この研究では、機能的接続性が脳の疾患を理解するためにどのように利用されるかを探求しています。マハラノビスホワイトニングを用いることで、fMRI信号から実験刺激と被験者に関する意味のある情報を抽出する方法を提案しています。マハラノビスホワイトニングは、データの二段階の個人非特定化として解釈され、これは量子力学と関連するビューレス距離によって促進されています。これらの手法は、脳の機能と認知、行動との関連メカニズムを理解する手助けとなり、アルツハイマー病の診断の精度向上にも寄与する可能性があります。特に、病気の進行の前臨床段階における診断の改善が期待されています。