寻找FMRI设备厂商或科研机构合作，构建脑机接口大模型，科研合作

关注我们的同学应该知道，我们在做MindSoul，构建脑机接口的通用操作系统与大模型，现在我们正在希望构建基于FRMi完成人类脑部大模型区域构建大模型

我们团队是：

针对全球第一个在空间计算下做脑机接口大模型的团队，团队来自计算机博士、腾讯、阿里等大厂的前同事组成的，以构建脑机机口通用大模型（操作系统）基于AndroidXR、visionOS、以及PICO OS提供人类意念通用能力的团队，基于transformer 来完成MindSoul。

我们的使命：实现人类生命数字永生

在完成市面上主要品类的非侵入式脑机接口的对接与模型训练之后，现在我们希望人类数字永生开始寻求Fmri医疗机构进行合作。

我们作为minsoul脑机接口团队寻求相关的合作

1.寻找FMRI医疗或科研机构、设备厂商进行合作

需求：提供Fmri设备采集人类看视频、以及第一人称任务视频、画面，做transformer模型训练

本研究将设计标准化的视频、音频与文字刺激，分别在视觉、听觉及视听联合条件下呈现给受试者，并同步采集其全脑 fMRI 信号。

通过分析不同刺激条件下脑区血氧水平依赖信号（BOLD）的变化，建立运动动作、视觉内容、语言信息及基础认知任务与全脑功能活动之间的对应关系，进一步构建面向运动与空间认知的多模态脑功能数据集。

同时用了数据集，我们还会逆向生成，将其用图片、文字、视频来完成生成逆向的fmri，用于提升fmri解码到文字、图像的准确度，参考meta tribeV2的实验

2.MEG机构合作：构建全脑神经活动大模型
需求：提供MEG设备采集人类打字、看图像，做transformer模型训练

脑磁图（MEG）并不是直接读取单个神经元的放电，而是从头部外部测量大量神经元同步活动所产生的极微弱磁场。MEG具有毫秒级时间分辨率，结合脑结构影像和源定位算法，可以估计大脑不同区域在语言、视觉、运动和认知任务中的激活时间与空间分布。

我们将围绕打字、语言产生、图像观看、笔画实验范式，同步采集MEG信号、刺激内容与行为标签，通过大模型训练完成MindSoul在中国人的解码大脑的训练

这一方向的长期目标，希望能够不仅实现地“读取思想”，而是构建可以跨任务迁移的神经表征模型，使系统逐步理解语言产生、视觉感知和运动意图背后的神经活动模式。要进一步实现跨人群、跨设备和跨场景的通用解码，还需要积累多受试者、多任务和多时间段的数据，并解决个体差异、信号漂移、模型校准及泛化能力等问题。

并且用于在EEG的教师模型。

3.超声波脑机接口对接合作：构建脑机接口的文字、图像、意图大模型

需求：需要超声波脑机接口对接与数据采集，做transformer模型训练

神经活动会引起局部脑区血流速度和血容量的变化。基于功能超声成像（fUS）的脑机接口，可以通过检测脑血流动力学变化，间接反映不同脑区的活动状态。

与MEG直接测量神经活动产生的磁场不同，功能超声主要记录神经活动所引发的血流变化。MindSoul计划围绕打字、图像识别、语义理解及四肢运动等任务，同步采集功能超声影像与任务标签，构建脑血流影像与语言、视觉及运动意图之间的映射模型，并用于训练多任务脑机接口基础模型

合作成果模型预期

1. 高准确率与跨人的人类语言与打字模型通过采集用户在打字、想象书写和尝试表达时的脑信号，研究字母、中文笔画、词语及语义意图的解码能力，逐步实现从神经信号到文字内容的转换。

2. 高准确率与跨人的四肢与手指运动模型构建五指精细运动以及左右手、左右腿等四肢动作的数据模型，覆盖抬手、抬腿、抓取、移动和连续动作控制，为外骨骼、机械臂和空间交互提供基础。

3. 高准确率、与跨人的视觉感知模型研究用户观看不同图像和场景时的脑信号变化，识别视觉关注区域、图像类别和场景特征，并探索对所见画面的粗粒度重建。

4. 高准确率的与跨人的音频与动态画面模型结合声音、视频和脑信号数据，研究大脑在听声音、观看视频或进行视觉想象时的神经活动，探索对声音类别、动态画面和相关语义内容的识别与重建。

5. 高准确率的与跨人的情绪与精神状态识别模型通过脑信号与行为数据，识别开心、悲伤、紧张和放松等情绪状态，并探索抑郁、焦虑及双相情感障碍相关风险特征的辅助筛查。该模型主要用于研究和风险提示，不能直接替代临床诊断。

通过空间计算采集人类空间的审计员数据步骤，通过空间计算采集人类最原始大脑神经元、EEG数据。

团队成果展示

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