MIT 研究者用爱犬 fMRI 数据做出可交互的大脑数字孪生

Sad_Measurement_7502 · reddit · 2026-10-14

一位自称 MIT 研究者的发帖人借爱犬 Jackie 做兽医 MRI 的机会，加拍了功能序列，并在家中用自制软帽做了无线 EEG，累积 6 个干净 session：同步 T2 EPI fMRI、EEG 各频段功率、心率/呼吸/加速度，以及嗅球、杏仁核、伏隔核的 BOLD 值。三种社交条件的对比尤其有趣：陌生流浪犬让心率飙到 124 bpm 且双侧杏仁核明显激活， best friend 犬反应均衡，混熟邻居犬心率降至 98 bpm。

他没有用任何深度学习框架，纯 Python（dataclasses、deque、统计、状态机）搭了一个数字孪生：6 维情绪向量 + 25 脑区激活图 + 生理状态，输入刺激后匹配真实 session、注入 BOLD 与情绪增量、更新心率。作者坦言这是重度简化的线性近似，但「best friend 犬 vs 流浪犬」输出与真实扫描一致。项目已开源在 GitHub，向动物 fMRI 与情感计算社区征集改进建议。