大規模MRI研究では、膨大な量のデータを自動的に分析する機械学習手法が不可欠である。しかし、データ間の分布の違いにより、モデルの一般化性能が低下する課題がある。転移学習やフェデレーティド学習、表現学習などの手法を用いることで、この課題に対処できる。