脳アトラス・脳基盤モデルを用いた脳-テキストデコーディング

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。