# AI reconstrueert beelden gedetailleerd uit hersenscans

> Onderzoekers van het Weizmann Institute trainden een model dat kan reconstrueren wat iemand heeft gezien op basis van fMRI-gegevens. Daarvoor is per persoon slechts een uur scannen nodig.

Oossa · 2026-10-01 · https://oossa.com/nl/ai-tool-recreates-images-from-brain-scans-with-high-detail

Een team onder leiding van Michal Irani van het Weizmann Institute of Science heeft een AI-systeem gebouwd dat op basis van een hersenscan kan raden waar iemand naar kijkt en vervolgens een afbeelding kan maken die sterk overeenkomt met het origineel. Het systeem werkt ook andersom: het kan voorspellen welke hersenactiviteit een bepaalde afbeelding zou oproepen. De doorbraak werd in september 2026 gepresenteerd op de conferentie Cognitive Computational Neuroscience in New York.

## Hoe het systeem werkt

De onderzoekers trainden een ‘decoder’ met fMRI-gegevens van acht vrijwilligers, die elk ongeveer 9.000 afbeeldingen bekeken in een scanner met hoge resolutie. De decoder heeft twee onderdelen: het ene voorspelt de indeling van kleuren en vormen, het andere de inhoud, zoals ‘een tros bananen’. Vervolgens maakt een diffusiemodel — een type AI dat ruisachtige pixels verfijnt tot een helder beeld — de uiteindelijke afbeelding. Omdat er maar weinig gekoppelde scan- en afbeeldingsgegevens beschikbaar waren, trainden de onderzoekers ook een ‘encoder’ die voor elke afbeelding hersenactiviteit voorspelt. Zo kunnen de twee modellen elkaar in een kringloop verbeteren.

## Waarom dit belangrijk is

De nieuwe decoder heeft van een nieuwe persoon slechts ongeveer een uur aan fMRI-gegevens nodig, terwijl eerdere systemen zo’n 40 uur vereisten. Een uur scannen kost $600-$1,000. Daardoor is de technologie praktischer voor neurowetenschappelijke laboratoria. Op termijn kan ze mogelijk mensen helpen die niet kunnen spreken, bijvoorbeeld mensen met het locked-in-syndroom, door hersenactiviteit om te zetten in beelden.

## De feiten

- De tool werd in september 2026 gepresenteerd op de conferentie Cognitive Computational Neuroscience in New York.
- De decoder werd getraind met scans van acht vrijwilligers, die elk ongeveer 9.000 afbeeldingen bekeken.
- Met ongeveer één uur aan fMRI-gegevens van een nieuwe proefpersoon kan het systeem beelden reconstrueren; eerdere methoden hadden daarvoor 40 uur nodig.
- De fMRI-voxels met hoge resolutie die in het onderzoek zijn gebruikt, beslaan doorgaans ongeveer één kubieke millimeter en bevatten zo’n 16.000 neuronen.
- In een directe vergelijking presteerde het nieuwe systeem aanzienlijk beter dan eerdere modellen voor het reconstrueren van beelden uit hersenscans.

## Waarom het ertoe doet

Voor neurowetenschappers betekent de kortere scantijd dat onderzoek goedkoper en sneller kan worden uitgevoerd, waardoor er meer experimenten naar visuele verwerking mogelijk zijn. Voor patiënten met ernstige motorische beperkingen biedt de methode een vooruitzicht op een manier om gedachten over te brengen zonder te spreken, al duurt het nog jaren voordat er praktische apparaten zijn.

## Bronnen en referenties

1. [An AI “mind-reading” tool can reconstruct what you’re looking at based on a brain scan](https://www.technologyreview.com/2026/10/01/1145588/ai-mind-reading-reconstructs-what-youre-looking-at/) – MIT Technology Review, 2026-10-01
2. [The Download: AI “mind-reading” and creative uses for small batteries](https://www.technologyreview.com/2026/10/01/1145592/the-download-ai-mind-reading-small-batteries/) – MIT Technology Review, 2026-10-01

Laatst bijgewerkt: 2026-10-01