Aug, 2010

脑协方差选择：利用群体先验改进个体功能连接模型

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TL;DR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。
spontaneous brain activityfunctional neuroimagingbrain connectivity graphsprobabilistic modelsfunctional magnetic resonance imaging
发现论文，激发创造
  • 跨主体学习和比较功能连接组

    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

  • 结合解剖学知识的大脑功能网络集成贝叶斯分析

    通过采用分层贝叶斯高斯图模型，该研究方法能够利用结构连接知识来估计功能网络，从而提高了功能大脑网络估计的准确性和拓扑特征在扫描会话间的可重复性。

    Feb, 2018

  • 利用大脑模块性先验进行 fMRI 可解释表征学习

    本文提出了一种基于大脑模块化的动态表示学习框架，利用图神经网络和神经认知模块进行核心区域的提取，以更好地利用脑功能网络的模块化结构，探究有效的 fMRI 生物标记物用于临床诊断。

    Jun, 2023

  • 构建基于时空预测的脑数据表示模型

    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

  • 影像大脑的可读性

    人脑组织、功能差异、可解决性、预测模型、个体特征解析需要更具信息量的成像或更强大的模型。

    Aug, 2023

  • 从功能性磁共振时间序列估计时变脑连通网络

    本文介绍了一种基于 Smooth Incremental Graphical Lasso Estimation (SINGLE) 算法的动态脑网络建模方法。通过应用 SINGLE 算法来分析 24 位健康患者进行选择 - 反应任务的功能磁共振成像数据，研究人员展示了伴随着认知任务的动态网络结构变化，特别是右侧额下回皮质区域的动态变化对于认知控制总起着重要作用，并可能在调控其他脑区之间的平衡中扮演关键角色。

    Oct, 2013

  • 通过功能性脑网络生成进行有效和可解释的 fMRI 分析

    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

  • 一种新的脑区分方法突出了结构和功能共享的模块骨架

    运用理论图分析研究单独收集自健康人体的结构连接和静息状态功能连接数据集，旨在寻找结构和功能共享的主要特征，揭示了结构功能模块的存在，说明大脑结构和静息状态动力学之间的强相关性。

    Oct, 2014

  • 多状态脑网络发现

    该研究论文介绍了一种新的模型 MNGL（Multi-state Network Graphical Lasso），通过将 CGL（coherent graphical lasso）与 GMM（Gaussian Mixture Model）相结合，成功地建模了多状态脑网络，通过使用合成和真实的 ADHD 200 fMRI 数据集，证明 MNGL 比最新的最先进替代方案发现更多解释性和逼真的结果。

    Nov, 2023

  • 基于多模态联合图表示的脑动力学推断 - EEG-fMRI

    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