脳波解析において機械分類することを目指した。まず事象関連電位の脳波で1から9までの数字視認のオープンデータ(3電極)を複雑性の指標であるMultiscale Entropyで解析しガウス過程回帰を実行，回帰損失を計算したところ，どの被験者もどれか1つの電極で視認の判別の可能性があることが分かった。しかし，全被験者共通な一つの電極で分類はできなかった。次にアルツハイマー型認知症の脳波から認知重軽度の分類を行った。同期性の指標であるPhase Lag Indexを計算し電極別算術平均とt-SNE法を組み合わせると分類損失値が大幅に改善された。