|
本年度は，脳画像解析において生物学的情報を維持しつつ不要なデータ変動を低減するバイアス補正方法のハーモナイゼーション法として用いられている統計解析手法についてまとめた．fMRIから得られる機能的接続性とネットワーク指標が機種間変動によってどの程度影響を受けるか，また各ハーモナイゼーション法でどのような挙動を示すかが調査されている．また，領域適応技術に着想を得た深層学習によるハーモナイゼーション法も提案されている．これは反復更新アプローチを用いて機種に依存しない特徴を作成すると同時に，関心のある主タスク（分類，回帰，セグメンテーション）のパフォーマンスを維持することで，機種の影響を低減することを目的としている．これら方法とマルチブロック法は関連があると考えられ，今後方法論の発展を行っていく．
|
