Establishing and Deepening a Highly Versatile Affective Brain Information Decoding Algorithm

• Project/Area Number: 25K03211
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Sophia University
• Principal Investigator: 矢入 郁子 上智大学, 理工学部, 教授 (10358880)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 真田 原行 国立研究開発法人情報通信研究機構, 未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター, 研究員 (40734041) ; 後藤 聡史 上智大学, 理工学部, 助教 (00286759) ; 宮田 なつき 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 研究チーム長 (90344225)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2027: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000); Fiscal Year 2026: ¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000); Fiscal Year 2025: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
• Keywords: 脳波 / パターン認識 / 深層学習 / Leave One Subject Out / Graph Neural Network

Outline of Research at the Start

ユーザの対象への喜怒哀楽や好悪・集中などの心的状態である「感性」を、脳波から高精度かつ定量的に推定可能な感性脳情報デコーディング技術は、マーケティング、エンターテインメント、教育、医療などの様々な産業分野への応用と大きな経済効果が期待される新しい技術である。本研究は、脳波計測実験から脳波データ処理、質の高いオープンデータ化、深層学習アルゴリズム開発までの全プロセスを視野に入れ、脳波データからの感性パターン認識における諸課題を総合的に解決することを目指す。そして、実応用を視野に入れ、汎用性が高くユーザ非依存に感性脳情報デコーディング技術を実現する方法を提案する。