Algoritmi per la lettura del pensiero ricostruiscono quanto state vedendo facendo uso di dati ottenuti da tac cerebrali
Le immagini percepite sono difficili da decodificare a partire da una risonanza magnetica funzionale. Un nuovo genere di approccio alla rete neuronale potrebbe rendere tutto più semplice ed accurato.
Uno degli obbiettivi più interessanti delle neuroscienze è la ricostruzione delle immagini percepite da un soggetto a partire dall’analisi di scansioni cerebrali. Si tratta di ricostruire cosa le persone stiano osservando monitorando l’attività della loro corteccia visiva. La difficoltà sta nel trovare il modo di analizzare in maniera efficace i dati ottenuti da una risonanza magnetica funzionale (fMRI), ovvero tradurre in una mappa di pixel bidimensionali l’attività dei voxel tridimensionali interni al cervello. Una prima difficoltà nasce dai livelli di rumore dell’esame e dal fatto che ciascun voxel sia influenzato dall’attività degli altri. Questo genere di correlazione complica tanto l’analisi da venire spesso semplicemente ignorato, al costo di una significativa riduzione della qualità dell’immagine prodotta.