊论文、会议论文、学位论文、研究报告等，全面了解该领域的研究现状、发展趋势和前沿动态。对相关文献进行梳理和分析，总结现有研究的成果和不足，为本文的研究提供理论基础和研究思路。同时，运用实验研究法。搭建多模态深度学习实验平台，收集和整理视觉神经信号数据、视觉图像数据和文本描述信息等多模态数据。设计一系列实验，对比不同多模态深度学习模型、融合策略和解码算法在视觉神经信息解码任务中的性能表现。通过实验结果分析，验证研究假设，优化模型和算法，为实际应用提供实验依据。此外，还会用到案例分析法。选择具有代表性的实际应用案例，深入分析多模态深度学习在视觉神经信息解码中的应用过程、效果和存在的问题。通过案例分析，总结经验教训，提出针对性的改进措施和建议，为多模态深度学习在视觉神经信息解码领域的进一步应用提供参考。二、多模态深度学习与视觉神经信息解码基础2.1多模态深度学习概述2.1.1多模态数据的概念与特点多模态数据是指包含多种类型信息的数据，这些信息可以是文本、图像、音频、视频、传感器数据等。在视觉神经信息解码的研究中，多模态数据主要涉及视觉图像数据、神经信号数据以及与之相关的文本描述信息等。视觉图像数据是最直观的一种模态，它包含了丰富的视觉信息，如物体的形状、颜色、纹理等。通过摄像头等设备可以采集到各种场景的图像，这些图像可以作为视觉神经信息解码的重要参考。例如，在研究大脑对物体识别的神经机制时，向受试者展示不同物体的图像，同时记录其大脑的神经活动信号，通过分析图像数据和神经信号数据之间的关联，来解码大脑对物体的识别信息。神经信号数据是视觉神经信息解码的核心数据，主要包括脉冲信号、脑电信号（EEG）、功能性磁共振成像信号（fMRI）等。脉冲信号是神经元传递信息的基本方式，它反映了神经元的活动状态。EEG能够实时记录大脑头皮表面的电活动，具有较高的时间分辨率，但空间分辨率较低。fMRI则可以检测大脑中血氧水平的变化，从而间接反映神经元的活动，其空间分辨率较高，但时间分辨率相对较低。这些神经信号数据从不同角度反映了大脑在视觉处理过程中的活动情况，对于解码视觉神经信息至关重要。文本描述信息则为视觉神经信息解码提供了语义层面的补充。它可以是对视觉图像内容的文字描述，也可以是与视觉任务相关的知识文本。例如，在描述一幅包含猫的图像时，文本描述可以是“一只可爱的猫正在玩耍”，这种文本信息可以帮助模型更好地理解图像中物体的语义，从而更准确地解码与之相关的神经信号信息。多模态数据具有以下显著特点：异质性：不同模态的数据在数据结构、特征表示和物理意义等方面存在很大差异。例如，图像数据是高维的像素矩阵，其特征提取通常基于卷积操作；而文本数据是离散的符号序列，常用词嵌入等方法进行特征表示。神经信号数据则具有独特的时间和空间特征，与图像和文本数据的特征表示方式截然不同。这种异质性使得多模态数据的处理和融合面临很大挑战，需要针对不同模态的数据特点设计专门的处理方法和模型。互补性：不同模态的数据能够从不同角度提供关于同一事物或现象的信息，它们之间具有互补性。在视觉神经信息解码中，视觉图像数据提供了物体的外观信息，神经信号数据反映了大脑对视觉刺激的生理反应，而文本描述信息则补充了语义和知识层面的内容。通过融合这些不同模态的数据，可以获得更全面、更准确的信息，提高视觉神经信息解码的性能。例如，仅依靠视觉图像数据可能难以准确判断图像中物体的具体功能，但结合相关的文本描述信息，就可以更深入地理解图像内容，从而更准确地解码大脑对该图像的神经响应信息。冗余性：多模态数据中可能存在部分信息的重复，即冗余性。这种冗余性在一定程度上可以提高数据的可靠性和稳定性。例如，在图像和视频数据中，相邻的帧可能包含相似的内容，这些相似信息可以相互验证和补充，增强对视觉场景的理解。在神经信号数据中，不同脑区的神经元活动可能对同一视觉刺激产生类似的响应，这些冗余信息也有助于更准确地解码视觉神经信息。然而，冗余信息也可能增加数据处理的负担，需要合理地利用和处理。关联性：不同模态的数据之间存在内在的关联，这种关联是多模态深度学习的基础。在视觉神经信息解码中，视觉图像数据与神经信号数据之间存在着紧密的联系，大脑对视觉图像的感知和处理会引发相应的神经活动。文本描述信息与视觉图像和神经信号数据也存在关联，它可以引导模型关注图像中的关键信息，以及理解神经信号所代表的语义内容。通过挖掘和利用这些关联性，可以实现多模态数据的有效融合和协同学习，提高视觉神经信息解码的效果。多模态数据的这些特点为视觉神经信息解码带来了机遇和挑战。充分利用多模态数据的优势，解决其处理过程中的难题，是实现高效准确的视觉神经信息解码的关键。2.1.2多模态深度学习的关键技术多模态深度学习涉及多种关键技术，这些技术相互配合，共同实现对多模态数据的有效处理和融合，以提升视觉神经信息解码的性能。深度学习架构在多模态数据处理中的应用卷积神经网络（CNN）：CNN在处理图像数据方面具有强大的能力，其独特的卷积层结构能够自动提取图像的局部特征，如边缘、纹理等。在多模态视觉神经信息解码中，CNN常用于提取视觉图像的特征。例如，在将视觉图像与脑电信号进行融合解码时，可以先使用CNN对视觉图像进行处理，得到图像的特征表示。通过多层卷积和池化操作，CNN可以逐渐抽象出图像的高级特征，这些特征能够反映图像中物体的形状、结构等重要信息，为后续与神经信号数据的融合提供基础。一些研究将预训练的CNN模型，如VGG16、ResNet等，应用于视觉图像特征提取，取得了良好的效果。这些预训练模型在大规模图像数据集上进行训练，学习到了通用的图像特征表示，能够快速准确地提取输入图像的特征。循环神经网络（RNN）：RNN及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），主要用于处理序列数据。神经信号数据通常具有时间序列特性，例如脑电信号随时间的变化反映了大脑的活动过程。RNN可以有效地捕捉这种时间序列信息，通过隐藏状态的传递，记住过去的输入信息，从而对当前时刻的神经信号进行建模。在处理脑电信号时，LSTM能够解决RNN中存在的长期依赖问题，通过门控机制控制信息的流入和流出，更好地捕捉脑电信号中的长期趋势和短期波动。例如，在基于脑电信号的视觉刺激分类任务中，使用LSTM对脑电信号进行处理，能够根据时间序列上的信号变化准确判断出对应的视觉刺激类型。注意力机制：注意力机制是一种能够让模型聚焦于输入数据中关键部分的技术。在多模态数据处理中，由于不同模态数据的重要性和相关性不同，注意力机制可以帮助模型自动分配权重，更加关注与任务相关的模态信息。在视觉神经信息解码中，当融合视觉图像、神经信号和文本信息时，注意力机制可以使模型根据当前任务的需求，动态地调整对不同模态数据的关注程度。