본 논문은 fMRI 데이터로부터 자연 이미지를 재구성하는 과제에 대해 다룬다. 기존의 두 단계 모델(VAE와 확산 모델 결합)은 모든 공간 주파수 성분을 동일하게 처리하여 효율성이 떨어지는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 공간 주파수 대역을 선택적으로 필터링하는 경량의 적응형 모듈인 FreqSelect를 제안한다. FreqSelect는 뇌 활동 예측에 가장 중요한 주파수를 강조하고 무관한 주파수를 억제함으로써 이미지 특징과 자연 데이터 사이의 내용 인식 게이트 역할을 한다. Natural Scenes 데이터셋에서 평가한 결과, 저수준 및 고수준 지표 모두에서 재구성 품질을 향상시켰으며, 학습된 주파수 선택 패턴은 뇌에서 다양한 시각 주파수가 어떻게 표현되는지에 대한 해석 가능한 통찰력을 제공한다. 또한, 주제와 장면에 걸쳐 일반화되며 다른 신경 영상 기법으로 확장될 가능성이 있다.
