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

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。