脳内状態予測に特化した言語モデル構築への取り組み

本研究では，言語刺激とfMRIによって計測された脳活動データの対応関係を学習した言語モデルを構築し，得られた特徴量を用いて符号化モデルで脳内状態の予測を行う．とくに本研究では，脳活動データを言語モデルに入力する際の手法が脳内状態予測精度に与える影響を検証した．モデルの学習の際に入力する脳状態の抽出方法を変えて実験した結果，ピアソンの積率相関係数のボクセル平均は，事前学習済みBERTの特徴量を用いるベースラインが0.197と最も高かった．このことから，脳活動由来の情報を下流のリッジ回帰において活用可能な形式として獲得するための学習手法や，実験設定の最適化に課題が残されていることが示唆された．