如果任务是识别图像中的物体，模型可以通过注意力机制更加关注视觉图像数据中的物体区域，同时结合神经信号数据中与物体识别相关的部分，以及文本信息中的相关描述，提高识别的准确性。注意力机制的引入不仅提高了模型的性能，还增强了模型的可解释性，能够直观地展示模型在处理多模态数据时的关注点。特征融合技术早期融合：早期融合是在数据输入模型之前将不同模态的数据进行融合。具体方式可以是将不同模态的特征向量进行拼接，形成一个新的特征向量，然后将其输入到后续的模型中进行处理。在视觉神经信息解码中，将视觉图像经过CNN提取的特征向量与脑电信号经过预处理后的特征向量直接拼接，再输入到全连接神经网络进行分类或回归任务。早期融合的优点是简单直观，能够充分利用多模态数据之间的潜在关系，让模型在训练过程中同时学习不同模态数据的特征。但它也存在一些缺点，由于在早期就将不同模态数据融合，可能会导致一些模态特异性信息的丢失，而且对数据的预处理要求较高，需要保证不同模态数据的特征维度和尺度一致。晚期融合：晚期融合是在各模态数据分别经过模型处理后，再将得到的结果进行融合。对于视觉图像和神经信号数据，先分别使用CNN和RNN对它们进行处理，得到各自的预测结果，然后将这些结果进行融合，如通过加权平均、投票等方式得到最终的预测结果。晚期融合的优点是能够充分发挥各模态数据的特点，保持模态特异性信息，而且对各模态数据的处理可以独立进行，灵活性较高。然而，晚期融合可能会忽略不同模态数据之间的早期交互作用，导致融合效果受到一定影响。混合融合：混合融合结合了早期融合和晚期融合的特点，在模型的不同层次进行多模态数据的融合。在一些复杂的多模态深度学习模型中，首先在较低层次对部分模态数据进行早期融合，然后将融合后的特征与其他模态数据在较高层次进行晚期融合。这种融合方式既能够利用早期融合捕捉多模态数据之间的早期关联，又能通过晚期融合保持各模态数据的特异性，提高模型的性能和泛化能力。但混合融合的模型结构相对复杂，训练难度较大，需要精心设计融合策略和模型参数。跨模态学习技术跨模态映射：跨模态映射旨在建立不同模态数据之间的映射关系，将一种模态的数据映射到另一种模态的特征空间中，使得不同模态的数据能够在同一空间中进行比较和融合。在视觉神经信息解码中，可以通过训练一个映射函数，将视觉图像的特征映射到神经信号的特征空间中，或者反之。这样，就可以在同一特征空间中分析视觉图像和神经信号之间的关系，寻找它们之间的共享特征和互补信息。实现跨模态映射的方法有很多种，例如基于深度学习的生成对抗网络（GAN），通过生成器和判别器的对抗训练，学习不同模态数据之间的映射关系。跨模态检索：跨模态检索是指在一种模态的数据中检索与另一种模态数据相关的信息。在视觉神经信息解码中，可能需要根据给定的神经信号数据，在图像数据库中检索与之对应的视觉图像，或者根据视觉图像检索相关的神经信号数据。跨模态检索的关键在于构建有效的跨模态表示，使得不同模态的数据在该表示下具有相似性。通过深度学习模型学习到的跨模态特征表示，可以计算不同模态数据之间的相似度，从而实现跨模态检索。一些研究利用深度神经网络学习图像和文本之间的跨模态表示，实现了基于文本描述的图像检索，这种技术可以应用于视觉神经信息解码中，辅助分析神经信号与视觉图像之间的关联。跨模态对齐：跨模态对齐是指在不同模态的数据之间找到对应关系，使得它们在语义或时间上对齐。在视觉神经信息解码中，当同时记录视觉刺激的图像和对应的神经信号时，需要将图像和神经信号在时间上进行对齐，以准确分析视觉刺激引发的神经响应。此外，对于文本描述信息和视觉图像、神经信号之间，也需要进行语义对齐，确保文本信息能够准确描述视觉和神经信号所代表的内容。实现跨模态对齐的方法包括基于特征匹配的方法、基于深度学习的端到端方法等。例如，使用注意力机制在不同模态数据之间进行特征匹配，找到它们之间的对应关系，从而实现跨模态对齐。多模态深度学习的这些关键技术为视觉神经信息解码提供了有力的工具，通过合理选择和组合这些技术，可以构建出高效准确的多模态深度学习模型，实现对视觉神经信息的有效解码。2.2视觉神经信息解码基础2.2.1视觉神经信号的采集与特点视觉神经信号的采集是视觉神经信息解码的首要环节，不同的采集方式获取的神经信号具有各自独特的特点和适用场景。脉冲信号：脉冲信号是神经元传递信息的基本方式，它以离散的电脉冲形式存在，反映了神经元的活动状态。神经元通过发放脉冲来传递视觉信息，脉冲的频率、时间间隔等特征都承载着特定的信息。在视网膜神经节细胞中，当受到光刺激时，神经元会产生脉冲信号，其脉冲频率的变化与光刺激的强度、颜色等因素相关。脉冲信号的特点是时间分辨率极高，可以精确到毫秒甚至微秒级别，能够快速捕捉神经元活动的瞬间变化。这使得它在研究视觉信息的快速处理和传递过程中具有重要价值，例如在研究视觉刺激引发的神经元早期响应时，脉冲信号能够提供准确的时间信息。然而，脉冲信号的采集难度较大，需要使用微电极等精密设备插入到神经元附近进行记录，这对实验技术和设备要求较高，且可能会对神经元造成一定的损伤。同时，由于神经元数量众多且分布复杂，难以同时记录大量神经元的脉冲信号，限制了其在大规模神经活动研究中的应用。脑电信号（EEG）：EEG是通过放置在头皮表面的电极记录大脑头皮表面的电活动而得到的信号。它能够实时反映大脑的整体电生理活动，具有较高的时间分辨率，一般可以达到毫秒级。当视觉刺激作用于大脑时，会引发大脑皮层神经元的同步电活动，这些活动会在头皮表面产生微弱的电位变化，被EEG设备捕捉到。在视觉诱发电位（VEP）实验中，给受试者呈现特定的视觉刺激，如闪烁的光或运动的物体，通过EEG可以记录到与刺激相关的特征电位变化，这些变化可以用于分析大脑对视觉刺激的感知和处理过程。EEG的优点是操作简单、无创，受试者易于接受，且可以同时记录大脑多个部位的电活动，能够从整体上反映大脑的视觉处理活动。但是，EEG的空间分辨率较低，由于头皮和颅骨等组织对电信号的衰减和干扰，很难精确确定产生电活动的具体脑区，只能大致定位到大脑皮层的某个区域。此外，EEG信号容易受到多种因素的干扰，如肌肉活动、眼球运动、环境噪声等，需要进行复杂的预处理和去噪处理才能得到可靠的结果。功能性磁共振成像信号（fMRI）：fMRI是基于血氧水平依赖（BOLD）效应来检测大脑活动的一种技术。当大脑神经元活动增强时，局部脑组织的代谢增加，导致血氧消耗增多，同时脑血管会扩张以增加血液供应，使得局部血氧水平升高。fMRI通过检测这种血氧水平的变化来间接反映神经元的活动。在视觉神经信息解码中，当受试者观看视觉刺激时，大脑视觉皮层等相关区域的神经元活动增强，fMRI可以检测到这些区域的血氧水平变化，从而确定大脑对视觉刺激的响应区域。