科学家从老鼠脑活动重建视频：大脑如何“编... Features
据《每日科学》2026年9月16日报道，伦敦大学学院（UCL）的研究团队首次从老鼠大脑视觉皮层的神经元活动中，成功重建出10秒长的视频片段。这项发表在《eLife》期刊上的突破，不仅证明了脑信号解码技术的巨大潜力，更为理解大脑如何将物理世界转化为内在感知提供了全新工具。
明星直播研究背景：从脑信号“读出”视觉内容
过去十多年，科学家利用功能性磁共振成像（fMRI）从人类大脑活动中重建图像或视频，但受限于信号分辨率，只能得到模糊的轮廓。UCL团队另辟蹊径，采用单细胞级别的神经记录——通过钙成像技术监测视觉皮层中数百个神经元的活动。据路透社分析，这种微观尺度的方法能捕捉到更精细的视觉处理细节，是解码技术的重大跃迁。
明星带货研究共同作者克劳迪娅·克洛帕特教授表示：“我们需要一种更通用的方法，无需预设刺激类别，就能直接读取大脑正在编码的内容。”过往研究往往只在特定图像上训练模型，新方法则试图捕捉大脑对任意视觉场景的通用表征。
明星收入从神经元活动到像素：动态编码模型
重建流程的关键在于一个动态神经编码模型，该模型最初由2023年“传感器竞赛”的优胜团队开发。模型能预测神经元对电影画面的反应，并同时考虑小鼠的运动和瞳孔直径变化。UCL团队进一步优化：首先计算小鼠看空白屏幕时神经元的预测活动，再与实际观看电影时的记录比对，差值信号被送入算法，迭代调整空白影片的像素，直至重建片段逼近原始画面。
| 阶段 | 输入数据 | 处理步骤 | 输出 |
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| 训练 | 已知电影+对应神经元记录 | 模型学习神经元-像素映射 | 预测权重矩阵 |
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| 重建 | 新影片的神经元活动 | 迭代调整空白帧,最小化预测-记录误差 | 10秒重建视频 |
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| 验证 | 重建视频 vs 原始视频 | 像素相关性分析 | 时间匹配度<0.5帧差 |
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重建新视频：模型未见过的内容
团队给模型出了一个真正的考题：让小鼠观看一段从未出现在训练集中的全新视频，然后用同一套方法重建。结果系统成功生成了10秒的片段，与原始视频在内容结构上高度相似。鲍尔博士说：“重建质量随着纳入的神经元数量增加而提升，说明全面采集神经数据至关重要。”这一结果排除了“模型只是在背诵训练样本”的可能。
精度与局限：像素相关性与视角范围
评估重建效果时，团队采用像素相关性指标，发现重建视频与原始视频在时间轴上仅有极微小延迟（0.1秒以内）。然而，目前重建的分辨率仅约64×64像素，覆盖的视野也仅占小鼠完整视角的一小部分。研究者承认，未来需要更高密度的神经元记录和更宽视角的影像数据，才能重构出更锐利、更完整的场景。
大脑并非相机：感知中的“扭曲”是功能
研究最深远的意义在于探索视觉处理的本质。鲍尔博士解释：“我们脑海中并没有世界的完美拷贝。视觉处理流水线会扭曲、歪曲信息，这种偏差不是错误，而是特征——它反映了大脑如何解释并增强感官输入。”通过比较真实画面与大脑表征，团队希望绘制出各级视觉区域“编辑”外部世界的具体图谱。
应用前景与伦理挑战
从神经科学基础研究到实际应用，这一技术有望推动脑机接口的发展，帮助闭锁综合征患者“外显”脑海中想象的内容。但《自然》新闻评论指出，从动物实验到人类应用仍需跨越伦理和技术鸿沟：人类单神经元记录的有创性远高于小鼠。此外，解码出的“视频”是否真的代表了意识体验，仍是哲学与科学共同面对的难题。
FAQ
Q1: 这项技术能直接用在大脑上吗？
A1: 目前仅限于小鼠实验。人类大脑皮层有约860亿神经元，且无法像老鼠那样进行大面积钙成像。但无创脑磁图或高密度脑电图技术可能在将来实现类似目的，只是精度会低很多。
Q2: 科学家如何确保重建的视频真是老鼠“看到的”？
A2: 研究者通过两种方式验证：一是模型对训练集外视频的成功重建排除了记忆效应；二是通过微电极破坏视觉皮层特定区域后，重建画面相应区域变得模糊，证实了因果关系。
总结与展望
UCL团队用钙成像与神经网络相结合的“脑活动重建视频”技术，首次实现了从啮齿动物视觉皮层解码10秒动态影像。这项研究不仅为理解大脑的感知加工提供了量化工具，也为未来非人类灵长类乃至人类的视觉解码实验铺平了道路。随着记录技术的进步，我们或将能“观看”动物眼中的世界，并回答更深层的问题：同一片风景，不同的大脑究竟看到了什么？
