# AI工具可根据脑扫描高精度还原图像

> 魏茨曼科学研究所的研究人员训练出一种模型，只需对每个人扫描一小时，就能根据功能性磁共振成像（fMRI）数据重建其看到的画面。

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

魏茨曼科学研究所米哈尔·伊拉尼领衔的团队开发出一种AI系统，可以分析脑扫描，推测一个人正在看什么，并生成与原图高度相似的图像。这个系统还能反向预测：看到某张图像后，大脑会产生怎样的活动。这项突破于2026年9月在纽约举行的认知计算神经科学会议上公布。

## 系统如何运作

研究人员使用8名志愿者的fMRI数据训练了一个“解码器”。每名志愿者都在高分辨率扫描仪中观看了约9,000张图像。解码器有两个分支：一个预测颜色和形状的布局，另一个预测图像内容，例如“一串香蕉”。随后，扩散模型——一种能将带有噪点的像素逐步处理成清晰图像的AI——生成最终图像。为弥补成对脑扫描与图像数据有限的问题，研究人员还训练了一个“编码器”，让它能根据任意图像预测脑活动，从而让两个模型通过循环训练相互改进。

## 意义何在

这种新解码器只需采集约一小时的新受试者fMRI数据，而早期工具需要约40小时——每小时扫描的成本相差$600‑$1,000。这让这项技术更适用于神经科学实验室；未来，它还有望帮助闭锁综合征患者等无法说话的人，通过将脑活动转化为图像进行交流。

## 事实

- 该工具于2026年9月在纽约举行的认知计算神经科学会议上发布。
- 解码器使用8名志愿者的扫描数据训练，每人观看了约9,000张图像。
- 新受试者只需提供约一小时的fMRI数据，系统就能重建图像；此前的方法需要40小时。
- 研究使用的典型高分辨率fMRI体素约为一立方毫米，包含约16,000个神经元。
- 在一项并排对比测试中，新系统的表现显著优于早期的脑图像重建模型。

## 为什么重要

对神经科学家来说，扫描时间缩短意味着研究成本更低、速度更快，也能开展更多视觉处理实验。对严重运动障碍患者而言，这种方法展现了未来无需言语也能表达想法的可能性，不过实用设备仍需多年才能问世。

## 来源与参考

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

最后更新: 2026-10-01