在监狱成功完成读心术系统的初次应用后，虎娃和他的团队士气大振，但他们并未满足于现有的成果，而是将目光投向了一个更为前沿且充满挑战的研究方向——将读心术与成像系统相结合。这个设想旨在通过捕捉大脑神经信号，将人类内心的想法、记忆和情感以图像的形式直观呈现出来，开启人类探索心灵世界的全新维度。

在团队的首次研讨会上，虎娃激情澎湃地阐述着这个大胆的计划：“想象一下，如果我们能够把一个人心中所想、所忆，以图像的方式清晰展现，那将对心理学、医学、艺术乃至整个社会产生多么巨大的影响。我们不仅能更深入地理解人类的心理活动，还能为无数领域带来前所未有的突破。”

然而，要实现这个目标，面临的技术难题犹如一座高耸入云的山峰。读心术系统目前能够解析大脑神经信号所代表的心理状态，但要将其转化为具体的图像，需要跨越神经科学、计算机图形学、人工智能等多个领域的知识鸿沟。

团队中的神经科学家们首先展开了对大脑视觉处理机制的深入研究。他们通过对大量脑成像数据的分析，试图找出大脑在处理视觉信息时神经活动的模式与规律。与此同时，计算机图形学专家们开始构建图像生成模型的基础框架，思考如何将神经信号转化为可视化的图像元素。

在研究的初期，他们选择了简单的视觉记忆作为切入点。志愿者被要求绘忆一些特定的几何图形，如圆形、方形和三角形。读心术系统实时监测志愿者大脑中与视觉记忆相关区域的神经活动，与此同时，成像系统尝试根据这些信号生成相应的图形。

然而，一开始的结果并不理想。生成的图像模糊不清，与志愿者所回忆的图形相差甚远。团队意识到，大脑神经信号与视觉图像之间的映射关系远比想象中复杂。神经信号不仅仅包含图形的形状信息，还涉及颜色、空间位置、情感关联等多个维度。

为了攻克这个难题，团队采用了更为细致的实验方法。他们对志愿者进行了更全面的训练，让志愿者在回忆图形时，同时关注图形的颜色、大小、位置以及与之相关的情感体验。读心术系统对大脑神经信号进行了更深入的解析，将信号按照不同的特征维度进行分类。

计算机图形学专家们则根据这些分类后的信号，对图像生成模型进行了优化。他们引入了深度学习中的生成对抗网络（GAN）技术，让生成器和判别器相互对抗、学习，以提高生成图像的质量和准确性。

经过数月的艰苦努力，研究终于取得了初步进展。当志愿者回忆简单的日常场景，如公园中的长椅时，成像系统生成的图像已经能够呈现出长椅的大致形状、颜色和周围环境的基本特征。虽然图像还略显粗糙，但这一成果让团队看到了希望。