ヒトは目などの感覚器官で受け取った情報を脳で処理することにより、外界を認識している。ヒトの脳がどのようなメカニズムで複雑な外界の情報を処理しているのかを理解することは、近年飛躍的な進歩を遂げている画像認識や音声認識技術の性能を向上させると期待されている。 本研究では、視覚体験に関する脳活動デコーディングに注目して、脳活動データから画像特徴量を予測してヒトが何を見ているかを読み取ることを課題に掲げており、さらに拡散モデルを用いて予測特徴量からの画像生成を行うことで高精細かつ意味的に妥当な画像を出力する手法の開発を試みる。
