La lettura del cervello o l'identificazione del pensiero utilizza le risposte di più voxel nel cervello evocati dallo stimolo e poi rilevati dalla fMRI per decodificare lo stimolo originale. I progressi nella ricerca hanno reso possibile ciò utilizzando il neuroimaging umano per decodificare l'esperienza cosciente di una persona sulla base di misurazioni non invasive dell'attività cerebrale di un individuo. Gli studi sulla lettura del cervello differiscono per il tipo di decodifica (cioè classificazione, identificazione e ricostruzione) impiegata, l'obiettivo (cioè la decodifica di modelli visivi, modelli uditivi, stati cognitivi) e gli algoritmi di decodifica (classificazione lineare, classificazione non lineare, ricostruzione diretta, ricostruzione bayesiana, ecc.) impiegato.

La professoressa di neuropsicologia Barbara Sahakian si qualifica: "Molti neuroscienziati nel campo sono molto cauti e dicono che non possiamo parlare di leggere la mente delle persone, e in questo momento è molto vero, ma stiamo andando avanti così rapidamente, non è ci vorrà così tanto tempo prima che saremo in grado di dire se qualcuno sta inventando una storia o se qualcuno intendeva commettere un crimine con un certo grado di certezza L'identificazione di immagini naturali complesse è possibile usando i voxel dalle aree della corteccia visiva precoce e anteriore in avanti di (aree visive V3A, V3B, V4 e occipitale laterale) insieme all'inferenza bayesiana Questo approccio alla lettura del cervello utilizza tre componenti: un modello di codifica strutturale che caratterizza le risposte nelle aree visive precoci; un modello di codifica semantica che caratterizza le risposte nelle aree visive anteriori aree e un priore bayesiano che descrive la distribuzione delle statistiche strutturali e semantiche della scena.

Sperimentalmente la procedura prevede che i soggetti visualizzino 1750 immagini naturali in bianco e nero che sono correlate all'attivazione dei voxel nel cervello. Quindi i soggetti hanno visualizzato altre 120 nuove immagini target e vengono utilizzate le informazioni delle scansioni precedenti per ricostruirle. Le immagini naturali utilizzate includono immagini di un caffè e di un porto sul mare, artisti su un palco e una fitta vegetazione.

Nel 2008 IBM ha richiesto un brevetto su come estrarre immagini mentali di volti umani dal cervello umano. Utilizza un ciclo di feedback basato su misurazioni cerebrali dell'area del giro fusiforme nel cervello che si attiva proporzionalmente al grado di riconoscimento facciale.

Nel 2011, un team guidato da Shinji Nishimoto ha utilizzato solo registrazioni cerebrali per ricostruire parzialmente ciò che i volontari stavano vedendo. I ricercatori hanno applicato un nuovo modello, su come le informazioni sugli oggetti in movimento vengono elaborate nel cervello umano, mentre i volontari hanno guardato le clip di diversi video. Un algoritmo ha cercato tra migliaia di ore di riprese video di YouTube esterne (nessuno dei video era uguale a quelli guardati dai volontari) per selezionare le clip più simili. Gli autori hanno caricato demo che confrontano i video guardati e quelli stimati dal computer. La categoria di eventi che una persona ricorda liberamente può essere identificata dalla fMRI prima di dire ciò che ricordava. Brian Pasley e colleghi dell'Università della California Berkeley hanno pubblicato il loro articolo in PLoS Biology in cui l'elaborazione neurale interna delle informazioni uditive dei soggetti è stata decodificata e ricostruita come suono sul computer raccogliendo e analizzando i segnali elettrici direttamente dal cervello dei soggetti. Il team di ricerca ha condotto i propri studi sul giro temporale superiore, una regione del cervello coinvolta in ordinare l'elaborazione neurale per dare un senso semantico alle informazioni uditive. Il team di ricerca ha utilizzato un modello al computer per