本研究では，脳波と心電図を組み合わせた機械学習により，情動判別の精度が向上するかどうかを検証することを目的とした．実験参加者は健常成人16名とし，情動ストレス負荷として安静・不快の視聴覚刺激を呈示した後の180秒間の脳波と心電図を周波数解析した．脳波のβ帯域と心電図のLF，HF，LF/HFを算出した．その後，脳波と心電図それぞれ単体のデータセットと脳波と心電図を組み合わせたデータセットを用いたニューラルネットワークの精度を比較した．その結果，脳波と心電図を組み合わせたデータセットを用いたニューラルネットワークの正解率が79.51%を示し，他データセットの場合よりも高値を示した．このことから，安静と不快に対する情動反応は，脳および自律神経活動において異なると考えられ，両方の指標を組み合わせることで，より精度の高い判別を行うことができる可能性が示唆された．
