耶鲁大学、剑桥大学和达特茅斯学院的研究人员共同开发了一款名为MindLLM的医疗AI工具。该工具能将脑部功能性磁共振成像（fMRI）数据转化为文字，并在多个基准测试中表现出色，优于UMBRAE、BrainChat、UniBrain等现有技术。
MindLLM由fMRI编码器和大型语言模型组成，通过分析fMRI扫描中的立体像素（Voxels），解读脑部活动。其编码器采用神经科学注意力机制，适应不同输入信号形状，完成多种分析任务。研究团队引入了脑部指令调优（BIT）方法，增强了从fMRI信号中提取语义信息的能力，使其能够执行图像描述、问答推理等多种解码任务。
测试结果显示，MindLLM在文字解码、跨个体泛化和新任务适应性等方面相对传统模型提升了12.0%至25.0%，证明其在处理未知语言推理方面具有优势。尽管目前仅能分析静态图像信号，未来改进后有望成为实时fMRI解码器，广泛应用于神经控制、脑机接口及认知神经科学等领域，对神经假肢修复感知能力、精神状态监控等带来积极影响。
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