脳磁図
独立成分分析 (ICA) は時間に対して統計的に独立な異なる信号を分ける信号処理法である。この手法は初め、外来ノイズを含む脳磁図や脳電図の信号から瞬きや眼球運動、顔面筋、心拍等によるアーティファクトを除去するのに使われていた。しかし、ICA は統計的独立性を基盤とするため、高い相関を持つ脳活動に対しては分解能が下がる。
脳磁図は1960年代から開発されてきたが、計算アルゴリズムとハードウェアの進化により急速に進歩している。また、改善された空間分解能と非常に高い時間分解能 (ms以上) を約束する。脳磁図は神経活動による信号を直接計測するので、その時間分解能は頭蓋内電極による計測に匹敵するほどである。
脳磁図の持つ性能は脳電図 (EEG)や、ポジトロン断層法 (PET)、fMRI 等の他の計測手法が持つ性能に匹敵するものである。さらに、脳磁図の持つ長所としては、脳磁図により計測される生体信号は脳電図のように頭の形に影響されない点(強磁性体の インプラントが無い限りは)や、ポジトロン断層法が持ち、MRIやfMRIで可能性が示唆されているような侵襲性をまったく持たない点が挙げられる。