脳波から快・不快情動を判別する機械学習モデルを開発するための基礎検討

カテゴリ：部門大会

論文No：TC2-2-3

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Preliminary Study for Developing Machine Learning Models to Discriminate Pleasant and Unpleasant Emotions from EEG Signals

著者名：田村 篤史（大阪大学）,鹿山 将（明治薬科大学）,脱 暁穎（東北大学）,齋藤 蓮（東北大学）,佐々木 拓哉（東北大学）

著者名(英語)： Atsushi Tamura (The University of Osaka),Tasuku Kayama (Meiji Pharmaceutical University),Xiaoying Tuo (Tohoku University),Ren Saito (Tohoku University),Takuya Sasaki (Tohoku University)

キーワード：マウス,局所場電位,Transformer,畳み込みニューラルネットワーク

要約(日本語)：円滑な人間関係を構築するために、自他の感情を推測することがコミュニケーションの補助となりうる場面が存在する。このような背景から、機械学習を用いて脳波から感情を推定する試みが行われている。脳波は主に脳の表層部分の神経活動に由来した信号を検出していると考えられるが、一般的に情動の中枢とされる脳領域は側坐核や扁桃体といった深部に存在する領域である。感情の正確な推定には脳の表層と深層の神経活動の関係の精査が不可欠である。本研究では脳深部からの侵襲的な脳波計測が可能なマウスを用いて、脳の表層と深層の両方から計測した脳波から不快と快の情動を判別する機械学習モデルを構築した。今回開発したモデルでは、痛みにより不快状態にあるマウスの脳波と健常状態の脳波、またチョコレートの提示により快状態にあるマウスの脳波と対照刺激として水を提示されたときの脳波、のそれぞれを十分な精度で分類可能であることがわかった。

本誌掲載ページ：70-75p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,306Kバイト