Japanese
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増大特集 学術研究支援の最先端
Ⅰ．先端バイオイメージング支援プラットフォーム（ABiS）
ⅲ．MRI支援
機能的MRIデータの先端的なノイズ低減技術
山本 哲也
1
,
定藤 規弘
1,2
,
福永 雅喜
1
Yamamoto Tetsuya
1
,
Sadato Norihiro
1,2
,
Fukunaga Masaki
1
1自然科学研究機構生理学研究所脳機能計測・支援センター生体機能情報解析室
2立命館大学総合科学技術研究機構
キーワード：
独立成分分析
,
ICA
,
機械学習
,
アーチファクト
,
構造的ノイズ
,
ランダムノイズ
Keyword:
独立成分分析
,
ICA
,
機械学習
,
アーチファクト
,
構造的ノイズ
,
ランダムノイズ
pp.410-411
発行日 2024年10月15日
Published Date 2024/10/15
DOI https://doi.org/10.11477/mf.2425201903
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- Abstract 文献概要
- 参考文献 Reference
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。
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