美國加州大學伯克利分校神經學家杰克·加朗教授等人選擇了兩名同事接受試驗。在第一階段，他們每人觀看了1750張圖片，其中包括動物、建筑、食物、室外風景、室內景物、人造物體等，同時研究人員利用功能核磁共振成像(fMRI)掃描儀來監測他們大腦視覺皮層的活動。基于獲得的數據，研究人員在電腦上創建了一個數學模型來分析大腦對不同視覺特征的反應。
在第二階段，兩名受試者觀看了任意挑選的120張新圖片，同時fMRI掃描儀繼續記錄他們的大腦信號。通過數學模型的分析，電腦分別測對了兩名受試者看到的110張和86張圖片，準確率達到92%和72%。當受試者看到的圖片數量增加到1000張時，電腦的表現也有所下降，但對其中一人的測試準確率仍能達到82%。據研究人員估計，即便圖片有10億張，電腦對大腦信號“解碼”的準確率也能有20%左右。
加朗教授在3月5日發表于《自然》雜志網站上的論文中寫道：“我們的成果表明：依靠對人腦活動的監測和分析來重建我們感知的視覺圖像，很快將成為可能。甚至夢境和想象也有可能變成可視的畫面。”