被験者に画像刺激を与えたときの脳活動状態をfMRIで観測する。同じ画像の画像特徴量をAttention Branch Network（ABN）を用いて抽出し、強調された画像特徴量と脳活動データの対応関係を捉えた回帰モデルを構築する。この回帰モデルを用いて、CNNで抽出された画像特徴量ではなく、ABNによる特徴量の重み付けが脳活動状態の推定にどのように働くかを検証する。また、その推定結果における正当性について検証する。