論文の概要: Statistical Opportunities in Neuroimaging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.12974v1
- Date: Fri, 13 Feb 2026 14:47:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-02-16 23:37:53.986849
- Title: Statistical Opportunities in Neuroimaging
- Title（参考訳）: ニューロイメージングにおける統計的機会
- Authors: Jian Kang, Thomas Nichols, Lexin Li, Martin A. Lindquist, Hongtu Zhu,
- Abstract要約: 本稿は, 出生から20歳までの脳発達, 成人と高齢の脳, 神経変性, 神経精神疾患, および脳のエンコーディングとデコードという4つの重要な領域において, 神経イメージングの統計的機会と課題について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.06444085470165
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Neuroimaging has profoundly enhanced our understanding of the human brain by characterizing its structure, function, and connectivity through modalities like MRI, fMRI, EEG, and PET. These technologies have enabled major breakthroughs across the lifespan, from early brain development to neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Despite these advances, the brain is a complex, multiscale system, and neuroimaging measurements are correspondingly high-dimensional. This creates major statistical challenges, including measurement noise, motion-related artifacts, substantial inter-subject and site/scanner variability, and the sheer scale of modern studies. This paper explores statistical opportunities and challenges in neuroimaging across four key areas: (i) brain development from birth to age 20, (ii) the adult and aging brain, (iii) neurodegeneration and neuropsychiatric disorders, and (iv) brain encoding and decoding. After a quick tutorial on major imaging technologies, we review cutting-edge studies, underscore data and modeling challenges, and highlight research opportunities for statisticians. We conclude by emphasizing that close collaboration among statisticians, neuroscientists, and clinicians is essential for translating neuroimaging advances into improved diagnostics, deeper mechanistic insight, and more personalized treatments.
- Abstract（参考訳）: ニューロイメージングは、MRI、fMRI、脳波、PETなどのモダリティを通じて、その構造、機能、接続性を特徴付けることで、人間の脳に対する理解を深めました。
これらの技術は、初期の脳の発達から神経変性や神経精神疾患まで、生涯にわたって大きなブレークスルーをもたらした。
これらの進歩にもかかわらず、脳は複雑でマルチスケールのシステムであり、神経画像計測はそれに対応する高次元である。
これは、計測ノイズ、運動関連アーティファクト、実質的なオブジェクト間およびサイト/スキャナのばらつき、そして現代の研究の厳密な規模を含む、大きな統計的課題を生み出している。
本稿では,4つの重要な領域にまたがる統計的機会とニューロイメージングの課題について考察する。
(i)誕生から20歳までの脳の発達
(二)大人と高齢の脳。
(三)神経変性、神経精神疾患、及び
(4)脳のコード化と復号化。
主要画像技術に関する簡単なチュートリアルの後、我々は最先端の研究、データとモデリングの課題を概観し、統計学者のための研究機会を強調した。
我々は、統計学者、神経科学者、臨床医の緊密な協力が、神経画像の進歩をより良い診断、より深い機械的洞察、よりパーソナライズされた治療に翻訳するのに不可欠である、と強調することで結論付けた。
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