言語を知覚したときの脳データから、自然言語処理の技術を用いて、テキストを復元する技術を脳-テキストデコーディングという。脳データから良質な脳表現を獲得することは、脳-テキストデコーディングの性能に直結する重要な課題である。本研究では、良質な脳表現を獲得するために、「脳アトラスによる次元削減」と「脳基盤モデル」を導入することを提案し、それぞれの手法の有効性を検証した。実験の結果、前者は有効であったが、後者による性能向上は観察されなかった。この結果は、モデルの初期段階における次元削減においてなお大きな改善余地が残されていることや言語タスクに特化した大規模脳表現モデルの構築の必要性を示唆する。

私たちは通常、発話や手話といった運動を介して自然言語を表現する。しかし、これらの出力手段に依存せず、脳内に表象された言語情報を直接復号することも可能であろうか。このような脳内言語表現の言語処理に取り組む研究分野・技術を、脳-テキストデコーディングという。被験者の身体を傷つけることなく記録された非侵襲脳データを用いた脳-テキストデコーディングは、長らく単語レベルで発展してきた[1]。近年、デコーダとして大規模言語モデル(LargeLanguageModel,LLM)を援用することで、文章レベルでのデコーディングも可能になりつつある[2]。しかしながら、デコーダが高性能であっても、エンコーダが脳データから良質な脳表現を獲得できなければ、性能向上のボトルネックとなり得ることから、エンコーダの性能向上も急務である。そこで本研究では、(1)脳アトラスによる次元削減、(2)脳基盤モデルの導入により、良質な脳情報を獲得できるという仮説を立て、それぞれの手法の有効性を検証する。先行研究[2]の脳表現を抽出するための次元削減手法およびエンコーダモデルの設計に注目すると、高次元の脳データに対して主成分分析（PCA）が用いられているが、この方法では脳の解剖学的・空間的構造情報が失われる可能性がある。また、エンコーダには単純な多層パーセプトロン（MLP）のみが用いられており、複雑な脳情報を十分に活用できていない可能性がある。