汎用性の高い感性脳情報デコーディングアルゴリズムの確立と深化

• 研究課題/領域番号: 25K03211
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61060:感性情報学関連
• 研究機関: 上智大学
• 研究代表者: 矢入 郁子 上智大学, 理工学部, 教授 (10358880)
• 研究分担者: 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)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2027年度: 5,980千円 (直接経費: 4,600千円、間接経費: 1,380千円); 2026年度: 6,240千円 (直接経費: 4,800千円、間接経費: 1,440千円); 2025年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
• キーワード: 脳波 / パターン認識 / 深層学習 / Leave One Subject Out / Graph Neural Network

研究開始時の研究の概要

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。