神経学的疾病の診断にはMRIが広く用いられており類似症例検索(CBIR)技術の実現が診断支援、研究用途において期待されている。高解像度なMR画像間の類似度計算には、脳の構造情報と解釈性を保ちながら大幅な次元削減が必要となるが、従来の手法では課題が残されていた。本報告では限られた学習データを有効に活用するため、3次元脳情報を2次元スライスの低次元の特徴表現の結合により表す、新しい低次元表現獲得手法を提案する。モデルには変分オートエンコーダ（VAE）に敵対的生成ネットワーク（GAN）を効果的に融合することで優れた情報再現性を実現しているSoft-intro VAEを活用し、従来手法と比較を行う。