機械学習を応用した、人の感情を推定する研究が数多く行われている。これら研究は、ヘルスケアや医療診断などに応用が期待されている。近年では，感情推定モデルが構築され、そのモデルには脳波と心拍変動指標が用いられている。そのモデルの精度は，喜怒哀楽の4感情への分類において，推定精度最大1.00，平均0.80程度であった。しかし、ヘルスケアや医療診断への応用では、精度0.80のモデルでは不十分な可能性がある。そこで本研究では、精度向上を目的として、脳波と心拍変動指標の特徴量を抽出・選択した。そして，深層学習により感情推定モデルを構築した。本研究の検証において，先行研究が用いた特徴量では0.50であるのに対して，本研究で用いた特徴量では0.98となった。これにより、精度向上がなされたことを確認した。