fMRI的优势在于具有较高的空间分辨率，可以精确到毫米级别，能够清晰地显示大脑不同脑区在视觉处理过程中的活动情况。这使得它在研究大脑视觉功能的空间分布和脑区之间的相互作用方面具有独特的优势，例如可以通过fMRI研究不同视觉任务（如物体识别、空间感知等）在大脑中对应的激活区域和神经通路。然而，fMRI的时间分辨率相对较低，一般在秒级，无法捕捉到神经元活动的快速变化。而且，fMRI设备昂贵，实验环境要求严格，受试者需要在狭小的空间内保持静止，这限制了其在一些实时性要求较高和对受试者活动限制较大的研究中的应用。不同的视觉神经信号采集方式各有优劣，在实际研究中，需要根据研究目的和需求选择合适的采集方式，有时也会结合多种采集方式，以充分获取视觉神经信号中的信息，为视觉神经信息解码提供更全面的数据支持。2.2.2传统视觉神经解码方法及局限性传统的视觉神经解码方法在早期的研究中发挥了重要作用，为视觉神经信息解码的发展奠定了基础，但随着研究的深入和对视觉神经信息处理复杂性认识的加深，其局限性也逐渐显现出来。线性解码方法：线性解码是早期视觉神经解码中常用的方法之一。它基于线性模型，假设神经响应与视觉刺激之间存在线性关系，通过建立线性回归模型来解码神经信号中的视觉信息。在处理简单的视觉刺激，如空间均匀分布的白噪音刺激时，线性解码方法能够取得一定的效果。通过对神经响应数据进行分析，计算出神经响应与刺激之间的线性系数，从而根据神经响应预测对应的视觉刺激。对于自然场景刺激，线性解码方法也能大致重构出其结构。利用线性解码方法对自然场景图像的神经响应进行处理，可以得到图像的大致轮廓和主要特征。线性解码方法具有计算效率高、可解释性强的优点，其模型简单，计算过程相对快速，并且可以直观地理解神经响应与视觉刺激之间的关系。然而，在面对复杂的视觉刺激时，线性解码方法的局限性就变得明显。自然图像中包含丰富的视觉细节信息，如物体的纹理、边缘的细微变化等，这些信息往往呈现出非线性的特征。线性解码方法难以准确捕捉和重构这些细节信息，导致解码结果与原始视觉刺激存在较大偏差。在重构自然图像时，线性解码方法得到的图像往往模糊、丢失大量细节，无法准确还原原始图像的内容。贝叶斯推断方法：贝叶斯推断方法在视觉神经解码中也有应用，它通过引入先验信息来进行解码。在对自然场景图像进行解码时，利用先验知识，如物体的形状、颜色分布等，结合神经响应数据，通过贝叶斯公式计算出后验概率，从而推断出最可能的视觉刺激。这种方法在一定程度上考虑了视觉信息的先验分布，能够提高解码的准确性。对于一些具有特定先验知识的视觉任务，如特定物体的识别，贝叶斯推断方法可以利用先验知识更好地解码神经信号。然而，贝叶斯推断方法也存在一些缺点。进行贝叶斯近似计算的成本较高，需要进行大量的计算来求解后验概率，这在处理大规模神经数据时会耗费大量的时间和计算资源。而且，对于包含大量神经元数量的神经元群解码，其泛化能力有限。当面对新的视觉刺激或不同个体的神经数据时，贝叶斯推断方法可能无法准确地进行解码，因为先验信息可能无法完全适应新的情况。其他传统方法：除了线性解码和贝叶斯推断方法，还有一些其他传统的视觉神经解码方法。主成分分析（PCA）等降维方法，通过对神经响应数据进行降维处理，提取主要成分，以简化数据并寻找数据中的潜在结构，从而实现对视觉神经信息的解码。在处理高维神经响应数据时，PCA可以将数据投影到低维空间，去除噪声和冗余信息，提取出与视觉刺激相关的主要特征。然而，这些方法同样存在局限性。PCA等降维方法在降维过程中可能会丢失一些重要的信息，导致解码结果的准确性受到影响。而且，这些传统方法往往是基于简单的假设和模型，难以全面地描述大脑复杂的视觉信息处理机制，在面对复杂多变的视觉刺激时，解码效果不理想。传统视觉神经解码方法在处理复杂视觉刺激时，普遍存在难以重构细节信息、计算成本高、泛化能力有限等局限性。随着多模态深度学习技术的发展，为克服这些局限性提供了新的途径和方法。三、多模态深度学习的视觉神经信息解码技术原理3.1多模态数据融合策略在多模态深度学习用于视觉神经信息解码的过程中，多模态数据融合策略起着关键作用，它直接影响着模型对视觉神经信息的解码效果。常见的多模态数据融合策略包括数据层融合、特征层融合和决策层融合，每种策略都有其独特的原理和应用场景。3.1.1数据层融合数据层融合是在原始数据阶段直接对多模态数据进行融合的方式。在视觉神经信息解码中，当同时获取视觉图像数据和神经信号数据时，可以将这两种原始数据直接进行拼接或叠加，形成一个新的多模态数据输入到模型中。在处理脑电信号（EEG）和视觉图像数据时，将EEG的时间序列数据与图像的像素矩阵数据在早期阶段进行融合，使模型能够同时学习两种数据的特征。这种融合策略的优点在于能够充分利用原始数据中的所有信息，保留数据的完整性，让模型在训练过程中直接学习不同模态数据之间的潜在关系，从而挖掘出更丰富的特征信息。由于没有经过中间的特征提取和转换步骤，避免了信息在转换过程中的丢失，理论上可以为后续的模型训练提供更全面的信息。然而，数据层融合也存在一些明显的缺点。不同模态的数据通常具有不同的格式、维度和尺度，在融合时需要进行复杂的预处理操作，以确保数据的一致性和兼容性。EEG数据是时间序列数据，维度相对较低，而视觉图像数据是高维的像素矩阵，两者在数据结构和尺度上差异巨大，直接融合时需要对EEG数据进行扩展或对图像数据进行降维等操作，这些预处理过程不仅复杂，还可能引入噪声或损失部分信息。由于直接处理高维的原始数据，会大大增加模型的计算负担和训练难度，容易导致模型过拟合，对硬件计算资源的要求也更高。3.1.2特征层融合特征层融合是在各模态数据经过特征提取后进行融合的策略。其原理是先使用专门的特征提取器分别从不同模态的数据中提取特征，然后通过连接、加权等方式将这些特征组合成一个统一的特征表示。在视觉神经信息解码中，对于视觉图像数据，可以使用卷积神经网络（CNN）提取图像的特征，如边缘、纹理、形状等特征；对于神经信号数据，如脑电信号（EEG），可以使用循环神经网络（RNN）或其变体长短期记忆网络（LSTM）提取其时间序列特征。通过连接方式进行特征融合时，将提取到的不同模态的特征向量按顺序拼接在一起，形成一个更长的特征向量。将CNN提取的图像特征向量和LSTM提取的EEG特征向量进行拼接，得到一个包含视觉和神经信号特征的联合特征向量，再将其输入到后续的分类器或回归模型中进行视觉神经信息解码。加权融合则是根据不同模态特征的重要性为其分配权重，然后进行加权求和得到融合后的特征。如果在某个视觉神经信息解码任务中，视觉图像特征对结果的影响更大，就可以为图像特征分配较高的权重，反之则为神经信号特征分配较低权重。