1。電気ノイズ ：近くのデバイスや電気的変動からの電磁干渉などの電気ノイズは、脳波（EEG）、磁気圏造影（MEG）、またはその他の神経画像技術によって検出された敏感な脳信号を妨害する可能性があります。このノイズは、記録されたデータの背景変動またはアーティファクトとして現れる可能性があり、脳の動きを正確に測定することが困難になります。
2。環境ノイズ ：背景音や振動などの環境ノイズは、脳の動きの測定に望ましくない変動をもたらす可能性があります。過度の外部ノイズは、動きに関連する脳活動の微妙な変化を妨げ、記録された信号を歪めます。
3。生理学的ノイズ ：生理学的ノイズとは、脳の動きの測定に変動を生み出すことができる身体の自然な生物学的プロセスを指します。これには、心拍、呼吸、筋肉の活動、眼の動きなどの要因が含まれます。生理学的ノイズは、分析中に慎重に除外または説明する必要がある記録されたデータに変動またはアーティファクトを引き起こす可能性があります。
4。モーションアーティファクト ：脳の動きの測定中の頭の動きまたは体の動きは、記録された信号にモーションアーティファクトを導入できます。これらのアーティファクトは、真の脳の動きのシグナルを歪曲または不明瞭にし、結果を正確に解釈することを困難にすることができます。モーションアーティファクトは、適切なヘッド固定技術と安定した記録条件を使用することにより、最小限に抑えることができます。
5。信号処理ノイズ ：脳運動測定の信号処理および分析段階でもノイズが発生する可能性があります。これには、フィルタリング技術、データの前処理アルゴリズム、または不十分なアーティファクト除去手順によって導入されたエラーが含まれます。不適切な信号処理は、歪みを導入したり、重要な情報を削除したり、脳の動き測定の精度に影響を与える偽の信号を作成したりできます。
脳の動きの測定に対する騒音の影響を軽減するために、研究者と臨床医は、フィルタリング、アーティファクト拒否アルゴリズム、細心の実験設計、慎重に制御された記録環境など、さまざまな騒音低減技術を採用しています。これらの尺度は、信号対雑音比を強化し、脳の動きの正確で信頼できる測定を確保することを目的としています。
