生体の科学75巻5号

2024年10月発行

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

著者： 山本哲也¹ 定藤規弘¹² 福永雅喜¹

所属機関： 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

ページ範囲：P.410 - P.411

　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。

参考文献

1）Glasser MF：rfMRI Temporal Noise. Exploring the Human Connectome, 2017 https://wustl.box.com/s/ohxkqkgpcrrpuxu8a8fa18f9p102s0qr

. 90：449-468, 2014

. 95：232-247, 2014

. 181：692-717, 2018

. 8：215073-215090, 2020

. 3：tgac038, 2022

. 536：171-178, 2016