DecNefLab: モジュール式で解釈可能なデコードニューロフィードバックのシミュレーションフレームワーク

DecNefLabは、非侵襲的な脳調整手法であるデコードニューロフィードバック（DecNef）を機械学習の問題として形式化したモジュール式で解釈可能なシミュレーションフレームワークです。このフレームワークは研究者に、神経フィードバックのダイナミクスをモデル化・分析・理解するための仮想実験室を提供します。DecNefLabを使用することで、内部の認知状態を直接観察し、異なるプロトコル設計や被験者の特性が学習に与える影響を系統的に評価できます。具体的には、(i) DecNef学習の経験的現象を再現し、(ii) DecNefフィードバックが学習を誘導できない条件を特定し、(iii) 人間に実装する前に、より強固で信頼性の高いDecNefプロトコルの設計を支援できます。最終的に、DecNefLabは計算モデルと認知神経科学の架け橋となり、方法論の革新やプロトコル設計の基盤を提供します。