非侵襲的EEGからのサイレントリーディングのデコーディング

非侵襲的な脳波(EEG)を用いて、サイレントリーディング(心の中での読書)時の単語情報をデコードする研究が行われた。約49時間分のEEGデータ(240,000単語)を使用し、CLIPスタイルの対照学習目的でEEG信号と大規模言語モデルの埋め込みを対応付けるモデルを訓練した。その結果、オープンボキャブラリーでの単語レベルのデコーディングは偶然率を上回り、特に頻度の低い単語に対しても有効であることが示された。学習データ量が増加するにつれてデコーディング精度は対数線形に向上し、飽和の兆候は見られなかった。後頭部および後側頭部の電極を除去すると単語レベルのデコーディング精度は約3分の1低下したが、文脈追跡能力は変化しなかった。この研究は、サイレントリーディング中のEEGから単語レベルの情報を復元可能であり、そのデコーディング能力はデータ量に依存するものの、まだ飽和していないことを示している。