基于功能磁共振成像的三维运动编解码计算模型

Human are in the dynamic three-dimensional (3D) world everyday. Investigating how the human visual system processes the 3D motion is a hot topic of the vision neuroscience. Although neural processing of 2D visual motion has been studied extensively, but relatively little is known about how visual cortical neurons represent visual motion trajectories that include a component toward or away from the observer (motion in depth). Moreover, the rapid development of functional magnetic resonance(fMRI) and the introduce of various machine learning methods make us to decode the brain states from brain activities directly. This project aims to investigate the mapping from the 3D motion to the activity of visual cortex and the neural representation of the 3D motion from the perspectives of the encoding and decoding computation models by using fMRI technique. The project will investigates the following three critical issues. (1) The encoding computational model of 3D motion based on fMRI. (2) The decoding computational model of 3D motion based on fMRI. (3) Indentify 3D motion trajectories based on fMRI.

人类每天都处在运动的三维世界中。探究人脑视觉系统如何加工三维运动是当前视觉认知神经的研究热点。虽然二维运动加工的神经机制已经被广泛研究，但是视觉神经元如何表征三维运动（深度运动）的运动轨迹尚不清楚。此外，功能磁共振成像技术的飞速发展和各种机器学习方法的引入，使得我们可以从脑活动中直接解码出脑状态。本项目将借助fMRI技术，从构建编解码计算模型的角度，探讨三维运动与视觉皮层活动之间映射关系，揭示三维运动在视觉皮层的神经表征。本项目拟将围绕三维运动的编解码计算模型，从以下三个方面开展研究：（1）基于fMRI的三维运动的编码计算模型。（2）基于fMRI的三维运动的解码计算模型。（3）基于fMRI的三维运动轨迹识别。

本项目借助fMRI技术，通过构建编解码计算模型探讨了三维运动与视觉皮层活动之间映射关系，揭示了三维视觉刺激在视觉皮层的神经表征。本项目围绕三维运动的编解码计算模型，开展了以下三个方面的研究。.（１）对基于fMRI的三维运动的编码计算模型方法进行探讨，提出了改进的时间约束的独立成分分析方法和半盲在线字典学习方法，提高了编码模型算法从fMRI数据中提取脑网络特征的性能。.（2）对基于fMRI的三维运动的解码计算模型方法进行探讨，提出了欧拉弹性正则化约束的多元逻辑回归分类算法、两步偏最小二乘回归解码器和半监督稀疏表示分类器，提高了从fMRI数据中解码三维视觉刺激的性能。.（3）对基于fMRI的三维视觉刺激识别进行了探讨，提出了基于单体素的Garbor编码模型，实现了从视觉皮层的活动对三维视觉刺激的双目视差的识别。此外，提出了对比度视差解码模型实现了从视觉皮层活动中重构三维视觉刺激，揭示了初级视觉皮层主要表征三维视觉刺激的对比度信息，背侧视觉皮层主要表征三维视觉刺激的视差信息，初级视觉皮层和背侧视觉皮层相互作用实现对三维视觉刺激的重构。