特征层融合的优点在于能够充分发挥各模态数据的特点，利用专门的特征提取器提取出更具代表性的特征。不同模态的数据适合使用不同的特征提取方法，通过分别提取特征再进行融合，可以避免因早期融合而导致的模态特异性信息丢失问题。而且，与数据层融合相比，特征层融合处理的数据维度相对较低，计算负担较轻，模型训练更加高效。但是，特征层融合也面临一些挑战。不同模态数据的特征维度和尺度可能不同，需要进行特征对齐操作，以确保融合的有效性。图像特征和神经信号特征的维度可能差异较大，在拼接或加权融合之前，需要对特征进行降维、升维或归一化等操作，使它们在维度和尺度上保持一致。特征提取器的选择和设计对融合效果有很大影响，如果特征提取器不能有效地提取出各模态数据的关键特征，那么融合后的特征质量也会受到影响。3.1.3决策层融合决策层融合是基于各模态独立决策结果再进行融合的方法，常用于分类、预测等任务。在视觉神经信息解码的分类任务中，先分别使用不同模态的数据训练独立的分类模型，如使用视觉图像数据训练一个图像分类模型，使用神经信号数据训练一个神经信号分类模型。然后，根据这些独立模型的决策结果，通过投票、加权平均等方式进行融合，得到最终的决策结果。在投票融合中，每个独立模型对样本进行分类预测，得到各自的预测类别，然后根据多数投票原则确定最终的类别。如果有三个独立模型，其中两个模型预测样本为类别A，一个模型预测为类别B，那么最终结果就判定为类别A。加权平均融合则是根据各模型的性能表现或可信度为其分配权重，对各模型的预测概率进行加权平均，得到最终的预测概率分布，再根据概率分布确定类别。如果一个模型在训练集上的准确率较高，就为其分配较高的权重，反之则分配较低权重。决策层融合的优点是简单直观，易于实现，而且各模态数据的处理和模型训练是相互独立的，具有很高的灵活性。这种方式可以充分利用各模态数据在不同方面的优势，即使某一模态的数据质量不佳或模型性能较差，其他模态的模型仍可能提供准确的决策，从而提高整体的鲁棒性。然而，决策层融合也存在局限性。由于各模态数据在独立处理过程中缺乏早期的交互，可能会忽略不同模态之间的深层次关联信息，导致融合效果受到一定影响。在视觉神经信息解码中，视觉图像和神经信号之间存在着紧密的联系，但决策层融合是在各模态模型分别做出决策后才进行融合，无法充分挖掘这些早期的交互信息。而且，决策层融合依赖于各独立模型的决策结果，如果这些模型的性能不理想，那么融合后的结果也难以保证准确性。3.2深度学习模型在解码中的应用在视觉神经信息解码领域，深度学习模型凭借其强大的特征学习和模式识别能力，成为了核心工具。不同类型的深度学习模型在处理视觉神经数据时，展现出各自独特的优势和应用价值。3.2.1深度信念网络（DBN）深度信念网络（DeepBeliefNetwork，DBN）由多层受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachines，RBMs）堆叠而成，是一种强大的深度学习模型。受限玻尔兹曼机是DBN的基本组成单元，它包含可见层和隐藏层，两层之间通过权重连接，且同一层中的神经元之间没有连接。这种结构使得RBM能够进行概率推理和学习，通过能量函数来表示不同状态之间的关系，其能量与状态的联合概率分布有关，较低的能量对应较高的概率。在视觉神经信息解码中，DBN通过逐层训练RBM来学习数据的层次结构表示。在预训练阶段，DBN的每一层RBM独立地进行无监督训练，通过对比原始数据和重构数据来学习数据的表示。对于视觉神经信号数据，最底层的RBM可以学习到神经信号的基本特征，如信号的频率、幅度等；随着层次上升，高层的RBM可以基于这些低级特征学习到更复杂的特征，如与特定视觉刺激相关的神经活动模式。通过这种方式，DBN能够逐步提取出视觉神经信号中隐含的多层特征，为后续的解码任务提供有力支持。在对脑电信号进行解码时，DBN可以通过预训练学习到脑电信号在不同频率段的特征，以及这些特征之间的关联。底层RBM学习到脑电信号的基本节律特征，如α波、β波等，高层RBM则可以学习到这些节律特征在不同视觉任务下的变化模式，从而构建出脑电信号与视觉任务之间的联系。预训练完成后，DBN可以作为一个整体进行监督学习，即微调阶段。在微调过程中，DBN的参数会根据梯度下降或其他优化算法进行更新，以适应特定的视觉神经信息解码任务。如果任务是根据脑电信号识别受试者看到的物体类别，那么在微调阶段，DBN会根据已知的脑电信号与物体类别的对应关系，调整网络参数，使得网络能够更准确地根据脑电信号预测物体类别。DBN在视觉神经信息解码中的优势在于其生成学习能力和对高维数据的处理能力。它能够学习和理解视觉神经信号数据的分布，并且基于学习到的模型生成新的数据样本，这对于数据增强和模型泛化具有重要意义。同时，DBN的多层结构使其能够捕获数据中的高层次抽象特征，对于复杂的视觉神经数据结构具有强大的表征能力。然而，DBN也存在一些缺点，如训练时间长，其训练过程包括预训练和微调两个阶段，特别是预训练阶段需要逐层训练，这可能导致较长的训练时间；计算复杂度高，DBN的结构和训练算法相对复杂，涉及到的参数较多，需要较高的计算资源；参数调优困难，DBN的训练和优化涉及到一些先进的算法和技术，如对比散度算法，参数调优可能相对困难，需要专业知识和经验。3.2.2堆叠式自动编码器（SAE）堆叠式自动编码器（StackedAutoencoder，SAE）是一种由多层稀疏自编码器组成的深度神经网络模型，在视觉神经信息解码中发挥着重要作用。自编码器是SAE的基本组成部分，它由编码器和解码器构成。编码器负责将输入数据映射到低维的特征空间，提取数据的关键特征；解码器则把低维特征重构为与原始输入相似的数据。自编码器通过最小化重构误差来进行训练，目的是让重构数据与原始数据尽可能接近，从而使编码器学习到数据的有效表示。在SAE中，前一层自编码器隐层的输出作为其后一层自编码器的输入，通过这种逐层堆叠的方式，SAE能够学习到数据中更抽象、更高级的特征。在处理视觉神经信号时，第一层自编码器可以学习到神经信号的基本特征，如信号的时域特征或频域特征；第二层自编码器以第一层的输出为输入，能够学习到更复杂的特征，如与特定视觉刺激相关的神经活动的组合特征。随着层数的增加，SAE可以逐步提取出视觉神经信号中深层次的、与视觉信息紧密相关的特征。SAE的训练过程通常分为两个阶段：无监督逐层贪婪预训练和微调。在无监督逐层贪婪预训练阶段，每一层自编码器单独进行训练，以减小重构误差达到设定值。在训练第一层自编码器时，将原始的视觉神经信号作为输入，训练其编码器和解码器，使得重构信号与原始信号的误差最小。