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申请/专利权人：江西财经大学
摘要：一种基于脑皮层表面模型的自然场景视觉重建方法、系统、设备及介质，方法包括：先通过刺激图像获取功能性磁共振成像fMRI数据，并对fMRI数据进行预处理，再提取刺激图像的特征，并对预处理后的fMRI数据进行低级别图像重建，同时通过预处理后的fMRI数据及提取的刺激图像特征训练模型，并通过训练的模型得到CLIP空间的fMRI特征，最后基于重建的低级别图像及CLIP空间的fMRI特征对刺激图像进行重建；系统、设备及介质用于实现一种基于脑皮层表面模型的自然场景视觉重建方法；本发明能够从复杂的fMRI数据中准确提取出对图像重建至关重要的信息，增强了图像生成的质量和准确性。
主权项：1.一种基于脑皮层表面模型的自然场景视觉重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过刺激图像获取功能性磁共振成像FunctionalMagneticResonanceImaging，简称fMRI数据，并对fMRI数据进行预处理；步骤2：提取步骤1中刺激图像的特征；步骤3：根据步骤1预处理后的fMRI数据进行低级别图像重建；步骤4：通过步骤1数据预处理后的fMRI数据及步骤2提取的刺激图像特征训练模型，再通过训练的模型得到CLIP空间的fMRI特征；步骤5：基于步骤3重建的低级别图像及步骤4得到的CLIP空间的fMRI特征对步骤1中的刺激图像进行重建。
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百度查询： 江西财经大学 一种基于脑皮层表面模型的自然场景视觉重建方法、系统、设备及介质
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