特許

J-GLOBAL ID：201903008229777851

脳活動予測装置、知覚認知内容推定システム、及び脳活動予測方法

発明者： 西田 知史 ,  西本 伸志 ,  前田 直哉
出願人/特許権者： 国立研究開発法人情報通信研究機構 ,  株式会社エヌ・ティ・ティ・データ
代理人 (1件)： 特許業務法人 志賀国際特許事務所
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2017-154590
公開番号（公開出願番号）：特開2019-032767
出願日： 2017年08月09日
公開日（公表日）： 2019年02月28日
要約：

【課題】知覚及び認知内容を推定する上で利便性を向上する脳活動予測装置、知覚認知内容推定システム、及び脳活動予測方法を提供する。【解決手段】脳活動予測装置10は、刺激に対する表現を第1の特徴空間に投射した第1特徴ベクトルを生成し、当該第1特徴ベクトルを時系列にまとめた第1刺激特徴行列を生成する刺激特徴行列生成部121と、被験者に与えた学習用の刺激に対する刺激特徴行列と、当該学習用の刺激に対する脳活動を計測した計測データに基づいて生成された脳活動ベクトルを時系列にまとめた脳活動行列との組データを学習データとした回帰モデルにより、第1の特徴空間から脳活動への投射関係を学習したエンコーダ学習結果に基づいて、新たな刺激に対して特徴行列生成部によって生成された第1刺激特徴行列から新たな刺激に対する脳活動行列を予測する脳活動予測部124とを備える。【選択図】図1

請求項（抜粋）：

刺激に対する表現を第1の特徴空間に投射した第1特徴ベクトルを生成し、当該第1特徴ベクトルを時系列にまとめた第1刺激特徴行列を生成する特徴行列生成部と、 被験者に与えた学習用の刺激に対する前記第1刺激特徴行列と、当該学習用の刺激に対する脳活動を計測した計測データに基づいて生成された脳活動ベクトルを時系列にまとめた脳活動行列との組データを学習データとした回帰モデルにより、前記第1の特徴空間から前記脳活動への投射関係を学習したエンコーダ学習結果に基づいて、新たな刺激に対して前記特徴行列生成部によって生成された前記第1刺激特徴行列から前記新たな刺激に対する前記脳活動行列を予測する脳活動予測部と を備えることを特徴とする脳活動予測装置。

IPC (3件)：

G06F 16/00 ,  A61B 5/055 ,  G06N 20/00

FI (5件)：

G06F17/30 220Z ,  G06F17/30 350C ,  A61B5/05 382 ,  G06F17/30 170Z ,  G06N99/00 153

Fターム (9件)：

4C096AA20 ,  4C096AB42 ,  4C096DC25 ,  4C127AA03 ,  4C127AA10 ,  4C127DD01 ,  4C127DD02 ,  4C127GG11 ,  4C127GG13