ヒトの潜在的な心理状態に応じた柔軟なフィードバック・スキームを提供するリアルタイム共適応BMIアルゴリズムの確立をめざして、BMIデコーダ構築するための強化学習法と心理状態推定のための脳情報表現法を研究開発し、ランプによるBMIフィードバック装置を用いて評価実験を行った。前者については、重み付尤度に基づき、心理状態の次元数とその間の遷移則などに関する最適状態変数モデルの決定、適切な方策モデルの設計、およびそのもとでの強化学習を同時に行う枠組みを確立した。一方後者については、標準的な特徴量抽出法であるCSPを脳信号の被験者間の違いや非定常性に対してロバストにするための様々な一般化を提案した。