Reconstructing natural images from human fMRI by alternating encoding and decoding with shared autoencoder regularization

•We proposed the mutual promotion of visual encoding and reconstruction models.•We designed alternating optimization bassed on seim-supervised learning.•We devised inter-sample differentiated representations to augment small dataset.•Our proposed model achieved state-of-the-art reconstruction perfor...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Biomedical signal processing and control Jg. 73; S. 103397
Hauptverfasser:	Qiao, Kai, Chen, Jian, Wang, Linyuan, Zhang, Chi, Tong, Li, Yan, Bin
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Elsevier Ltd 01.03.2022
Schlagworte:	Alternating optimization fMRI Shared autoencoder Visual encoding Visual reconstruction fMRI Visual encoding Shared autoencoder Alternating optimization Visual reconstruction
ISSN:	1746-8094, 1746-8108
Online-Zugang:	Volltext
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