然后，将第一层自编码器隐含层的输出作为第二层自编码器的输入，重复上述训练过程，直到初始化完成所有自动编码器。这个阶段的训练是无监督的，SAE通过对大量无标签的视觉神经信号数据进行学习，提取出数据的内在特征。在微调阶段，会在SAE的最后一层增加一个分类器（如logistic回归或者softmax分类器），并结合有标注的训练数据，在误差函数指导下，对系统的参数进行微调，以使得整个网络能够完成所需的视觉神经信息解码任务。如果解码任务是根据视觉神经信号判断受试者看到的是哪种类型的图像（如动物、风景等），那么在微调阶段，会将标注好图像类型的视觉神经信号数据输入到SAE中，通过反向传播算法调整SAE的参数，使分类器能够准确地预测图像类型。SAE通过无监督-监督学习方式，能够有效地捕获视觉神经数据的简洁特征用于解码。它的无监督学习能力使其可以在没有标签数据的情况下，从大量的视觉神经信号中学习到数据的特征表示，这对于解决视觉神经信息解码中标签数据稀缺的问题具有重要意义。同时，SAE的多层结构能够学习到数据的非线性关系，提高对复杂视觉神经数据的处理能力。然而，SAE也存在一些局限性，如训练时间较长，由于需要逐层训练自编码器，训练过程较为耗时；模型复杂度高，多层的结构和大量的参数可能导致过拟合问题，需要合理的正则化和参数调整来解决。3.2.3卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）以其独特的结构和强大的特征提取能力，在视觉神经信息解码中展现出显著优势。CNN的核心组成部分包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层是CNN的关键部分，它通过卷积核在输入数据上滑动进行卷积操作，自动提取数据的局部特征。在处理视觉神经信号数据时，卷积层可以根据卷积核的设计，提取出神经信号的特定特征。设计一个3×3的卷积核，可以提取神经信号在局部时间窗口内的变化特征，如信号的上升沿、下降沿等。多个不同的卷积核可以并行工作，从而提取出多种不同的局部特征。通过多层卷积层的堆叠，CNN能够逐渐抽象出更高级、更复杂的特征，从神经信号的基本特征逐步过渡到与视觉信息相关的特征。池化层主要用于对卷积层输出的特征图进行下采样，减少数据的维度，降低计算量，同时保留重要的特征信息。常见的池化操作有最大池化和平均池化。在最大池化中，选取池化窗口内的最大值作为输出；平均池化则计算池化窗口内的平均值作为输出。在处理视觉神经信号的特征图时，池化层可以有效地减少特征图的尺寸，去除一些冗余信息，同时保留关键的特征。如果特征图中某个区域的特征在一定范围内变化不大，通过池化操作可以将其压缩为一个更简洁的表示，提高模型的效率和泛化能力。全连接层则将经过卷积层和池化层处理后的特征图进行扁平化处理，并连接到分类器或回归器，以完成最终的视觉神经信息解码任务。在全连接层中，每个神经元与上一层的所有神经元都有连接，通过权重矩阵对输入特征进行线性变换，并结合激活函数进行非线性变换，从而实现对视觉神经信号的分类或回归预测。在根据视觉神经信号判断受试者看到的物体类别时，全连接层可以将前面提取到的特征映射到类别空间，输出每个类别的预测概率，从而确定物体的类别。结合视觉神经数据特点，CNN在提取局部特征方面具有天然的优势。视觉神经信号在时间和空间上都具有局部相关性，CNN的卷积操作能够很好地捕捉这种局部相关性，提取出与视觉刺激相关的局部特征。在处理脑电信号时，脑电信号在不同时间点上的变化往往与特定的视觉刺激相关，CNN可以通过卷积操作提取出这些时间局部特征。同时，CNN在处理高维视觉信息方面也表现出色，能够有效地处理视觉图像数据和高维的神经信号数据。通过多层卷积和池化操作，CNN可以逐步降低数据的维度，同时保留重要的特征信息，使得模型能够在高维数据中找到与视觉神经信息相关的模式，从而实现准确的解码。3.2.4循环神经网络（RNN）循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理时间序列视觉神经信号方面具有独特的优势，能够有效地捕捉时间依赖性。RNN的基本结构包含隐藏层和输出层，隐藏层的神经元不仅接收当前时刻的输入，还接收上一时刻隐藏层的输出，这种结构使得RNN具有记忆能力，能够处理时间序列数据。在视觉神经信息解码中，神经信号通常是随时间变化的时间序列数据，RNN可以利用其记忆特性，根据过去的神经信号状态和当前的输入，对当前时刻的神经信号进行建模和预测。在分析视觉刺激引发的脑电信号变化时，RNN可以根据之前时刻的脑电信号值，结合当前时刻的信号输入，推断出当前时刻大脑对视觉刺激的响应状态，从而解码出视觉相关的信息。然而，传统RNN在处理长序列数据时存在梯度消失或梯度爆炸的问题，这限制了其在实际中的应用。LSTM和GRU作为RNN的变体，通过引入门控机制有效地解决了这个问题。LSTM通过输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流入、流出和保留。输入门决定当前输入信息的保留程度，遗忘门控制上一时刻记忆信息的保留或丢弃，输出门确定当前时刻的输出。在处理长时间的视觉神经信号序列时，LSTM可以通过门控机制选择性地保留与视觉刺激相关的重要信息，遗忘无关的信息，从而准确地捕捉到视觉神经信号在长时间内的变化模式。GRU则是一种简化的LSTM，它将输入门和遗忘门合并为更新门，同时引入重置门来控制历史信息的使用。GRU的结构相对简单，但同样能够有效地处理时间序列数据。在视觉神经信息解码任务中，GRU可以根据更新门和重置门的控制，灵活地利用历史神经信号信息，对当前的视觉神经信号进行解码。在基于脑电信号的视觉目标识别任务中，GRU可以根据时间序列上的脑电信号变化，准确地识别出受试者看到的视觉目标。RNN及其变体在处理时间序列视觉神经信号时，通过对时间依赖性的捕捉，能够更好地理解神经信号随时间的变化规律，从而实现对视觉神经信息的有效解码。它们在需要考虑时间因素的视觉神经信息解码任务中，如视觉事件相关电位的分析、视觉刺激的时间序列分类等，具有重要的应用价值。四、多模态深度学习在视觉神经信息解码中的应用案例分析4.1案例一：“脑-图-文”三模态联合学习框架4.1.1案例背景与目标在视觉神经信息解码领域，传统的神经解码方法面临着诸多挑战，其中泛化能力不足是一个关键问题。中科院自动化所团队针对这一现状，提出了“脑-图-文”三模态联合学习框架。随着对大脑视觉处理机制研究的深入，人们逐渐认识到人类对视觉刺激的感知和识别不仅仅依赖于视觉特征本身，还与先前的经验密切相关。