先行研究[1]において，言語刺激下の脳内状態推定精度の向上を目的として，BERTで表現された言語特徴量とfMRIで観測された脳活動データとの対応関係をマルチモーダル深層学習の枠組みにより捉えたBrainBERTが提案されている．BrainBERTは,言語刺激と脳活動データの対応関係を捉えた被験者に依存しない汎用言語モデルであることが確認されている．しかし,BrainBERTを用いて脳活動を推定することにおいて，推定精度向上の課題がいくつか残っている.本研究では，それらの課題を克服するためモデルの改良を行い,得られた結果を客観的に検証するための実験を行った．実験結果から,新たに構築したモデルであるBrainBERT2.0の推定精度が従来のモデルより向上したことを確認した．

近年，深層学習を作業モデルとして用いることでヒト脳内の情報処理機構の解明を目指す研究が盛んになってきており，脳神経科学の分野において多くの新しい知見が得られている.また，言語モデルを用いた研究では，脳内の意味情報表現と実際の意味知覚の間に有意な相関があること[2]やTransformer[3]ベースの汎用言語モデルを用いて言語の特徴量を表現することで推定精度の向上が見られることが確認されている[4].このように，言語刺激に対する脳内状態を予測することにより，様々な脳内情報処理機構が解明されてきている.そのような背景を受けて，言語刺激と脳活動状態との対応関係を捉える汎用言語モデルBrainBERT[1]が提案されている.本研究では,言語刺激下のヒト脳内状態を予測する際に，より精度良く予測が可能になるようにBrainBERTを改良し，その性能を検証することを目的とする．