(fMRI)における賦活領域特定に関する統計解析モデルを提示する。component)による信号変化,さらにGaussianノイズの総和としてモデル化した。周期的な賦活・ベースラインパターンに関して,応答信号は既知の基本周波数を持ち,計数が未知であるフーリエ級数として近似した。nuisance部分空間は未知と仮定した。likelihood法を用いて,応答信号部分空間と直行するnuisance部分空間を推定した。推定に当たりF分布が最も良好な統計解析法と考えられた。安静状態で撮影されたデータ,運動及び視覚刺激データの解析に応用した。