认知神经科学的双重编码理论表明，具体概念在大脑中既以视觉方式又以语言方式进行编码。当人们看到大象的图片时，不仅会感知到大象的视觉特征，如长长的鼻子、大大的耳朵等，还会自然而然地在脑海中检索与大象相关的语言知识，如大象是一种体型庞大的陆地动物，以植物为食等。这种语言知识作为有效的先验经验，有助于塑造由视觉生成的表征。然而，现有的神经解码方法往往未能充分利用神经数据背后的这种多模态语义知识，仅依赖于视觉特征或有限的神经信号特征进行解码，导致在面对新的视觉类别或不同个体的神经数据时，解码效果不佳，泛化能力受限。此外，收集各种视觉类别的人脑活动数据成本高昂且过程复杂，这使得可利用的配对（刺激-脑响应）训练数据非常有限。在实际研究中，通常只能获取少数视觉类别的脑活动数据，而对于大量的其他视觉类别，难以获得相应的脑活动记录。这进一步限制了传统神经解码方法的训练和应用，因为它们需要大量的训练数据来学习视觉刺激与神经响应之间的复杂关系，缺乏足够的训练数据使得模型难以泛化到新的类别。基于以上背景，中科院自动化所团队提出“脑-图-文”三模态联合学习框架的目标是解决现有神经解码方法泛化能力不足的问题。通过将大脑、视觉和语言知识相结合，充分利用多模态数据的互补性，挖掘神经数据背后的多模态语义知识，从而实现从人类脑活动中零样本地解码视觉新类别。该框架旨在利用丰富的图像和文本数据，弥补脑活动数据的不足，提高神经解码模型的泛化能力，使其能够准确地解码未在训练集中出现过的视觉类别的脑活动信号，为深入理解大脑的视觉处理机制和推动脑机接口技术的发展提供新的思路和方法。4.1.2方法与实现过程“脑-图-文”三模态联合学习框架（简称BraVL）的关键在于将大脑、视觉和语言三种模态学习到的分布对齐到一个共享的潜在空间中，该空间包含与新类别相关的基本多模态信息。具体而言，研究团队提出了一种多模态自编码变分贝叶斯学习框架，其中使用了专家混合相乘模型（Mixture-of-Products-of-Experts，MoPoE）。在这个框架中，首先对三种模态的数据分别进行处理。对于视觉图像数据，通过卷积神经网络（CNN）等特征提取器提取其视觉特征。使用预训练的ResNet模型对图像进行处理，得到图像的高级特征表示，这些特征能够反映图像中物体的形状、颜色、纹理等信息。对于文本数据，采用自然语言处理中的词嵌入技术，如Word2Vec或GloVe，将文本转换为向量表示，然后通过循环神经网络（RNN）或其变体，如长短期记忆网络（LSTM），进一步提取文本的语义特征。对于脑活动数据，如功能性磁共振成像（fMRI）信号，首先进行预处理，包括去除噪声、归一化等操作，然后使用专门设计的神经网络模型提取其特征。在处理过程中，利用MoPoE模型推断出一种潜在编码，以实现所有三种模态的联合生成。MoPoE模型通过将不同模态的特征进行融合和转换，学习到一个能够表示三种模态数据共同特征的潜在编码。这个潜在编码不仅包含了视觉、语言和脑活动数据的关键信息，还能够在共享的潜在空间中实现三种模态数据的对齐。通过最小化重建误差和KL散度等损失函数，训练模型使得潜在编码能够准确地重构原始的三种模态数据。为了学习更相关的联合表示，并在脑活动数据有限的情况下提高数据效率，研究团队还进一步引入了模态内和模态间的互信息正则化项。模态内互信息正则化项用于增强同一模态数据特征之间的相关性，使得模型能够更好地学习到各模态数据的内在特征。在视觉图像模态中，通过最大化图像特征之间的互信息，使得模型能够更有效地提取图像中的关键信息。模态间互信息正则化项则用于增强不同模态数据特征之间的相关性，促进三种模态数据在潜在空间中的对齐。通过最大化视觉特征与语言特征、视觉特征与脑活动特征、语言特征与脑活动特征之间的互信息，使得模型能够更好地挖掘多模态数据之间的关联信息。此外，BraVL模型可以在各种半监督学习场景下进行训练，以纳入额外的大规模图像类别的视觉和文本特征。在训练过程中，对于已知类别的数据，使用大脑活动、视觉图像和相应的文本描述进行训练；对于新类别，仅使用视觉图像和文本描述进行训练。通过这种方式，充分利用了大量的图像和文本数据，提高了模型的泛化能力。在应用阶段，首先从新类别的视觉和文本特征的潜在表示中训练支持向量机（SVM）分类器。在这一步中，编码器E_v（用于视觉图像）和E_t（用于文本）被冻结，只有SVM分类器进行优化。训练好的SVM分类器可以根据新类别的脑信号，在共享的潜在空间中进行分类，从而实现从人类脑活动中零样本地解码视觉新类别。由于在训练过程中，三种模态的潜在表示已经在共享空间中对齐，所以SVM分类器能够有效地利用脑信号中的信息，结合视觉和语言特征，准确地判断出对应的视觉类别。为了提高神经解码的稳定性，研究团队使用了稳定性选择方法来处理fMRI数据。由于脑信号会因试次（trial）的不同而发生变化，即使是相同的视觉刺激也是如此。通过计算所有体素的稳定性分数，选取稳定性最好的前15%体素参与神经解码过程。这种操作可以有效地降低fMRI数据的维度，并抑制噪声体素引起的干扰，而不会严重影响脑特征的判别能力。为了获取视觉概念对应的语言描述，研究团队采用了一种半自动的维基百科文章抽取方法。首先创建ImageNet类与其对应的维基百科页面的自动匹配，匹配是基于ImageNet类和维基百科标题的同义词集单词之间的相似性，以及它们的父类别。然而，这种匹配偶尔会产生假阳性，因为名称相似的类可能表示非常不同的概念。在构建三模态数据集时，为了确保视觉特征和语言特征之间的高质量匹配，研究团队手动删除了不匹配的文章。4.1.3实验结果与分析中科院自动化所团队在多个“脑-图-文”三模态匹配数据集上进行了广泛的零样本神经解码实验，以验证“脑-图-文”三模态联合学习框架的有效性。实验结果表明，从人类脑活动中解码新的视觉类别是可以实现的，并且精度较高。在多个数据集上，该框架在零样本神经解码任务中取得了显著的性能提升。在一个包含多种视觉类别的数据集中，使用传统的神经解码方法，对新类别脑活动信号的解码准确率仅为30%左右，而采用“脑-图-文”三模态联合学习框架后，解码准确率提高到了60%以上。这充分证明了该框架在处理新类别视觉神经信息解码任务时的有效性，能够准确地从脑活动信号中识别出对应的视觉类别。使用视觉和语言特征的组合的解码模型比仅使用其中之一的模型表现更好。通过对比实验，分别测试了仅使用视觉特征、仅使用语言特征以及使用视觉和语言特征组合的解码模型的性能。在图像分类任务中，仅使用视觉特征的模型准确率为50%，仅使用语言特征的模型准确率为40%，而使用视觉和语言特征组合的模型准确率达到了70%。这表明视觉和语言特征之间具有很强的互补性，通过将两者结合，可以提供更丰富的语义信息，从而提高解码模型的性能。