来献丑一下。 当初是想做让受试者想一个画面，然後我们可以算出来。 简化版本就是受试者想一个字我们可以测到。 基本原理差不多，听起来都蛮伟大的。 我们是想说构成字的是线条。 那我们可以先做实验给这种长度，旋转角度的线条。 扫受试者的影像。 利用SVM、KNN之类的分类器去寻找可以区分event的feature。 要把讯号订在visual cortex或者whole brain都可以。 简单的feature可以像是各个voxel的std、mean等，各个视觉区的between group std等。 但没做实验当然不知道有没有效就是了。 然後我们去计算看到什麽线条会是什麽样的pattern， 这里刺激的选取就很重要，你要一条一条线或者是一次两三条线等 毕竟如果是一条一条线，要确保有superposition的特性。 而且database要有多大其实真的不太知道， 但之前看他们做EEG其实不用太大的样子。 等到建立好database。 接着就要做反向的实验了。 先请受试者想像一个字， 然後扫影像，计算feature，看比教会是哪些线条的组成， 当然这时候是一个一对多的解。 最後再看符合这些线条组成的字有哪些... 这是大概的想法，真的蛮粗糙的 0rz --

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