• 研究

2024/11/6

ChatGPT等で有効な深層学習が脳波の解析でも有用であることを明らかに

東北大学大学院薬学研究科の佐々木拓哉教授・田村篤史特任助教・鹿山将研究員、生命科学研究科の筒井健一郎教授、生理学研究所の北城圭一教授らの研究グループは、ChatGPTなどの生成AI技術で活躍し、時系列情報である自然言語処理に有用なモデル「Vision Transformer」が、脳波の解析においても有用であることを示した。
脳波からさらに高度な情報を読み取るためには、AI技術の活用が期待されている。グループは、マウスを用いて脳の通常の状態と嫌悪状態の脳波信号を比較し、これら2つの状態をVision Transformerモデルによってどの程度正確に判別できるか検証。その結果、Vision Transformerモデルは脳波パターンを高精度に推定し、脳波解析に有効であることが示された。
グループは、今後はヒトの脳波にも同様の解析を適用して、より複雑な心身状態（感情、認知機能など）の解読にも応用することを予定している。同研究成果は、複雑な脳活動パターンの解読に新たな可能性を開くもので、情動の客観的評価をはじめとして、高度な脳-機械インターフェースの開発につながることが期待される。