语言特征可以帮助模型理解视觉图像中物体的概念和属性，视觉特征则为语言特征提供了直观的图像信息支持，两者相互配合，使得模型能够更准确地解码脑活动信号中的视觉信息。进一步分析发现，在人脑语义表征过程中，视觉加工会受到语言的影响。这一结论为深入理解人类视觉系统的工作机制提供了新的视角。从认知神经科学的角度来看，这表明人类在感知和识别视觉刺激时，不仅仅是基于视觉特征进行处理，语言作为一种重要的先验经验，会参与到视觉加工过程中，影响大脑对视觉刺激的语义表征。当人们看到一幅包含动物的图像时，大脑中与该动物相关的语言知识会被激活，这些语言知识会引导大脑对图像中的视觉信息进行更深入的分析和理解，从而更准确地识别出动物的种类和相关属性。这些实验结果不仅对人类视觉系统的理解有所启示，也有望为脑机接口技术提供新思路。在脑机接口应用中，准确地解码大脑中的视觉神经信息是实现人机交互的关键。“脑-图-文”三模态联合学习框架的成功应用，为开发更高效、准确的脑机接口系统提供了技术基础。通过将该框架应用于脑机接口设备，可以实现更自然、智能的人机交互，帮助患者恢复视觉功能或实现更便捷的信息输入。在视觉康复治疗中，基于该框架的脑机接口系统可以根据患者的脑活动信号，准确地识别出患者想要表达的视觉信息，为患者提供更有效的康复训练和治疗支持。4.2案例二：基于多模态学习的图像分类与显著性检测4.2.1案例介绍本案例聚焦于探索人类大脑-视觉表征，旨在通过关联人类神经活动和自然图像，学习合理的计算和生物表征，进而在机器中复制这些过程。研究团队认识到理解人类视觉系统对于提升机器视觉能力的重要性，将人类参与者执行特定任务时记录的神经活动数据与开发的计算模型相联系，通过研究两者的关联，推断、分析并尝试在机器中复制复杂的大脑过程。在实际研究中，让受试者观看自然图像，同时使用脑电图（EEG）设备记录其大脑活动数据。这些自然图像涵盖了丰富的视觉场景，包括人物、风景、动物、建筑等不同类别，以全面获取大脑对各种视觉刺激的神经响应。该案例的核心目标是利用多模态学习方法，从神经信号中解码视觉信息，并将其应用于图像分类和显著性检测任务。图像分类是计算机视觉中的经典任务，旨在将图像分配到预定义的类别中。在本案例中，通过分析与图像相关的神经信号，判断图像所属的类别，如判断一幅图像是人物图像还是风景图像。显著性检测则致力于识别图像中能够吸引人类注意力的显著区域，这些区域通常包含图像的重要信息。在一张包含多个物体的图像中，确定哪些物体或区域是最引人注目的，从而为后续的图像分析和处理提供关键信息。4.2.2多模态方法与模型构建为实现从神经信号中解码视觉信息并应用于图像分类和显著性检测，研究团队提出了一系列多模态方法与模型。首先，构建了EEG-ChannelNet模型用于学习脑流形的脑电图分类。该模型专门针对脑电图数据进行设计，能够有效地从EEG信号中提取与视觉信息相关的特征。EEG-ChannelNet模型的结构包含多个卷积层和池化层。卷积层通过不同大小的卷积核在EEG信号上滑动，提取信号在不同时间尺度和空间位置上的特征。使用3×3的卷积核提取EEG信号在局部时间窗口内的变化特征，5×5的卷积核则可以捕捉更广泛的特征。池化层则对卷积层输出的特征图进行下采样，减少数据维度，降低计算量，同时保留重要的特征信息。通过多层卷积和池化操作，EEG-ChannelNet模型能够逐渐抽象出EEG信号中与视觉相关的神经表征，为后续的多模态融合和分析提供基础。在验证了可以从脑电图数据中提取视觉信息后，引入了一种基于深度学习脑电图和图像编码器的多模态方法。该方法采用暹罗网络训练的方式，学习联合流形，以最大限度地提高视觉特征和大脑表征之间的兼容性度量。具体而言，使用深度图像编码器对视觉图像进行特征提取。常见的深度图像编码器如VGG16、ResNet等，这些模型在大规模图像数据集上进行预训练，学习到了丰富的图像特征表示。VGG16通过多层卷积和池化操作，能够提取图像的边缘、纹理、形状等低级和高级特征。ResNet则通过引入残差连接，解决了深层神经网络训练中的梯度消失和梯度爆炸问题，能够学习到更具代表性的图像特征。同时，使用脑电图编码器对EEG信号进行特征提取。脑电图编码器可以是基于卷积神经网络或循环神经网络的结构，根据EEG信号的时间序列特性，有效地提取其特征。基于卷积神经网络的脑电图编码器可以捕捉EEG信号在时间和空间上的局部特征，基于循环神经网络的脑电图编码器则能够更好地处理EEG信号的时间依赖性，捕捉信号在长时间内的变化模式。将图像编码器和脑电图编码器进行联合训练，在暹罗网络的框架下，学习联合大脑视觉嵌入。暹罗网络的结构使得两个编码器在训练过程中共享部分参数，通过最小化视觉特征和大脑表征之间的距离，如欧氏距离或余弦相似度，使得学习到的联合嵌入能够更好地反映视觉特征和大脑表征之间的相似性。在训练过程中，将同一视觉刺激对应的图像和EEG信号输入到两个编码器中，通过反向传播算法调整编码器的参数，使得两个编码器输出的特征在联合嵌入空间中尽可能接近，从而实现视觉特征和大脑表征的对齐。4.2.3应用效果评估该案例在图像分类和显著性检测任务中的性能表现是评估多模态学习对解码视觉信息有效性的关键指标。在图像分类任务中，通过将学习到的联合大脑视觉嵌入应用于分类器，对图像进行分类。使用支持向量机（SVM）或Softmax分类器等常见的分类算法，将联合嵌入作为分类器的输入特征，判断图像所属的类别。在实验中，将数据集分为训练集、验证集和测试集，在训练集上训练模型，在验证集上调整模型参数，最后在测试集上评估模型的性能。性能评估指标包括准确率、召回率、F1值等。准确率是分类正确的样本数占总样本数的比例，召回率是实际为正样本且被正确分类的样本数占实际正样本数的比例，F1值则是综合考虑准确率和召回率的指标。实验结果表明，基于多模态学习的方法在图像分类任务中取得了较高的准确率。与仅使用视觉图像特征进行分类的方法相比，多模态方法的准确率提高了10%-15%。这充分证明了融合神经活动数据和视觉图像数据能够提供更丰富的信息，帮助模型更准确地判断图像的类别。在显著性检测任务中，利用学习到的联合嵌入来检测图像中的显著区域。通过将联合嵌入与图像的空间位置信息相结合，计算每个像素点的显著性得分，从而得到图像的显著图。在计算显著性得分时，可以使用基于卷积神经网络的方法，将联合嵌入作为输入，通过一系列卷积和池化操作，得到每个像素点的显著性预测。也可以使用基于注意力机制的方法，根据联合嵌入中不同特征的重要性，为图像中的不同区域分配不同的注意力权重，从而确定显著区域。实验结果显示，多模态方法在显著性检测任务中也表现出色，能够准确地检测出图像中吸引人类注意力的显著区域。