脳内状態推定のための汎用言語モデル構築への取り組み

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．