Fine-tuning language encoding models on slow fMRI improves prediction for fast ECoG

Neurowissenschaftler schlagen vor, nicht-invasive fMRI-Daten zur Verbesserung von ECoG-Kodierungsmodellen zu verwenden, um Datenbeschränkungen zu überwinden. Auf fMRI abgestimmte Sprachrepräsentationen verbesserten die ECoG-Vorhersage, selbst bei der geringeren zeitlichen Auflösung von fMRI.