機能的MRIデータの先端的なノイズ低減技術

　機能的MRI（fMRI）で計測される信号は様々な種類のノイズにまみれており，良好な解析結果を得るうえでの障害となっている。既存のノイズ低減手法の多くは，脳活動を反映した信号にも影響を及ぼす，低減性能が不十分であるなどの問題点を持つ。本稿では，この問題を克服する独立成分分析（ICA）と機械学習によるノイズ低減技術の解説と共に，ICAの応用やランダムノイズ低減といった今後の展望について述べる。