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

Des neuroscientifiques proposent d'utiliser des données fMRI non invasives pour améliorer les modèles d'encodage ECoG, contournant les limites des données. Les représentations linguistiques affinées avec le fMRI ont considérablement amélioré la prédiction ECoG, malgré la résolution temporelle inférieure du fMRI.