診断支援や研究のため，脳MR画像に対する類似症例検索(CBIR)技術の実現が求められている．CBIR実現には，入力情報の低次元化および，その解釈性担保の両立が必要であるが，従来の深層学習を利用した変分オートエンコーダ（VAE）に基づく手法では，低次元化された情報からの入力情報の再現性に課題が残されていた．本報告では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高い情報再現性を実現している内省的変分オートエンコーダ（Soft-intro-VAE）を拡張することで，3次元脳MR画像から高い再現性と解釈性をもつ低次元特徴表現の獲得を行い，その成果を報告する．