通过结合网络科学和统计方法，将在功能神经影像研究中产生强大的分析工具，以促进我们对大脑功能及不同脑疾病的理解。

Feb, 2013

本文综述了功能连接组的快速发展和多种方法，在静息状态下和任务驱动实验中如何比较它们，同时分析它们在不同个体和条件下的变异性，可以揭示大脑病理和认知机制的标记。

Apr, 2013

使用拓扑学方法编码 fMRI 数据检测时间点后高维空间极小值的并归图，以此来处理数据集中的噪音及人与人之间的差异，并开发了一种聚类和轨迹分析的技术，成功分析儿童和成人在观看电影 “Partly Cloudy” 时的大脑状态和拓扑活动。

Jun, 2020

通过引入新颖的基于 Transformer 的 Brainformer 方法，分析人类感知系统中 fMRI 模式，并将其作为监督机制应用于机器视觉模型，通过实验证明，在各种图像识别任务中，利用 fMRI 信息可以实现与当前最先进方法相比的潜在结果。

Nov, 2023

扩散加权磁共振成像（dMRI）提供了非侵入性评估大脑微结构和结构连接的独特能力。然而，分析 dMRI 数据以提取临床和科学目的的有用信息具有挑战性，而机器学习方法在解决 dMRI 分析中的困难任务方面可能具有潜力。然而，为了实现这一点，需要解决现有方法的缺陷和重要未解决问题，包括评估实践不足、缺乏丰富的训练数据集和验证基准以及模型的普适性、可靠性和解释性方面的问题。

Jan, 2024

通过比较深度学习和几何深度学习的各种建模技术来为未来的研究铺平道路，以有效利用典型的 fMRI 数据集以及其他类似数据集的丰富的时空域，从而为人们对健康和疾病中大脑动态的更加细致的理解、以及减少对专业临床专家的需求提供方法。

Feb, 2020

本文提出了一个可训练的流程，以促进 fMRI 数据的分析和下游预测任务。结果表明，该流程能够更有效并独特地进行解释。

Jul, 2021

通过建立整个脑部的概率模型，利用群体数据来推断个体的脑连接结构，进而探索大规模的功能结构，以及首次展示已知的认知网络是如何成为功能连接图的集成社团的。

Aug, 2010

通过使用 fMRI 时间序列分析，本研究旨在研究人类大脑对不同复杂度图像的神经变化，通过对公开的 BOLD5000 数据集进行图像分类和时间语义分割的实验，以揭示人类大脑在感知图像时 BOLD 信号的波动和变化。

Sep, 2023

采用多模态分析方法的 EEG-fMRI 研究 最近在非侵入性神经影像学技术（如 EEG 和 fMRI）中得到了广泛应用，我们在此通过非线性融合方法、基于图像解析和深度学习等多个角度诠释该方法对人脑功能变化的研究所带来的新视角。

Jan, 2022