Lo sviluppo di tecniche di neuroimaging in vivo ha prodotto un'incredibile quantità di informazioni digitali sul cervello. Le tecniche di neuroimaging vengono sempre più utilizzate per studiare i processi cognitivi umani, creare interfacce cervello-macchina e anche per identificare e diagnosticare alcuni disturbi cerebrali. Attualmente, neuroscienziati e medici utilizzano attivamente diversi metodi per le scansioni cerebrali, tra cui elettro- e magnetoencefalografia (EEG/MEG), spettroscopia funzionale nel vicino infrarosso (fNIRS), elettrocorticografia (ECoG), risonanza magnetica funzionale (fMRI), tomografia a emissione di positroni (PET) e imaging del tensore di diffusione (DTI). I recenti progressi nell'elaborazione del segnale e nell'apprendimento automatico per i dati di neuroimaging utilizzando vari metodi di elaborazione del segnale hanno fatto progressi impressionanti nella risoluzione di una serie di compiti pratici in medicina, sanità, neuroscienze, ingegneria biomedica, interfacce cervello-macchina e scienze cognitive, per citarne solo alcuni. Questo numero speciale mira a fornire un forum per le comunità accademiche e industriali per presentare e discutere gli ultimi risultati teorici e sperimentali relativi ai recenti progressi nell'elaborazione dei dati di neuroimaging in termini di nuove teorie, algoritmi, architetture e applicazioni.