バイオニックビジョンのための深層学習ベース知覚刺激エンコーダ【JST・京大機械翻訳】

Relic Lucas; Zhang Bowen; Tuan Yi-Lin; Beyeler Michael

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202387139466 整理番号：22P0302254

バイオニックビジョンのための深層学習ベース知覚刺激エンコーダ【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Based Perceptual Stimulus Encoder for Bionic Vision

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発行年： 2022年03月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

網膜インプラントは,硬化性失明を治療する可能性を有するが,人工視覚の品質は,まだ,まだRumentである。顕著な課題は,目に見えない視覚パーセプト(ホスファン)をもたらす電極活性化パターンを同定することである。ここでは,所望の視覚パーセプトを生成するために必要な電極活性化パターンを予測するために,エンドツーエンド方式で訓練されたCNNに基づくPSEを提案した。個々の網膜インプラント使用者に合わせた心理物理的検証ホスファンモデルを用い,MNISTに対するエンコーダの有効性を実証した。この研究は,網膜インプラントにより提供される人工視覚の質を改善する,必須の最初の段階を構成する。【JST・京大機械翻訳】

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生体代行装置

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