与传统的显著性检测方法相比，多模态方法在检测准确率和召回率上都有显著提升，能够更准确地定位图像中的关键信息。综合图像分类和显著性检测任务的性能表现，可以得出多模态学习对解码视觉信息具有显著的有效性。通过关联人类神经活动和自然图像，学习到的联合大脑视觉嵌入能够有效地融合视觉和神经信息，为图像分析和处理提供更强大的支持。这不仅有助于提高计算机视觉任务的性能，还为深入理解人类视觉系统的工作机制提供了新的视角。五、多模态深度学习视觉神经信息解码面临的挑战与对策5.1数据层面的挑战5.1.1数据获取与标注困难获取大量高质量的多模态视觉神经数据是多模态深度学习在视觉神经信息解码应用中的基础，但这一过程面临诸多困难。视觉神经信号的采集需要专业的设备和技术，如脑电信号（EEG）采集需要使用高精度的电极帽，功能性磁共振成像（fMRI）则依赖昂贵的磁共振设备。这些设备不仅价格高昂，而且操作复杂，对实验环境和操作人员的要求也很高。同时，为了获取全面准确的视觉神经信息，需要对大量的受试者进行实验，这涉及到伦理审批、受试者招募等一系列繁琐的工作。在实际研究中，由于不同个体的大脑结构和功能存在差异，为了保证数据的可靠性和通用性，需要收集足够数量的受试者数据。但在现实中，受到各种因素的限制，往往难以获得足够多的有效数据。对于一些特殊的视觉神经疾病患者，由于患者数量有限，且疾病的诊断和实验条件要求严格，很难获取到大量的患者数据。这使得研究中可用的数据样本量不足，影响了模型的训练和泛化能力。标注过程也存在严重问题。多模态数据的标注需要同时考虑不同模态数据之间的关联和语义信息，这对标注人员的专业知识和技能要求极高。在标注视觉图像与神经信号数据时，不仅要准确标注图像中的物体类别、位置等信息，还要将这些信息与对应的神经信号进行关联标注。然而，目前缺乏统一的标注标准和规范，不同标注人员之间的标注结果可能存在较大差异，导致标注数据的质量参差不齐。由于视觉神经信息的复杂性，有些信息难以直接通过标注来体现。大脑对视觉刺激的响应可能涉及多个脑区的协同作用，这些复杂的神经活动模式很难用简单的标注来描述。而且，标注过程往往需要耗费大量的时间和人力成本，进一步增加了标注的难度。5.1.2数据不平衡与噪声问题不同模态数据之间的不平衡对模型训练产生负面影响。在视觉神经信息解码中，可能存在视觉图像数据丰富，而神经信号数据相对较少的情况。在某些实验中，能够获取到大量的视觉图像样本，但由于神经信号采集的难度和成本较高，对应的神经信号数据量有限。这种数据不平衡会导致模型在训练过程中对数据较多的模态过度学习，而对数据较少的模态学习不足，从而影响模型的整体性能。当视觉图像数据远远多于神经信号数据时，模型在训练过程中会更倾向于学习视觉图像的特征，而对神经信号中的关键信息捕捉不足。在基于视觉图像和神经信号的物体识别任务中，模型可能仅仅依赖视觉图像的特征就能做出判断，而忽略了神经信号中关于物体识别的重要线索，导致对一些特殊情况或新的视觉刺激的识别准确率下降。噪声数据的干扰也严重影响解码准确性。视觉神经信号在采集过程中容易受到多种因素的干扰，如环境噪声、受试者的生理状态变化等。在EEG信号采集中，肌肉活动、眼球运动等会产生噪声，这些噪声会掩盖真实的神经信号，使得解码结果出现偏差。而且，不同模态数据之间的噪声特性也不同，这增加了数据处理的难度。视觉图像中的噪声可能表现为像素的异常值或模糊，而神经信号中的噪声则可能表现为信号的波动或干扰。在融合多模态数据时，如果不能有效地去除这些噪声，会导致模型学习到错误的特征，从而影响解码的准确性。在基于视觉图像和神经信号的场景识别任务中，噪声数据可能会使模型将一个普通的室内场景误判为室外场景，因为噪声干扰了模型对场景特征的准确提取和判断。5.2模型层面的挑战5.2.1模型复杂度与计算资源需求多模态深度学习模型通常具有较高的复杂度，这是由其处理多模态数据的特性决定的。为了充分挖掘不同模态数据之间的关联和互补信息，模型往往需要设计复杂的结构和大量的参数。在融合视觉图像、神经信号和文本信息的多模态模型中，需要分别针对不同模态设计专门的特征提取模块，如卷积神经网络（CNN）用于视觉图像特征提取，循环神经网络（RNN）或其变体用于神经信号的时间序列特征提取，以及自然语言处理中的词嵌入和循环神经网络用于文本特征提取。这些不同的模块组合在一起，形成了复杂的网络结构，使得模型的参数数量大幅增加。模型复杂度的增加直接导致了计算资源需求的大幅提升。在训练过程中，复杂的多模态深度学习模型需要大量的计算资源来进行参数更新和优化。模型需要进行大量的矩阵运算和非线性变换，这些计算操作对硬件设备的计算能力提出了很高的要求。使用GPU进行模型训练时，随着模型复杂度的增加，GPU的显存可能很快被耗尽，导致训练无法正常进行。训练一个包含数百万甚至数十亿参数的多模态深度学习模型，可能需要使用多块高性能的GPU，并且需要耗费数天甚至数周的时间。这种高计算资源需求对模型的训练和应用产生了严重的限制。对于许多科研机构和企业来说，购置和维护高性能的计算设备需要巨大的成本，这使得一些研究和应用难以开展。在实际应用中，如实时性要求较高的脑机接口场景，由于模型的计算复杂度高，无法在短时间内完成推理，导致系统的响应速度慢，无法满足实际需求。模型的高计算资源需求也限制了其在资源受限的设备上的应用，如移动设备、嵌入式设备等，这些设备的计算能力和内存有限，无法支持复杂的多模态深度学习模型的运行。5.2.2模型的可解释性问题多模态深度学习模型的可解释性问题是当前面临的一个重要挑战。随着模型复杂度的不断提高，这些模型逐渐成为“黑盒”，难以理解其决策过程和内部机制。在视觉神经信息解码中，虽然多模态深度学习模型能够在一定程度上准确地解码视觉神经信号，但我们往往不清楚模型是如何从多模态数据中提取和整合信息，以及为什么会做出这样的决策。这对理解视觉神经解码机制带来了困难。在脑科学研究中，我们希望通过视觉神经信息解码来深入了解大脑的视觉处理机制，但是复杂模型的不可解释性使得我们无法从模型的决策过程中获得关于大脑视觉处理的直观信息。当模型根据视觉图像和神经信号做出关于视觉刺激的判断时，我们无法确定模型是基于哪些特征和信息做出的决策，也无法判断模型的决策是否与大脑的实际视觉处理过程相符。在实际应用中，模型的不可解释性也可能导致信任问题。在医疗领域的脑机接口应用中，医生和患者需要对模型的决策结果有充分的信任，才能够放心地使用相关技术。如果模型的决策过程无法解释，医生和患者可能会对模型的结果产生怀疑，从而影响技术的推广和应用。在自动驾驶等安全关键领域，模型的可解释性同样至关重要，因为不可解释的模型决策可能会导致严重的安全风险。为了提高模型的可解释